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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(le)么一直在行动。 记者(jìzhě)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(gōngkāi)路线规划算法,响应骑手(qíshǒu)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(tuīdòng)算法透明化与骑手权益保障以来,饿(è)了么陆续成立(chénglì)即时配送算法专家委员会,推出“骑手权益月恳谈会”创新(xīn)机制。目前,在北京、上(shàng)海、深圳多地举行(jǔxíng)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(bǎozhàngtǐxì)。 据饿(è)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(xūyào)绕路等等。这背后,外卖的“接取送达(sòngdá)”都离不开路线规划。 “相对于通用地图的路线规划(guīhuà),外卖(wàimài)配送有(yǒu)鲜明的独特性(dútèxìng)。”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(qiánzhě)主要涉及主干路线,骑手则需要找到商家和(hé)用户,需要准确的末端引导(yǐndǎo);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(shàng)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(fāyán),提出日常关注的问题(wèntí),包括下单地址在高楼的影响(yǐngxiǎng)、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(jièshào),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(lìshǐ)作业(zuòyè)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(yuányīn),平台将持续完善数据,同时(tóngshí)提供工具及时响应解决问题。 “路线(lùxiàn)(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(zhījiān)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(wèi)‘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(jīngzhǔn)的路线指引能力,包括(bāokuò)定位、距离、骑步行混合设计(shèjì)、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(ràng)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(shēngjí),以合单(hédān)顺路率(lǜ)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(yònghù)时长缩短11%。 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(suànfǎ)公开(gōngkāi),前三次分别为“派单调度算法”“配送(pèisòng)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(fǎnkuì),“四项算法”正持续优化完善,包括在派单调度层面(céngmiàn),进行派单规则和(hé)难取难送的(de)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(diàoyōu)、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(diǎn)(diǎn)、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(qíshǒu)智能(zhìnéng)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(hé)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(yùhuì)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(biǎoshì),算法治理的核心在于公平(gōngpíng)、透明与信任(xìnrèn)构建。信任是连接(liánjiē)算法、平台与用户的重要纽带,而(ér)(ér)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(duōfāng)理解与沟通的机制。 华南师范大学经济(jīngjì)与管理学院陈忆金教授(jiàoshòu)提出,在算法(suànfǎ)应用中建立“救济机制”。她建议构建分层级(céngjí)的问题反馈和(hé)处理机制,这不仅有助于及时(jíshí)调优(diàoyōu),也有助于提升平台的回应力与公平性(gōngpíngxìng)。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(xìnxī),减少(jiǎnshǎo)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(duōfāng)利益关系(guānxì)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(yígè)“只有开始、没有结束(jiéshù)”的持续过程,需长期倾听骑手真实声音,并不断优化(yōuhuà),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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