骑手如何突围算法：从困在系统到驾驭系统

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考核指标，一旦出现超时，不仅会按比例扣款，还会影响好评率、服务分和后续派单量。更严重的是，如果顾客因骑手超时取消订单，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，将算法视为可沟通、可优化的伙伴而非冰冷的管理者。一方面，骑手要从被动执行到主动反馈，建立双向沟通机制。骑手可参与算法恳谈会，推动规则透明化。各个平台已建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场景问题（如商家出餐延迟、小区禁入等），推动算法增加异常场景容错率。  

另一方面，骑手可以从个体博弈转变到集体协商。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单调配，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。   

如何驾驭系统？    

当前，国内外头部企业也正在聚焦骑手驾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物资的配送。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。  

其次，在软件人性化方面，骑手们的工具包正在支持健康管理模块和情绪支持功能。通过内置的传感器，比如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，需要开始学着和它打交道了。说到底，驾驭系统不是要打败系统，而是让人找回点所谓人的感觉。需要有更多人聚在一起，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。