饿了么再披露路线规划算法，已公开并推进优化四项关键算法

持续算法公开，加强多元化沟通，饿了么一直在(zài)行动。 记者最近获悉，近期联合中国新就业研究中心举行的蓝骑士恳谈会上，饿(è)了么公开路线规划算法，响应(xiǎngyìng)骑手在出行方面的需求和反馈，让骑手送单更精准(jīngzhǔn)、更顺路、更省心。 自今年初宣布推出九项举措，推动算法透明化与骑手权益保障(bǎozhàng)以来，饿了么陆续成立即时配送(pèisòng)算法专家委员会，推出“骑手权益月恳谈会(kěntánhuì)”创新机制。目前，在(zài)北京、上海、深圳多地举行的系列恳谈会上，已公开“派单调度”“配送计价”“配送时间(shíjiān)预估”和“路线规划”四项(sìxiàng)关键算法，通过难取难送优化(yōuhuà)、距离定位更精准、新骑手保护、难单定价更合理、顺路率提升等系列优化举措，为骑手构建更完善的权益保障体系。 据饿了么调研显示，对于(duìyú)配送，骑手的top5关注点包括商家出餐速度、车子能否进小区、订单是否顺路、电梯等待时间、是否需要绕路(ràolù)等等。这(zhè)背后，外卖的“接取送达”都离不开路线规划。 “相对于通用地图的(de)(de)路线规划，外卖配送有鲜明的独特性(dútèxìng)。”恳谈会上(shàng)，饿了么平台路线规划负责人(fùzérén)介绍，首先，许多目的地比如景区、办公园区、封闭小区等，骑手无法进入或无法骑行进入；其次，在需要(xūyào)解决的问题上，前者主要涉及主干路线，骑手则需要找到商家和用户，需要准确的末端引导；在路线推荐上，前者会偏向用户的个性化(gèxìnghuà)偏好，外卖配送则需要考虑公平性和多方利益，为骑手群体推荐更稳定的路线。 蓝骑士在恳谈会上(shàng)就关注问题互动。 合理的(de)路线规划，离不开广大(guǎngdà)骑手的反馈和共同(gòngtóng)维护。恳谈会现场，与会骑手纷纷发言，提出日常关注的问题，包括下单地址在高楼的影响、道路封路为什么还推荐、按导航走找不到用户等等。 对此，上述负责人介绍，楼层问题区别于室外路线规划，关乎室内路径，会根据(gēnjù)骑手历史作业(zuòyè)情况提供更长时间、更合理的引导(yǐndǎo)；对于封路问题，或因数据异常或临时变更导致，需要及时更新；对于按导航走找不到用户问题，可能是因为用户地址填写不准、缺路导致抓路错误等原因(yuányīn)，平台将(jiāng)持续完善数据，同时提供工具及时响应解决问题。 “路线(lùxiàn)规划没有标准答案，不同骑手、不同场景，骑手与商家用户之间都存在需求不一致，部分情形下(xià)无法同时满足所有诉求，容易被误解为‘故意为之’。”该负责人表示，就此，平台为骑手建立了反馈机制，通过不断完善和调整(tiáozhěng)，进一步确保算法及时调优和解决问题。在此背景下，平台路线规划的目的(mùdì)，希望依托(yītuō)更(gèng)精准的路线指引能力，包括定位、距离、骑步行混合设计、末端引导(yǐndǎo)等，通过高效运营和即时更新，匹配更适合配送的路线，让骑手送单更精准、更顺路、更省心(shěngxīn)。 数据显示，通过持续优化升级，以合单顺路(shùnlù)率为例，饿了么让骑手顺路多送单提高收入，目前骑手合单顺路率已(yǐ)达89%；依托高精度地图能力，帮助(bāngzhù)骑手平均(píngjūn)找店时间缩短17%，找用户时长缩短11%。 这次蓝骑士恳谈会，已是今年以来饿了(le)么进行的第四次关键算法公开(gōngkāi)，前三次分别为“派单(pàidān)调度算法”“配送计价算法”和“配送时间预估算法”。 饿了么履约(lǚyuē)业务总监(zǒngjiān)仇智博介绍，结合多方反馈，“四项算法”正持续优化完善(wánshàn)，包括在派单调度层面，进行派单规则和难取难送的优化；在配送时间(shíjiān)层面，进行距离和末端识别的精准度完善；在配送费计价层面，进行难单计价的调优、顺路单的效率提升(tíshēng)和优化；在路径规划层面，与高德合作，引入红绿灯倒计时等信息，进一步缓解骑士等灯焦虑，还通过优化取送点(diǎn)、引导点等降低绕路、无法通行的情况发生，给骑手推荐(tuījiàn)更为合理的履约路线。 除(chú)算法优化外，饿了么(me)还推出了行业首个骑手智能AI助手“小饿”，为骑手打造专属智能伙伴，希望推动(tuīdòng)提升骑手的效率和体验，让骑手跑单更省心、更安全、更多保障。 恳谈会(kěntánhuì)现场氛围热烈，与(yǔ)会专家和政府相关单位代表纷纷发表观点和建议(jiànyì)。其中，华南师范大学经济与管理学院副院长、教授、博士生导师董志强表示，算法治理的核心在于公平、透明与信任构建。信任是连接算法、平台与用户的重要纽带，而信任危机往往(wǎngwǎng)源于信息不对称和误差的不可解释性。他指出，算法难免(nánmiǎn)存在偶发性错误或极端场景(chǎngjǐng)失灵，而平台、骑手或用户往往难以(nányǐ)判断背后原因，这种“模糊性”会放大(fàngdà)不信任。恳谈会的价值，正是促进平台、骑手与学者多方理解与沟通的机制。 华南师范大学经济(jīngjì)与管理学院陈忆金(chényìjīn)教授提出，在算法应用中建立“救济机制”。她建议构建分层级的(de)问题反馈和处理机制，这不仅有助于及时调优(diàoyōu)，也有助于提升平台的回应力与公平性。华南师范大学经济与管理学院特聘副研究员涂漫漫建议，算法治理还需(xū)聚焦于各方(gèfāng)之间连接(liánjiē)环节的优化，她以“最后100米”作为冲突高发点为例，建议可加强用户预期管理，明确提示如“高峰时段”“小区步行”或“交通拥堵”等信息，减少对骑手的误解。南京财经大学经济学院教授、博士生导师章莉则表示，算法治理不仅是技术问题，更是社会治理结构重构(zhònggòu)的一个缩影，她呼吁(hūyù)政府与平台、平台与劳动者(láodòngzhě)之间建立更紧密的合作机制。 “算法治理本质上是(shì)对多方利益关系的协调过程，其(qí)核心在于(zàiyú)实现公平与平衡。”首都经济贸易大学副教授、中国新就业形态研究中心主任(zhǔrèn)张成刚总结(zǒngjié)，算法治理是一个“只有开始、没有结束”的持续过程，需长期倾听骑手真实声音，并不断优化，并建立数据反馈激励机制，引导多方参与共建，推动平台实现效率、公平与安全的平衡。