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近日，《外賣騎手，困在系統里》一文刷爆網絡。外賣送餐，是算法「勒令」無數騎手高速飛馳。然而，騎手為追趕時間也頻發意外，這一高危職業背后，算法究竟是怎樣的存在？智能
算法，到底是不是「困」住外賣騎手的真兇？
發表時間：2020-09-09 17:56
文章來源：溦：zhongyangapp
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近日，《外賣騎手，困在系統里》一文刷爆網絡。外賣送餐，是算法「勒令」無數騎手高速飛馳。然而，騎手為追趕時間也頻發意外，這一高危職業背后，算法究竟是怎樣的存在？智能調度系統又如何運行呢？
在電影《信條》中，時間可以奔涌向前，也可以逆流而行。對于外賣小哥來講，時間是他們的生命，而爭分奪秒是他們的使命。
在北京的西二旗，上海的張江高科……上午九、十點鐘，與程序員一起開始忙碌的，還有他們。
近日，《外賣騎手，困在系統里》一文刷爆朋友圈。文章講述了多個騎手的送餐經歷，總體來說，「五星好評」、「送餐時間黑洞」、「算法壓榨」……外賣騎手，永遠在跟外賣平臺的數據算法賽跑。
文章一出，引發無數人關注。人們也開始向二者的關系聚焦：
簡單來說，外賣騎手的主要競爭力是時間。所以，更短的送達時間是主要競爭力——讓騎手在單位時間內配送更多的訂單，平臺的利潤就越多。這種競爭，通過算法給了騎手「超時就要受罰」的規則；另一方面，如果能一直做到不超時，每單的抽成也會越來越高。
而算法，就是這種商業模式的幕后「推手」。但算法面前，人似乎變成了機械完成任務的工具，用體力和時間賽跑。
算法無情人有情，網友：轉移矛盾給消費者？
美團方面則表示：暫不回應此事，下周會舉辦小范圍的外賣業務溝通會。
還有科技記者cue了美團CEO王興，「想知道美團昨天一天是怎么過的？王興反正是23小時沒發飯否了。」
王興平時無時無刻不在飯否上碎碎念，這一次怎么隔這么久不發了呢？
但餓了么卻跑來回應。
為此，9日凌晨，餓了么官宣會盡快發布新功能：在結算付款的時候增加一個「我愿意多等5分鐘/10分鐘」的小按鈕。會對歷史信用好、服務好的優秀藍騎士，提供鼓勵機制，即使個別訂單超時，他/她也不用承擔責任。
「你愿意多給我5分鐘嗎？」就在餓了么發布聲明之后，下面的評論中，一大波「我愿意」三個字刷屏了。
但有人對餓了么的聲明發出了疑問，認為其平臺有轉移矛盾之嫌疑。「為什么系統是死的？系統不是人定的嗎？這突然把消費者變成了外賣小哥安全問題的主要原因了！」
「超腦」系統，讓騎手「無腦」配送？
以美團外賣為例，其平臺日訂單量超過4000萬單，智能調度系統每小時路徑計算可達數十億次，每一個訂單的背后都是大量的機器學習和運籌優化等問題，包括ETA預測，智能調度、地圖優化、動態定價、情景感知、智能運營等等。
類似搜索、推薦、圖象和語音識別這種線上產品常用的AI技術幫助對于配送優化的幫助不大，因為配送必須在線下一個一個環節的進行，這要求AI技術必須能夠面對復雜的真實世界，能深度感知、正確理解與準確預測、并瞬間完成復雜決策。
為此，「超腦」配送系統來滿足這些需求，主要包括了：
大數據處理和計算能力
算法數據和計算平臺：包括實時特征計算、離線數據處理、機器學習平臺等。
建立對世界深度感知
LBS系統：提供正確位置（用戶/商戶/騎手）以及兩點之間正確的騎行導航。
多傳感器：提供室內定位、精細化場景刻畫、騎手運動狀態識別
正確理解和準確預測
時間預估：提供所有配送環節時間的準確預估
其他預估：銷量預估、運力預估等完成復雜決策
調度系統：多人多點實時調度系統，完成派單決策：誰來送？怎么送？
定價系統：實時動態定價系統，完成定價決策：用戶收多少錢？給騎手多少錢？
規劃系統：配送網絡規劃系統，完成規劃決策：站點如何劃分？運力如何運營？
簡單來說，「超腦」就是用來既保證用戶「等的時間短」，又保證外賣小哥「跑的路程短」。
經常點外賣的用戶可能會發現：下單后系統會提示一個「預計送達時間」，而這個時間往往與最終送達時間非常相近，這是巧合，還是外賣小哥都是牛人，掐指一算就能知道所需時間？
很多平臺甚至推出了「準時寶」業務，看似有了保障的機制又成了讓騎手爭分奪秒的「利器」
核心參數ETA
當然也是算法的「功勞」。
ETA（Estimate Time of Arrival）預計送達時間，即用戶下單后，配送人員在多長時間內將外賣送達到用戶手中。
預測的結果，將會以”預計送達時間”的形式，展現在用戶的客戶端頁面上，直接影響了用戶的下單意愿、運力調度、騎手考核，進而影響配送系統整體成本和用戶體驗。
ETA承擔著承諾履約的責任，準時送達是外賣騎手考核的指標也是整個配送系統的重要指標；承諾一旦給出，系統調度和騎手都要盡力保證準時送達。
因此過短的ETA會給騎手帶來極大的壓力，并降低調度合單能力、增加配送成本；而過長的ETA又會很大程度影響用戶體驗。
上圖是一位騎手履約全過程的時間軸，一個訂單的整體過程中涉及各種時長參數，可以看到有十幾個節點，其中關鍵時長達到七個
這些時長涉及多方，比如騎手（接-到-取-送）、商戶（出餐）、用戶（交付），要經歷室內室外的場景轉換，因此挑戰性非常高。
對于ETA建模，不光是簡單一個時間的預估，更需要的是全鏈路的時間預估，同時更需要兼顧「單量-運力-用戶轉化率」之間的平衡。
配送ETA的演變包括了數據、特征層面的持續改進，也包括了模型層面一路從LR-XGB-FM-DeepFM-自定義結構的演變。
平臺聚焦效率與公平，網友：機械化！
相比于美團的「超級大腦」，餓了么的智能調度系統「方舟」利用深度學習與多場景智能適配分單 。同樣是更適應現實需求，其平臺為午高峰、平峰、爆單、不同社區等不同場景適配了不同的場景模型。包括時間預測、路徑選擇等等。
每個人都是個體，用機器來指揮人類，必然要造成「不人性化」。
而在這場技術游戲中，程序員與外賣騎手，又形成了有趣的關系。
無論怎樣，外賣騎手早已成為時代的一個標志性人物群像。他們的安危，總能牽動人心。
又到吃飯點了，你點外賣了嘛？
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