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盐田区基干民兵集合完毕,请点验!

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盐田区基干民兵集合完毕,请点验!

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持续算法公开,加强多元化沟通,饿了么一直(yìzhí)在行动。 记者最近获悉,近期联合中国新就业研究中心举行(jǔxíng)的蓝骑士恳谈会(kěntánhuì)上,饿了么公开路线规划算法,响应骑手在(zài)出行方面的需求和反馈,让骑手送单更精准、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(quányì)保障以来,饿(è)了么陆续成立即时配送(sòng)算法专家委员会,推出“骑手权益月恳谈会(kěntánhuì)(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”“配送时间预估”和“路线规划”四项关键算法,通过难取(nánqǔ)难送优化、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,对于配送(pèisòng),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、是否需要绕路等等。这背后,外卖(wàimài)的“接取送达(sòngdá)”都离不开路线规划。 “相对(xiāngduì)于通用地图的(de)(de)(de)路线规划,外卖配送有鲜明的独特性。”恳谈会上,饿了么平台路线规划负责人介绍,首先,许多目的地比如景区、办公园区、封闭(fēngbì)小区等,骑手无法进入或无法骑行进入;其次,在(zài)需要解决的问题(wèntí)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(qíshì)在恳谈会上就关注问题互动。 合理的路线规划,离不开广大骑手的反馈和共同维护。恳谈会现场,与会(yùhuì)骑手纷纷发言,提出日常关注的问题,包括(bāokuò)下单地址在高楼的影响、道路封路(fēnglù)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(qūbié)于室外路线(lùxiàn)规划,关乎室内路径,会根据骑手历史作业情况提供(tígōng)更长时间、更合理的引导;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(àn)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,平台(píngtái)将持续完善数据,同时提供工具及时响应解决问题。 “路线规划没有标准答案,不同骑手、不同场景,骑手与商家用户之(zhī)间都存在(zài)需求不一致,部分情形下无法同时满足所有诉求,容易被误解为‘故意为之’。”该负责人(fùzérén)表示,就此,平台为骑手建立了反馈机制,通过不断完善和(hé)调整,进一步确保(quèbǎo)算法及时调优和解决问题。在此背景(bèijǐng)下,平台路线规划的目的,希望(xīwàng)依托更精准的路线指引能力,包括定位、距离、骑步行混合设计、末端引导等,通过高效运营和即时更新,匹配更适合(shìhé)配送的路线,让骑手送单更精准、更顺路、更省心。 数据显示(xiǎnshì),通过持续优化升级,以合单顺路率为例,饿了么让骑手(qíshǒu)顺路多送单提高收入,目前(mùqián)骑手合单顺路率已达89%;依托高精度地图能力,帮助骑手平均找店(zhǎodiàn)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(me)进行的第四次关键算法(suànfǎ)公开,前三次分别为“派单调度算法”“配送计价算法”和“配送时间预估算法”。 饿了么履约(lǚyuē)业务总监仇智博介绍,结合多方反馈,“四项算法”正持续优化完善,包括在(zài)派单调度层面,进行派单规则和难取难送的优化;在配送时间层面,进行距离和末端识别的精准度(jīngzhǔndù)完善;在配送费计价层面,进行难单(nándān)计价的调优、顺路单的效率提升和优化;在路径规划层面,与高德合作,引入红绿灯倒计时等(děng)信息,进一步缓解骑士(qíshì)等灯焦虑,还通过优化取送点、引导点等降低绕路、无法通行的情况发生(fāshēng),给骑手推荐更为合理的履约路线。 除算法优化外,饿了么还推出了行业首个骑手智能AI助手“小饿”,为骑手打造专属(zhuānshǔ)智能伙伴,希望(xīwàng)推动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(bǎozhàng)。 恳谈会现场氛围热烈,与(yǔ)会专家和政府相关单位代表纷纷发表观点和建议。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(héxīn)在于(zàiyú)公平(gōngpíng)、透明与信任构建。信任是连接算法、平台与用户(yònghù)的重要纽带,而信任危机往往源于信息不对称和误差的不可解释性。他指出(zhǐchū),算法难免存在偶发性错误或极端(jíduān)场景失灵(shīlíng),而平台、骑手或用户往往难以判断背后原因,这种“模糊性”会放大不信任。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。 华南师范大学经济与管理学院(xuéyuàn)陈忆金教授提出,在算法应用中建立(jiànlì)“救济机制”。她(tā)建议构建分层级(céngjí)的问题反馈和处理机制,这不仅有助于(yú)及时调优,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(mànmàn)建议,算法治理还需聚焦于各方之间(zhījiān)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(biǎoshì),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,她呼吁政府与平台、平台与劳动者之间建立更紧密的合作机制。 “算法治理本质(běnzhì)上是对多方利益关系的(de)协调过程,其核心在于实现公平与(yǔ)平衡。”首都(shǒudū)经济贸易大学副教授、中国新就业形态研究中心主任张成刚总结,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(gòngjiàn),推动平台实现效率、公平与安全的平衡。
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