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11月24日临近中午，北京东城区的一条大街上，一名外卖员经过人行横道时，边骑行边操作手机。本报记者 王伟伟 摄
明明到了送餐位置，骑手为何就是点不了“送达”键？系统规划的最优配送方案，缘何在大雪面前“不堪一击”？连日来，《工人日报》记者在北京、福州、沈阳等地，跟随多位外卖骑手接单送餐，记录在系统和算法的“驱赶”下，他们的跑单状态。
北京外卖骑手——怕超时、怕差评，逆行、闯红灯
“35号还要多久？”“32号好了没？”11月12日11时，在北京金融街购物中心楼外，10多名外卖骑手正围着一个出餐口等餐。骑手刘聪眼看订单即将超时，干脆不等了，准备先把手里的7份餐派送到位。
这一趟配送，他共接到9单。这9单基本在3公里内，配送时间30分钟～50分钟不等。
时间看似宽裕，但由于午高峰时段订单集中，留给骑手的时间十分有限。“我一趟最多送过17单，最后10分钟基本靠冲刺，经常逆行、闯红灯，要不然铁定超时。”刘聪说，一旦超时，骑手们要面临每单3元～7元不等的罚款，“基本等于白跑。”
同一时间，负责亚运村片区的外卖骑手李立宁也在忙碌。不同于刘聪能在商场集中取餐，李立宁被分到的订单来自于地点分散的商家，这让他颇为头痛。
“不同店家离得远，出餐速度不一，但系统不会考虑这些。”李立宁说，骑手不可以拒单，忙不过来时可以把单转给别人，每天有3次机会。
“也可以选择报备，说明是店家出餐慢，这样超时的话，不算骑手责任。”李立宁介绍，只有当骑手到店5分钟后且订单进入倒计时，才可以申请报备，同时第2次报备与第1次之间间隔不能少于10分钟。
记者在多位骑手的手机后台看到，不论是从骑手到商家，还是从商家到顾客，路程多按直线距离测算。“明明需要绕到十字路口才能送到对面，系统却只给5分钟的送餐时间，它不会考虑这里不能直接过马路。”外卖骑手王辉无奈道，“疫情防控期间，一些小区不让电动车进，他们只得走路送餐，这样一来，时间就更不够用了。”
尽管骑手们对于系统和算法抱怨颇多，但却不得不妥协。因为他们最担心差评。
在大数据算法逻辑下，送达时间和好评率影响着每位骑手的“画像临摹”。是否算优质骑手，全由数据决定。而一旦被算法判定为“差生”，订单量和订单质量都会受到影响。
“单完成得越多，就能接到更多单，和滚雪球一样。相反，如果完成度差，派的单会越来越少，而且都是远单，费力不讨好。”王辉告诉记者，这些与收入直接挂钩。面对系统，“适应”是唯一的出路。
福州外卖骑手——系统定位失灵、商家出餐慢导致超时，骑手却难以申诉
开启飞行模式、关闭飞行模式，刷新页面，再开启、再关闭……11月21日11时50分，福州外卖骑手刘安敏一边提着外卖在小区的人行道上急走，一边反复刷新着外卖系统页面。
5分钟过去了，他仍被系统错误地“定格”在距离送餐地800米外的另一个小区里。这时，手机里传来“您有订单即将超时”的语音提醒，他焦虑不已。
时间又过去了2分钟，不知道刷新了多少次，刘安敏在系统中的定位点终于“漂”到了送餐位置。这一单，他又超时了，超时了3分钟。这是刘安敏这个月来，因为系统定位延时超时的第17单。
在刘安敏的手机界面里，记者看到，本应重叠的行程终点和送餐位置，却被两个街区的建筑物分隔。刘安敏将截图发给了客服。没等客服回复，他就开始了下一单的配送。
系统显示，新订单的配送距离远在7公里外，较平日里他所配送订单的平均距离远了4公里。“你看，这哪是订单，这是超时的‘罚单’。”刘安敏无奈道。
刘安敏清楚，当天大概率等不到客服答复，即便有，对接下来的送餐也不会有任何帮助。
“打开客服中心，来答复的永远是AI客服；要等人工客服，最快要到第2天才会答复结果，可罚单哪会等到24小时后才来。”他说，即便有结果了，超时的订单依然显示超时，不能修改也无法追诉。
在刘安敏看来，系统并不在乎超时背后的原因，骑手能做的只能是祈祷定位不再失灵。
在后台，刘安敏看不到骑手评分，也看不到骑手等级。超时究竟会带来多大影响？他不知道，“我只知道，超时订单多了，越有可能被分到远距离、用时久的订单。”
比起定位不准，刘安敏更担心商家“卡餐”导致配送超时被差评投诉，“一个差评要罚300元。”
“商家为了避免顾客投诉出餐慢，有时会在没有备好餐的情况下，点击‘已出餐’。这样的话，虽然界面显示待取货，但实际上是无货可取的。这有理也说不清。”刘安敏告诉记者，商家可以把超时责任转嫁到骑手身上，但系统无法识别商家是否出餐，骑手难以申诉。
沈阳外卖骑手——被系统带着“走捷径”，翻墙、钻围栏、骑电动车上天桥
11月8日，沈阳特大暴雪，外卖站点“爆单”了。
14时，张健还有8个订单待派送。餐盒箱子塞满了，他将外卖挂在车把上、夹在小腿间，边骑车边低头看饭盒有没有被夹坏。即便这样，骑电动车的记者还是追不上他。
14时20分，耳机里响起熟悉的派单声。此时，他身负12单。从顾客下单起，系统会根据骑手的位置和方向顺路性派单，并规划出最优配送方案。但系统无法预料到的是，一场雪便可轻松将这些击碎——因路面湿滑，骑手们不得不放慢速度，而由于平台“爆单”，一些单子接单时就比较晚，留给骑手的配送时间比平时更少。张健几乎每单都超时，这让他有些崩溃。
不一会儿，配送站站长李勇打来电话追加两单。张健不敢抱怨，站里23位骑手全员在岗，站长也出来送单了。
“之所以拼命送单，有时也不全是为了赚钱，系统会变着法儿逼你送单。”张健说，超时的订单多了，投诉和差评就多，站点评级将会下降，这意味着该站点所有人员的收入都会受到影响。
为抢时间，张健改装了电动车，最高时速达每小时70公里。平时着急送餐时，“车速快到屁股能弹起来”。然而，当天没过小腿的大雪，让他想飞都飞不起来。
“系统看似有导航，不用我们动脑想路线。但要是全听它的，我们很容易被带入歧途，不得不‘走捷径’，逆行、翻墙、钻围栏，甚至还让我骑电动车上过街天桥。”每次遇到这种订单，张健只能暗自抱怨，并照做，“绕行肯定会超时”。哪里开了小路，哪里拆了围墙，系统比一些骑手知道得还早，配送时长越算越短。
为抢时间，李勇常常去单多的商家“催单”。有时，服务员跟厨师多吆喝几声，出餐能快一点，但有些菜耗时较长，还是会挤占骑手的配送时间。“炖菜和沙拉一样的取餐时间。算法肯定不懂烹饪。”李勇说。
当天18时，张健收到顾客投诉。第1单1公里，剩余30分钟；第2单2.5公里，剩余20分钟。为避免超时，他先去送了第2单。第1单顾客看定位，路过自己家却没送餐，取消了订单。张健一肚子委屈。所幸平台考虑是恶劣天气，免除了当天超时订单的罚款。
20时，再次跟丢的记者拨打了张健的电话，无人接听。次日凌晨1点，共享定位显示他停在一家餐馆附近。这时，记者看到李勇在工作群里通知所有人：“明天不准请假，不来按旷工处罚。”紧跟着，大家齐刷刷地回复：“收到。”
(部分受访者为化名)
