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骑手如何突围算法:从困在系统到驾驭系统
作者:智能仓储 2025-06-04 19:30:48

【导语】随着6月的到来,物流业迎来了一场意义深远的较量。京东与美团两大巨头竞相布局,引发广泛关注。在这场竞争中,骑手们成为了核心力量,却也面临着前所未有的挑战。他们被困在算法系统中,挣扎求生。然而,希望并未熄灭。从个体、平台到集体,各方正携手寻求突破,为骑手创造更公平、更人性化的工作环境。硬件智能化、软件人性化、算法协同化的升级,正逐步解决骑手的生存困境,优化行业生态。本文将深入探讨骑手如何被困于系统,又如何携手各方力量,共同驾驭系统,找回属于人的尊严与希望。

步入6月份,物流业最火的不是618大促,而是一场意味深长的战斗。京东高调宣布招聘15万名全职骑手,并提供5000元保底薪资与站长晋升通道,首批开放130多个城市招募站点如星火燎原。几乎同时,美团闪购以独立品牌之姿杀入即时零售战场,打出30分钟买万物的口号,非餐饮品类日单量猛增的捷报背后,是数万骑手在街巷间更密集的穿梭轨迹。

当资本为即时零售的万亿市场欢呼时,骑手们从未如此重要,也从未如此无力......他们既是平台争夺的核心资源,又是算法精密计算的人力资源。数百万身着各色制服的外卖和快递骑手如工蚁般穿梭于楼宇之间,他们的轨迹被精确计算,行为被实时监控,绩效被无情评估。这些骑手构成了现代城市物流网络的毛细血管,承载着消费者对方便快捷的无限期待,却不得不在一个日益严苛的算法系统中挣扎求生。据全国总工会第九次全国职工队伍状况调查数据显示,包括外卖和快递骑手在内的新就业形态人员已达8400万人,约占全国职工总数的21%,成为就业版图中举足轻重的力量。然而,这个庞大群体正面临算法和系统带来的多重困境,骑手们如何突围困局并驾驭系统呢?   

如何被困在系统?    

首先,系统困境的主要表现是平台通过不断优化的算法模型,将配送时间压缩到极致,导致骑手陷入速度(dù)与安全的永恒悖论,根据北京大学博士后陈龙在书籍《数字疾驰》中揭示的一个典型案例:当骑手发现某大学公寓走侧门比走北门节省几分钟后,算法立即监测到这一优化动作,并据此缩短了默认配送时间,形成了骑手越努力,时间越紧张的恶性循环。同时,很多骑手因为时间压迫常常违反交通规则,比如不走非机动车道、逆向行驶、违反交通信号等,不仅危及自身安全,也对公共交通安全构成威胁。  

其次,在算法驱动的管理体系中,骑手不仅面临时间压力,还需应对刚性处罚机制和申诉障碍。平台系统将配送时间作为核心(xīn)考(kǎo)核(hé)指(zhǐ)标(biāo),一(yī)旦(dàn)出(chū)现(xiàn)超(chāo)时(shí),不(bù)仅(jǐn)会(huì)按(àn)比(bǐ)例(lì)扣(kòu)款(kuǎn),还(hái)会(huì)影(yǐng)响(xiǎng)好(hǎo)评(píng)率(lǜ)、服(fú)务(wu)分(fēn)和(hé)后(hòu)续(xù)派(pài)单(dān)量(liàng)。更(gèng)严(yán)重(zhòng)的(de)是(shì),如(rú)果(guǒ)顾(gù)客(kè)因(yīn)骑(qí)手(shǒu)超时取消订单,责任完全由骑手承担。这种设计导致“一单超时,单单超时”的连锁反应,将骑手推入无法逃脱的系统性压力中。尽管平台设有申诉渠道,但实际操作中困难重重,这种申诉困境迫使骑手形成忍受和认栽的消极态度,或冒险上演速度与激情,以避免超时。  

最后,相比算法问题、骑手们面临的职业发展问题更加深远且容易被忽视。快递和外卖配送虽然包含一定的隐性知识和经验积累,比如路线优化、客户沟通等,但从职业全周期看,其专业成长空间有限,技能难以转化为可持续的职业资本。随着从业时间延长,骑手可能面临收入增长停滞、体力下降与职业倦怠的多重压力。而且,现在新生代农民工成为骑手主体,他们相比父辈有更高的职业期望和上升预期。当现实中的骑手职业难以提供清晰的发展路径和晋升阶梯时,容易产生强烈的相对剥夺感和职业认同危机。  

面对算法困境,各方力量需要形成合力,笔者认为可以从个体层、平台层、集体层等多个维度寻求突破路径,为骑手创造更公平、更人性化的工作环境,具体举措的总结可见表格。

个体层的突围    

要突破算法困境,骑手需从对抗性思维转向协作性思维(wéi),将(jiāng)算(suàn)法(fǎ)视(shì)为(wèi)可(kě)沟(gōu)通(tōng)、可(kě)优(yōu)化(huà)的(de)伙(huǒ)伴(bàn)而(ér)非(fēi)冰(bīng)冷(lěng)的(de)管(guǎn)理(lǐ)者(zhě)。一(yī)方(fāng)面(miàn),骑(qí)手(shǒu)要(yào)从(cóng)被(bèi)动(dòng)执(zhí)行(xíng)到(dào)主动(dòng)反(fǎn)馈(kuì),建(jiàn)立(lì)双(shuāng)向(xiàng)沟(gōu)通(tōng)机(jī)制(zhì)。骑(qí)手(shǒu)可(kě)参(cān)与(yǔ)算(suàn)法(fǎ)恳(kěn)谈(tán)会(huì),推(tuī)动(dòng)规(guī)则(zé)透(tòu)明(míng)化(huà)。各(gè)个(gè)平(píng)台(tái)已(yǐ)建(jiàn)立算法公开专区和季度算法恳谈会,骑手可通过站点报名或线上渠道参与讨论。例如,美团根据骑手反馈将送达时间点改为时间段,并剔除了涉及交通违章的订单样本。所以,骑手需主动提出具体(tǐ)场(chǎng)景(jǐng)问(wèn)题(tí)(如(rú)商(shāng)家(jiā)出(chū)餐(cān)延(yán)迟(chí)、小(xiǎo)区(qū)禁(jìn)入(rù)等(děng)),推(tuī)动(dòng)算(suàn)法(fǎ)增(zēng)加(jiā)异(yì)常(cháng)场(chǎng)景(jǐng)容(róng)错(cuò)率(lǜ)。  

另(lìng)一(yī)方(fāng)面(miàn),骑(qí)手(shǒu)可(kě)以(yǐ)从(cóng)个(gè)体(tǐ)博(bó)弈(yì)转(zhuǎn)变到集体协商。比如加入算法共治委员会,参与规则制定,目前货拉拉、小红书等平台成立算法向善委员会,吸纳劳动者代表。骑手可通过工会或行业组织争取席位,直接参与派单规则、疲劳阈值等关键参数的讨论。同时,组建区域互助小组,共享策略资源。比如针对新手骑手不熟悉路线、超时率高的问题,可建立老带新社区,骑手群体可自发形成路线优化库,汇总小区捷径、商家出餐规律等数据,通过站长反馈至平台算法团队,推动动态调整。   

平台层的突围    

政府监管部门正积极介入算法治理领域,通过法规制定和专项行动矫正平台权力的失衡。2024年底,中央网信办、公安部等四部门联合启动清朗网络平台算法典型问题治理专项行动,明确要求平台严防一味压缩配送时间导致配送超时率、交通违章率、事故发生率上升。  

在监管压力和社会舆论推动下,主要平台开始对算法系统进行人性化调整,也尝试在效率与伦理间寻找平衡点。2025年初,各外卖平台在全国范围内推出骑手防疲劳机制,比如某平台的具体规则是:骑手跑单超过8小时会收到弹窗提醒,此后每小时提醒一次;跑单达12小时将强制下线。  

同时,部分平台开展算法透明与骑手赋权,将逐步取消骑手超时扣款制度,转而改良激励机制,比如建立人性化派单机制,赋予骑手一定程度的拒单权,比如允许骑手上报特殊情况延长配送时间,还比如对已超时订单启动转(zhuǎn)单(dān)调(diào)配(pèi),避免“一单超时,单单超时”的连锁反应。   

集体层的突围    

超越算法困境,也需要为骑手们构建可持续的职业发展生态系统。当前,骑手友好社区的理念正在多地实践,比如深圳华强北商场已催生跑楼送餐员这一专业分工角色,上海部分社区与物业公司合作打通外卖配送最后一百米。这些创新通过物理空间优化和社区接纳度提升,缓解骑手的末端配送压力。很多城市也在适当地段设立骑手休息站、补水站、充电站等共享设施,既解决实际需求,也增强职业认同感。  

针对骑手职业发展空间有限的问题,可以探索水平与垂直的双轨路径。水平方向上,鼓励骑手掌握多平台接单能力,成为全渠道配送专家。垂直方向上,设计从骑手到站长、培训师、路线规划师等晋升通道。平台企业也正在与职业院校合作开发数字配送管理等课程,将骑手经验转化为标准化知识体系。随着自动驾驶、无人机/无人车配送等技术的发展,传统骑手角色也面临转型压力。政府与平台应提前规划技能过渡计划,比如为骑手提供机器人运维、物流数据分析等新技能培训。这种前瞻性投资既能缓解技术替代焦虑,也能为新业态储备人才。   

如(rú)何(hé)驾(jià)驭(yù)系(xì)统(tǒng)?    

当(dāng)前(qián),国(guó)内(nèi)外(wài)头(tóu)部(bù)企(qǐ)业(yè)也(yě)正(zhèng)在(zài)聚(jù)焦(jiāo)骑(qí)手(shǒu)驾(jià)驭系统的硬件智能化、软件人性化、算法协同化的升级,以解决骑手的生存困境,提升行业效率,优化行业生态,具体总结见表格。


首先,在硬件智能化方面,可穿戴AI设备成为了骑手的得力助手,其中AR眼镜和智能手环是核心装备。AR眼镜具备实时导航、包裹信息投影、条码识别等功能,能让骑手在无需手持操作的情况下,轻松完成分拣和导航任务,实现“免提操作”和分拣路径优化。智能手环则可以监测心率、进行疲劳预警,保障骑手的健康状况,同时降低操作失误率。在企业实际应用方面,亚马逊研发配备了AR导航和实时信息显示的智能眼镜,可直接将订单信息叠加在骑手的视野中,优化分拣和配送路径,有效降低错漏率。  

针对偏远地区、高峰时段或紧急配送需求,无人机/无人车协同模块能够与骑手协同配送。目前,亚马逊已经在美国和欧洲实现了无人机/无人车与送货员的协同配送,能够覆盖半径16公里区域,尤其适用于药品和紧急(jí)物(wù)资的配送。顺丰也与地方政府合作,在深圳试点“无人机+快递柜+无人车”模式,实现了无接触配送与夜间作业,进一步提升了配送效率和服务质量。  

其(qí)次(cì),在(zài)软(ruǎn)件(jiàn)人(rén)性(xìng)化(huà)方(fāng)面(miàn),骑(qí)手(shǒu)们(men)的(de)工(gōng)具(jù)包(bāo)正(zhèng)在(zài)支(zhī)持(chí)健(jiàn)康(kāng)管(guǎn)理(lǐ)模(mó)块(kuài)和(hé)情(qíng)绪(xù)支(zhī)持(chí)功(gōng)能(néng)。通(tōng)过(guò)内(nèi)置(zhì)的(de)传(chuán)感(gǎn)器(qì),比(bǐ)如(rú)步数计数器和负重传感器,骑手的工具包能够实时收集工作数据。这些数据不仅能生成详细的健康报告,还能与保险平台联动,为送货员量身定制个性化的健康方案。比如,京东还保险公司合作,推出了专门针对腰部损伤的保险。同时,骑手在工作中常常要面对各种投诉压力和突发风险,情绪支持功能成为了他们心灵的避风港。借助语音助手,工具包整合了心理疏导资源和紧急响应机制。基于自然语言处理技术的智能话术库能够生成应对投诉的建议,而一键呼叫功能则可以直接连接到后台的安全中心。比如菜鸟网络的语音助手包裹侠计划嵌入心理疏导模块,通过模拟对话训练送货员处理投诉场景,  

最后,算法协同化也正在重塑配送行业的效率与收益模式。

第一是聚合式调度平台,这类平台整合了众包、直营和第三方运力资源,实现了订单与运力的实时动态匹配。对于骑手来说,这意味着他们可以根据自身需求自由切换抢单制(灵活性高)或计件制(稳定性强)模式,从而最大化接单效率。例如,在高峰时段选择计件制来保证稳定的收入,在低峰时段则可以利用抢单制去覆盖更多的零散订单,增加收入机会。  

第二是动态奖励算法,通过实时采集天气、路段拥堵度、用户评分等变量因素,来调整单件补贴金额。简单来说,就是在一些特殊的困难情况下,比如暴雨天气或者偏远区域的订单,这些难单的补贴会大幅提升,最高可提升20%-50%。这样的机制能够有效激励骑手去承接这些相对困难的订单,从而保障末端履约率,确保用户能够及时收到自己的包裹或外卖。  

第三是客户需求预判,借助对历史订单数据的分析,例如用户的寄件习惯和高频揽件区域等信息,算法能够向骑手推送顺路揽件的建议。这样一来,当送货员完成某个小区的派件任务后,系统可以自动推荐附近的潜在寄件需求,从而减少空驶率,提高配送效率,为骑手挖掘更多的增收机会。   

结语    

不可否认,算法定的时间还是那么紧,但越来越多的骑手,需(xū)要(yào)开(kāi)始(shǐ)学(xué)着(zhe)和(hé)它(tā)打(dǎ)交(jiāo)道(dào)了(le)。说(shuō)到(dào)底(dǐ),驾(jià)驭(yù)系(xì)统(tǒng)不(bù)是(shì)要(yào)打(dǎ)败(bài)系(xì)统(tǒng),而(ér)是(shì)让(ràng)人(rén)找(zhǎo)回(huí)点(diǎn)所(suǒ)谓(wèi)人(rén)的(de)感(gǎn)觉(jué)。需(xū)要(yào)有(yǒu)更(gèng)多(duō)人(rén)聚(jù)在(zài)一起,把经验变成声音,让平台不得不改规则,让系统不得不听懂需求。骑手们的诉求,无非是遇到事儿申诉,能有人理,不是冷冰冰的机器判你输,无非是这份工,不只是年轻力壮时跑的动,也能学点东西,看到点往上走的可能,无非是不被算法赶着跑,而是能直起腰。