亲爱的读者，你有没有好奇过，为什么外卖骑手总是行色匆匆？
澎湃新闻记者 张唯
想象一下，你正饿着肚子等待外卖，而骑手却在街头狂奔。近日，《人物》杂志的深度报道引爆网络，揭示了算法如何无情地加速，迫使外卖骑手与时间赛跑，引发广泛共鸣。
智能配送系统背后的逻辑究竟是什么？是算法在逼着骑手玩命飞驰吗？算法与人类的关系又将走向何方？
为了揭开谜底，澎湃新闻（www.thepaper.cn）专访了人工智能决策公司杉数科技联合创始人、香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授王子卓，物界科技CTO、前顺丰人工智能首席科学家刘志欣，以及一位外卖平台前核心技术人员。
1.智能配送系统运用了哪些黑科技？如何高效连接商家、骑手和用户？
杉数科技联合创始人王子卓：核心技术是机器学习和运筹优化。机器学习能精准预测每单配送时长、路程及用户超时反应；优化算法则像一位智能指挥官，在订单涌入后，以平均时间最短、骑手距离最优为目标，动态分配任务。
物界科技CTO刘志欣：系统核心涵盖时空预测、智能分单和路径规划，涉及统计学、机器学习与运筹优化。外卖订单具有明显高峰和随机性，如下单时间、地点不定，且时效要求极高。系统需动态调度，让骑手多接单、快配送，提升整体效能。
外卖配送平台前核心技术人员：关键技术包括深度学习、大数据分析和时长预估。智能调度的目标是平衡效率与公平——系统通过历史数据为骑手画像，划分等级并设定单量目标。高峰时段，优先派单给高等级骑手，每秒处理峰值达80单；平峰期则兼顾公平，确保同级别骑手单量均衡，并混合长单、短单，避免负荷不均。
2.系统遵循哪些核心原则？优先级如何设定？这些规则由谁决定？
物界科技CTO刘志欣：原则因场景而异，比如追求人均效能高、服务好或成本最低。目标可通过多目标优化建模实现，例如在时效中加入弹性余量或调整权重，技术上都有操作空间。
杉数科技联合创始人王子卓：对快递企业而言，时效满足率是首要指标，甚至高于成本和利润。派单方案优先保障时效，再优化成本与收入。但像滴滴这类平台，也会考量司机满意度，体现人性化平衡。
外卖配送平台前核心技术人员：核心是全局效率最优，权衡配送时长与成本。新区域重服务，成熟区域降本提效。关键因素ETA（预计送达时间）基于导航和骑手历史数据生成，但系统无法识别数据是否来自违规行为，可能无形中鼓励冒险。
3.系统如何压缩配送时间？为何骑手感觉时间越催越紧？优化逻辑是什么？
杉数科技联合创始人王子卓：系统会动态学习，每日总结实际用时、投诉率等数据，反馈更新参数。若骑手提速，系统可能缩短预估时间，但若一味追求最短时长，就会导致配送时间不断被挤压。
物界科技CTO刘志欣：各公司方法不同，常见的是复盘骑手数据，结合GIS信息迭代模型。但风险在于，数据若包含逆行等违规行为，可能误导算法。数据质量至关重要，算法本身并非反人性。
外卖配送平台前核心技术人员：通过机器学习优化模型，优先指派出餐快的餐厅，减少骑手等待。算法持续迭代，学习高效派送模式，从而无形中推高节奏。
4.算法与人类如何共存？设计中是否考虑了人的因素？
物界科技CTO刘志欣：数字世界与物理现实存在鸿沟，需通过数字孪生技术或一线体验来弥合。智能调度提升社会效能，但应加入人性化参数，如预留余量，并将环境行为纳入模型，通过仿真应对突发变量。
杉数科技CTO王子卓：算法只是工具，目标由业务或管理层设定，工程师负责落地。决策权不在技术端，而在需求方。作为用户，我们该如何推动更公平的算法设计？欢迎分享你的观点，共同探讨未来方向！
责任编辑：陈凌瑶
校对：丁晓
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