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算法,到底是不是“困”住外卖骑手的真凶?


算法,到底是不是“困”住外卖骑手的真凶? 1

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  文/新智元

  来源:新智元(ID:AI_era)

  【新智元导读】近日,《外卖骑手,困在系统里》一文刷爆网络。外卖送餐,是算法「勒令」无数骑手高速飞驰。然而,骑手为追赶时间也频发意外,这一高危职业背后,算法究竟是怎样的存在?智能调度系统又如何运行呢?

  在电影《信条》中,时间可以奔涌向前,也可以逆流而行。对于外卖小哥来讲,时间是他们的生命,而争分夺秒是他们的使命。

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  在北京的西二旗,上海的张江高科……上午九、十点钟,与程序员一起开始忙碌的,还有他们。

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  近日,《外卖骑手,困在系统里》一文刷爆朋友圈。文章讲述了多个骑手的送餐经历,总体来说,「五星好评」、「送餐时间黑洞」、「算法压榨」……外卖骑手,永远在跟外卖平台的数据算法赛跑。

  文章一出,引发无数人关注。人们也开始向二者的关系聚焦:

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  简单来说,外卖骑手的主要竞争力是时间。所以,更短的送达时间是主要竞争力——让骑手在单位时间内配送更多的订单,平台的利润就越多。这种竞争,通过算法给了骑手「超时就要受罚」的规则;另一方面,如果能一直做到不超时,每单的抽成也会越来越高。

  而算法,就是这种商业模式的幕后「推手」。但算法面前,人似乎变成了机械完成任务的工具,用体力和时间赛跑。

  算法无情人有情,网友:转移矛盾给消费者?

  美团方面则表示:暂不回应此事,下周会举办小范围的外卖业务沟通会。

  还有科技记者cue了美团CEO王兴,「想知道美团昨天一天是怎么过的?王兴反正是23小时没发饭否了。」

  王兴平时无时无刻不在饭否上碎碎念,这一次怎么隔这么久不发了呢?

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  但饿了么却跑来回应。

  为此,9日凌晨,饿了么官宣会尽快发布新功能: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。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。

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  「你愿意多给我5分钟吗?」就在饿了么发布声明之后,下面的评论中,一大波「我愿意」三个字刷屏了。

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  但有人对饿了么的声明发出了疑问,认为其平台有转移矛盾之嫌疑。「为什么系统是死的?系统不是人定的吗?这突然把消费者变成了外卖小哥安全问题的主要原因了!」

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  「超脑」系统,让骑手「无脑」配送?

  以美团外卖为例,其平台日订单量超过4000万单,智能调度系统每小时路径计算可达数十亿次,每一个订单的背后都是大量的机器学习和运筹优化等问题,包括ETA预测,智能调度、地图优化、动态定价、情景感知、智能运营等等。

  类似搜索、推荐、图象和语音识别这种线上产品常用的AI技术帮助对于配送优化的帮助不大,因为配送必须在线下一个一个环节的进行,这要求AI技术必须能够面对复杂的真实世界,能深度感知、正确理解与准确预测、并瞬间完成复杂决策。

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  为此,「超脑」配送系统来满足这些需求,主要包括了:

  大数据处理和计算能力

  算法数据和计算平台:包括实时特征计算、离线数据处理、机器学习平台等。

  建立对世界深度感知

  LBS系统:提供正确位置(用户/商户/骑手)以及两点之间正确的骑行导航。

  多传感器:提供室内定位、精细化场景刻画、骑手运动状态识别

  正确理解和准确预测

  时间预估:提供所有配送环节时间的准确预估

  其他预估:销量预估、运力预估等完成复杂决策

  调度系统:多人多点实时调度系统,完成派单决策:谁来送?怎么送?

  定价系统:实时动态定价系统,完成定价决策:用户收多少钱?给骑手多少钱?

  规划系统:配送网络规划系统,完成规划决策:站点如何划分?运力如何运营?

  简单来说,「超脑」就是用来既保证用户「等的时间短」,又保证外卖小哥「跑的路程短」。

  经常点外卖的用户可能会发现:下单后系统会提示一个「预计送达时间」,而这个时间往往与最终送达时间非常相近,这是巧合,还是外卖小哥都是牛人,掐指一算就能知道所需时间?

很多平台甚至推出了「准时宝」业务,看似有了保障的机制又成了让骑手争分夺秒的「利器」 核心参数ETA  很多平台甚至推出了「准时宝」业务,看似有了保障的机制又成了让骑手争分夺秒的「利器」 核心参数ETA

  当然也是算法的「功劳」。

  ETA(Estimate Time of Arrival)预计送达时间,即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。

  预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验。

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  ETA承担着承诺履约的责任,准时送达是外卖骑手考核的指标也是整个配送系统的重要指标;承诺一旦给出,系统调度和骑手都要尽力保证准时送达。

  因此过短的ETA会给骑手带来极大的压力,并降低调度合单能力、增加配送成本;而过长的ETA又会很大程度影响用户体验。

上图是一位骑手履约全过程的时间轴,一个订单的整体过程中涉及各种时长参数,可以看到有十几个节点,其中关键时长达到七个上图是一位骑手履约全过程的时间轴,一个订单的整体过程中涉及各种时长参数,可以看到有十几个节点,其中关键时长达到七个

  这些时长涉及多方,比如骑手(接-到-取-送)、商户(出餐)、用户(交付),要经历室内室外的场景转换,因此挑战性非常高。

  对于ETA建模,不光是简单一个时间的预估,更需要的是全链路的时间预估,同时更需要兼顾「单量-运力-用户转化率」之间的平衡。

  配送ETA的演变包括了数据、特征层面的持续改进,也包括了模型层面一路从LR-XGB-FM-DeepFM-自定义结构的演变。

  平台聚焦效率与公平,网友:机械化!

  相比于美团的「超级大脑」,饿了么的智能调度系统「方舟」利用深度学习与多场景智能适配分单 。同样是更适应现实需求,其平台为午高峰、平峰、爆单、不同社区等不同场景适配了不同的场景模型。包括时间预测、路径选择等等。

  每个人都是个体,用机器来指挥人类,必然要造成「不人性化」。

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  而在这场技术游戏中,程序员与外卖骑手,又形成了有趣的关系。

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  无论怎样,外卖骑手早已成为时代的一个标志性人物群像。他们的安危,总能牵动人心。

  又到吃饭点了,你点外卖了嘛?

  参考链接:

  ttps://www.shangyexinzhi.com/article/75028.html

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