现在大街小巷外卖骑手随手可见，连北京大学的博士也去送外卖，骑手也是非常的内卷。

在2018年，一名叫陈龙的北大博士生马上要开始研究博士论文学术，他在北京的道路上看见许多忙碌的骑手，引起了他的好奇。

接下来几天他每天都去不同的路口观察骑手的一举一动，他发现骑手的数量非常的多，每个骑手都是来也匆匆去也匆匆，就像和时间赛跑一样。

他想去咨询骑手一些问问，他也不好意思去打扰忙碌的骑手，每个骑手都带着耳机，即使在行驶的路上还不断的观察手机信息。

陈龙选择去做骑手的目的就是为了研究送外卖，是什么样的规则让骑手们都汗流浃背不能的卖力奔跑送外卖，他很想一探究竟为何这么井然有序？

刚开始送外卖时，陈龙就像其他新手骑手一样，面临着诸多挑战。

他需要熟悉复杂的城市道路，学会在拥挤的街道上穿行，还要掌握各种送餐技巧。

最初几天，他常常迷路、送错单，甚至因为操作失误被扣除信用分。

但陈龙并没有放弃。他仔细观察其他老骑手的工作方式，学习他们的经验。

慢慢地，他开始掌握了一些技巧:如何在高峰期快速接单，如何规划最优送餐路线，如何与顾客有效沟通等。

经过几个月的磨练，陈龙的送单效率大幅提高，逐渐成为一名熟练的骑手。

在这个过程中，陈龙发现外卖平台的算法系统在不断优化，对骑手的要求越来越高。

最初，平台给予的送餐时间相对宽松，但随着时间推移，配送时间被不断压缩。

这种变化引起了陈龙的注意，他开始深入研究平台的算法机制。

算法之网

通过长期观察和数据分析，陈龙逐渐揭开了外卖平台算法系统的神秘面纱。

他发现，这个系统利用大数据技术，实时监控每个骑手的位置、速度和送餐时间，并根据这些数据不断调整配送要求。

动态配送时间:系统会根据订单距离、路况、天气等因素，为每单设定一个配送时间。这个时间会随着骑手的表现而动态调整，通常是越来越短。

实时监控:系统通过GPS定位，实时跟踪骑手的位置和速度。如果发现骑手偏离预定路线或速度过慢，就会发出警告。

评分机制:系统会根据骑手的送单速度、准时率、顾客评价等因素，给予综合评分。评分直接影响骑手的接单量和收入。

奖惩制度:系统设置了各种奖励和惩罚措施，如准时送达奖励、超时扣款等，以刺激骑手提高效率。

这种精密的算法控制，使得骑手们不得不在高压下工作。

为了达到系统要求，许多骑手选择铤而走险，闯红灯、逆行、超速等行为屡见不鲜。

这种情况不仅威胁着骑手的安全，也给城市交通带来隐患。

骑手们的生存智慧

通过长期观察，陈龙发现骑手们逐渐摸索出了一些应对策略，与平台展开了一场智慧的博弈。

然而，平台很快意识到了这一情况，开始采取应对措施。

面对平台的反制，骑手们又开发出新的策略。

他们可能会抄小路、穿过居民区，甚至走一些非机动车道，以缩短配送时间。

一些骑手为了抄近路，可能会闯入禁止通行的区域，增加了交通事故的风险。

陈龙注意到，随着骑手们不断突破极限，平台的算法也在持续调整。

当系统发现大多数骑手能在更短时间内完成配送时，就会相应缩短预设的配送时间。

这形成了一个恶性循环:骑手们为了达标而不断加快速度，平台则根据这些数据进一步提高要求。

他们的工作完全被算法系统所主导，传统的劳资关系在这里发生了根本性的变化。

骑手们失去了对自己劳动过程的控制权，平台算法决定了他们的工作节奏、路线选择甚至收入水平。

骑手们必须严格按照系统的指令行事，否则就可能面临惩罚。

陈龙的研究引起了社会各界的广泛关注，2020年，一篇题为《外卖骑手，困在系统里》的文章在网上热传，引发了公众对外卖行业的讨论。

面对舆论压力，一些外卖平台开始采取改进措施。

例如，美团优化了其调度系统，增加了更多人性化的设置;

政府部门也加强了对外卖行业的监管。

2021年，多个城市的消费者保护委员会约谈了主要外卖平台，要求其改善骑手工作条件。

一些地方政府甚至组织官员亲自体验骑手工作，以更好地了解行业现状。

专家们呼吁，平台应该承担更多社会责任，在追求效率的同时，也要保障骑手的基本权益。

他指出，未来的外卖行业应该走向一种更加平衡的模式，既要保证效率，又要尊重骑手的劳动价值。

信源

虎嗅网：2020-09-10 《“外卖骑手”一文阅读超300万，但系统的困局有答案吗？》

澎湃新闻：2020-09-10 《央视热评：能帮外卖骑手“脱困”的关键不在系统而在人》