MTI百科作文素材宝库 | 外卖骑手与时间

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“2019年，在ArchSummit全球架构师峰会上，美团配送技术团队资深算法专家王圣尧介绍了智能配送系统的基本运行——从顾客下单的那一秒起，系统便开始根据骑手的顺路性、位置、方向决定派哪一位骑手接单，订单通常以3联单或5联单的形式派出，一个订单有取餐和送餐两个任务点，如果一位骑手背负5个订单、10个任务点，系统会在11万条路线规划可能中完成万单对万人的秒级求解，规划出最优配送方案。
但在现实中，想要击碎这种最优，一场大雨就足够了。”
一热点新闻

2020年9月8日，《人物》杂志发布一则数万字专题报道《外卖骑手，困在系统里》引发了广泛的社会讨论。随后央视新闻观察、新华网、腾讯网等媒体也跟进报道。

二、关键词提取

“外卖骑手”

定义：指将食品送至指定位置的一群人。

补充：外卖送餐行业的发展活跃，催生出了外卖骑手这种新型职业。目前，市场上的外卖骑手多为两大送餐平台服务商美团、饿了么的专职骑手，标志分别以黄和蓝为主色，需要戴头盔、穿工服、佩工牌等，多骑行电瓶车，飞速在城市间穿梭。

评价：在送餐平台算法优化，不断压缩送餐时间的压力下，越来越多的外卖骑手冒着生命危险闯红灯，违反交通规则以满足限制时间的要求；同时送餐平台模糊雇佣关系，外卖骑手的权益难以得到保证，“外卖骑手，已经成为最危险的职业之一”，屡次登上微博热搜。



三、【好词好句】

送外卖就是与死神赛跑，和交警较劲，和红灯做朋友。            ——齐鲁晚报网新闻
外卖小哥拼命，谁“饿”了？“美”了谁？                         ——央视新闻1+1
算法划出“时间底线”，顾客期待骑手焦急。                    ——央视新闻直播间



四、【新闻事例】

美团外卖将给骑手留出8分钟弹性时间
饿了么推出“多等5分钟” 新功能

9月8日，有媒体发布文章题为《外卖骑手，困在系统里》刷屏网络。文章指出，外卖平台用算法压榨骑手，骑手们每天都在违反交规、与死神赛跑，外卖员成了高危职业。

美团外卖9日发布声明称，会更好优化系统，给骑手留出8分钟弹性时间，留给骑手等候延迟的电梯，在路口放慢一点速度；恶劣天气下，系统会延长骑手的配送时间，甚至停止接单；同时升级骑手申诉功能，对于因恶劣天气、意外事件等特殊情况下的超时、投诉，核实后，将不会影响骑手考核及收入。

9月9日凌晨，饿了么发文，称将尽快发布新功能：在结算付款的时候增加一个 “我愿意多等5分钟/10分钟”的小按钮。如果消费者不是很着急，可以点一下，多给蓝骑士一点点时间。饿了么还会对历史信用好、服务好的优秀蓝骑士，提供鼓励机制，即使个别订单超时，他/她也不用承担责任。

五、【媒体时评】

Ⅰ
平台设置多等五到十分钟按钮，您认为能缓解外卖员的时间压力吗？百分之六十一说能缓解，百分之三十八说不能。

一个神奇的事儿是今天傍晚六点四十三分的时候，还有百分之七十五的网友选择的是不能。后来我的新媒体同事说，一股神秘的力量就迅速地使第一个选项快速增长。我说这神秘的力量难道姓水吗？

既然这个数据是失真的，那我说说我的看法，我的看法就是我坚决反对加多等五到十分钟去解决这个问题，因为解决这个问题要靠的是平台和监管，不能甩锅消费者。另外从人性的角度来说，你一旦说消费者很温暖，选择了我可以多等五到十分钟，外卖小哥就可能先送不选这个项目的客户，因为人家着急呀，然后再送给你，最后就可能再次出现越宽容的、越温暖的人越吃亏这样一种现象，这不合适。

——白岩松《新闻1+1》

Ⅱ
孙萍告诉澎湃新闻记者，之所以外卖员的配送时长，被算法系统压缩得越来越短，在于平台采用了机器学习（machine learning）的人工智能算法：用收集的真实数据训练现有的算法，让算法越来越“智能”，从而进行路线预测推导，实现对外卖配送员的监督。

举个例子：如果一开始系统规定的配送时间是30分钟，为了避免超时受惩罚，外卖员将配送时间控制在了28分钟甚至25分钟，这时算法搜集的数据就显示，这段路程外卖员有能力提前送达，“聪明”的系统便可能将规定时间改成28分钟。

为了配合更短的配送时间要求，外卖员以闯红灯、逆行等方式应对，却让系统误以为这段路程仍有压缩空间。几轮之后，“算法就缩得越来越紧”。

“理论上，算法本身应该同时考虑平台各方的利益，但目前外卖平台的算法设计中，明显把消费者的体验与平台的服务量作为最主要目标，商家的地位次之，而骑手的体验是放在最低的位置。”卢向华说，“算法本身并没有错，但算法的效率评价机制过多地向消费者和平台倾斜时，到一定程度骑手这一方就会出现异常，导致整个算法的失效。”

西弗曾提出过算法文化的概念。在他看来，算法不仅由理性的程序形成，还由制度、人类、交叉环境和在普通文化生活中获得的粗糙-现成的理解形成。他认为，算法是由人类的集体实践组成的，并建议，研究者应该人类学地探索算法。

作为学者，孙萍完全认同西弗的观点，她认为，两家平台的新举措都表明 “算法是可以改变的，不但可以改，而且完全可以大家进行协作改进。”

孙萍表示，饿了么、美团提到的优化措施并不能够有效解决外卖骑士的困境。她建议，平台方应该在社会层面上建立起一套算法协商机制。“不光是由程序员、架构师、计算机或工程师来决定算法，入驻美团平台的店家、消费者、商家以及政府、社会科学家等都应该参与到算法规则的设定和审计中来。”

——齐鲁晚报、澎湃新闻、《人物》评论节选


Ⅲ
以赛亚·柏林说过：美好的价值是会相互冲突的。在外卖这个场景中也一样，平台追求效率，用户追求体验，骑手追求赚得更多、工作条件更舒适和人性化。这些单拎出来没人不同意是美好的价值，放在一起就会发生冲突。

——新浪评论节选


Ⅳ
平台逐利无可厚非，但唯利是图绝不可取。无论是最大限度挖掘骑手潜力，降低单均成本，还是不断提升配餐速度，满足用户需求、提高用户粘性，都旨提高效率、扩大收益。事实上，也正是对效率的不断改进使得一些平台在竞争中脱颖而出，成为推动社会进步的重要力量。然而，“唯快是图”客观上鼓励挑战交通规则，也造成交通风险的隐患；看似源于算法最优的刚性约束，实则暴露平台唯利的商业逻辑和价值取向。而眼里只有消费者诉求没有配送员权益，更是企业社会责任缺失的表现。

技术优化是好事，却不应成为冷漠的压榨工具。在工业文明早期，马克思就指出，人有异化的危险。某种程度上，技术的进步可能加速这种异化。在最优的算法逻辑下，根据大数据不断优化，是技术进步的体现。然而，一味追求最低成本、最快速度、最大效率配送，平台在系统的参数设置上似乎缺失了对骑手安全的考量。现实的复杂性也往往超出了算法的预估能力，比如在送餐这个时间链条上，即便算法再卓越，也无法囊括诸多不确定和风险因素，比如商家的出餐速度、实时路况、天气状况，甚至是商区楼宇门禁、电梯的限制，这些随机扰动项也成为骑手送餐途中的最大不可控项。而当短时数据不断产生，又将在算法、机器学习的推动下催生新一轮的提速。

——人民日报评论节选

“我印象特别深，曹导说，我去取餐，那个楼里有非常多商铺，而且都是主要靠外卖的那种，楼里有别的电梯，但保安就是不让上，它只开放一部电梯给外卖员使用。她是新手，仅仅是找到这部电梯，就花费了不少时间，然后就是和几十位骑手一起，排队等电梯，所有的外卖员都自动排成两排，把中间空出来给从电梯里出来的外卖员。那天，仅仅是等电梯，就花了她十几分钟的时间。”

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