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
创始人
2025-06-09 20:40:34
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持续算法公开,加强多元化沟通,饿了么一直在行动。

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,饿了么公开路线规划算法,响应骑手在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保障以来,饿了么陆续成立即时配送算法专家委员会,推出“骑手权益月恳谈会”创新机制。目前,在北京、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。

合单顺路率达89%

据饿了么调研显示,对于配送,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、是否需要绕路等等。这背后,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、封闭小区等,骑手无法进入或无法骑行进入;其次,在需要解决的问题上,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,会根据骑手历史作业情况提供更长时间、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,骑手与商家用户之间都存在需求不一致,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,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,希望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,匹配更适合配送的路线,让骑手送单更精准、更顺路、更省心。

数据显示,通过持续优化升级,以合单顺路率为例,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达89%;依托高精度地图能力,帮助骑手平均找店时间缩短17%,找用户时长缩短11%。

已公开四项关键算法

这次蓝骑士恳谈会,已是今年以来饿了么进行的第四次关键算法公开,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、引导点等降低绕路、无法通行的情况发生,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”,为骑手打造专属智能伙伴,希望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。

恳谈会现场氛围热烈,与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,而信任危机往往源于信息不对称和误差的不可解释性。他指出,算法难免存在偶发性错误或极端场景失灵,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陈忆金教授提出,在算法应用中建立“救济机制”。她建议构建分层级的问题反馈和处理机制,这不仅有助于及时调优,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建议,算法治理还需聚焦于各方之间连接环节的优化,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。

“算法治理本质上是对多方利益关系的协调过程,其核心在于实现公平与平衡。”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,推动平台实现效率、公平与安全的平衡。

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