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解决骑手困局，从赋予系统温度开始
近日《外卖骑手，困在系统里》一文揭示了不少外卖系统背后存在的问题，一时间引发了大量有关骑手安全问题的讨论。 总体来看，既然骑手问题的直接诱因是时间问题，那么修改或放宽骑手配送的时间，就是一个看起来很直接有效的方式。 但值得注意的是，系统为骑手设定的配送时间，是根据用户、场景等多种因素考虑得出的。 因为外卖服务是非常复杂的，从角色来说，外卖涉及商家、平台、骑手、用户四方，从服务过程来看，从用户下单到商家出餐再到骑手配送，涉及众多角色众多环节，每天数千万单的量一叠加，系统只能用算法解决可以解决的问题 在优化系统措施上，美团表示调度系统会留给骑手8分钟的弹性时间，让骑手可以等电梯，在路口慢一点。此外，在恶劣天气下，美团还表示系统会延长配送时间，甚至停止接单。 除了以上系统优化和安全保障措施外，美团还将改进骑手奖励模式，加入安全指标考核标准，同单量区间组成新考核标准。这意味着，安全和快速将成为同样重要的考核标准，这样的改变将有效强化骑手的安全配送意识。
45020发布于 2020-09-11 - 来自专栏SnailTyan
即时配送的订单分配策略：从建模和优化-笔记
怎么在配送体验和配送成本之间取得最佳的平衡，是即时配送平台生存的根基和关键所在。在用户满意度持续提升的同时，降低配送成本、提高骑手满意度、驱动配送系统的自动化和智能化，是外卖配送团队要解决的难题。 即时配送智能调度系统 措施 首先通过优化设定配送费以及预计送达时间来调整订单结构； 在接收订单之后，考虑骑手位置、在途订单情况、骑手能力、商家出餐、交付难度、天气、地理路况、未来单量等因素，在正确的时间将订单分配给最合适的骑手 ，并在骑手执行过程中随时预判订单超时情况并动态触发改派操作，实现订单和骑手的动态最优匹配； 系统派单后，为骑手提示该商家的预计出餐时间和合理的配送线路，并通过语音方式和骑手实现高效交互； 在骑手送完订单后 系统派单具备如下优势： 系统可以在全局层面上掌握和配送有关的骑手、商家、用户、订单等各类信息，在此基础上，可以做出全局较优的方案，从而提升配送效率和配送体验，减少配送成本； 显著减轻人工调度员的工作，从而降低人工成本 即时配送订单分配场景下的数据包括两类： 直接通过业务系统采集可获取的数据，例如订单数据、骑手负载数据、骑手状态数据等。
2.7K20编辑于 2022-06-12 - 来自专栏SnailTyan
美团智能配送系统的运筹优化实战-笔记
美团智能配送系统架构 美团配送业务场景复杂，单量规模大。在大规模的业务场景下，配送智能化就变得非常重要，而智能配送的核心就是做资源的优化配置。 外卖配送既有线上的业务，也有线下的复杂运营。 Note: 机器学习系统：例如ETA预估 调度系统：根据订单进行骑手的分配 LBS系统：路径规划 定价系统：根据时间、天气、运力情况进行动态定价 规划系统：可以使用行政区域划分，在此基础上再进行调整 2 2.3 骑手路径规划 骑手的路径规划问题，不是简单的路线规划，一个骑手身上有很多配送任务，这些配送任务存在各种约束，怎样选择最优配送顺序去完成所有任务，这是一个NP难问题。 系统派单、系统改派，都依赖路径规划算法。在骑手端，给每个骑手推荐任务执行顺序。路径规划算法核心的诉求是优化效果必须是稳定的好。不能这次的优化结果好，下次就不好。另外，运行时间一定要短。 对于骑手来说，平台没法规定每个骑手的任务执行顺序。骑手在配送过程中可以自由发挥，所以骑手执行顺序的不确定性也一直存在。 Reference 美团智能配送系统的运筹优化实战
2.6K20编辑于 2022-06-12 - 来自专栏美团无人配送
【美团技术解析】机器学习在美团配送系统的实践：用技术还原真实世界
这种对真实世界的深度感知、理解和控制，与配送AI系统对配送场景的感知、理解和配送环节控制的目标非常一致。可以说，美团要建设的AI就是配送系统的“超级大脑”。 因此我们内部把配送的AI系统，简称为“超脑”配送系统。 ? 多传感器：提供室内定位 、精细化场景刻画、骑手运动状态识别 正确理解和准确预测 时间预估：提供所有配送环节时间的准确预估 其他预估：销量预估、运力预估等 完成复杂决策 调度系统：多人多点实时调度系统，完成派单决策 定价系统：实时动态定价系统，完成定价决策：用户收多少钱？给骑手多少钱？ 规划系统：配送网络规划系统，完成规划决策：站点如何划分？运力如何运营？ 配送系统的核心参数ETA ETA（Estimated Time of Arrival，时间送达预估）是配送系统中非常重要参数，与用户体验、配送成本有直接关系，而且会直接影响调度系统和定价系统的最终决策。
1.2K50发布于 2019-05-10 外卖配送系统搭建方法核心：调度算法与任务分配机制实现思路
做外卖配送系统，如果没有调度算法，本质上只是一个“下单+通知工具”。真正决定平台履约效率的，不是页面，而是调度机制。 一套成熟的外卖配送系统，核心要解决三个问题：订单如何快速匹配骑手如何降低配送总时长如何平衡骑手负载与平台效率下面直接讲实现思路。一、调度模型基础设计调度系统的本质是一个“多约束条件下的最优匹配问题”。 这种方式的好处是：防止某个骑手被疯狂派单提高整体配送均衡性可根据运营策略动态调整权重四、批量订单优化（进阶）当系统进入高峰期，不能再用“单单匹配”，而要使用批量调度。 很多外卖配送系统只做到“抢单模式”，把调度交给骑手自己。这种方式适合早期平台，但一旦订单上量，履约效率一定下降。 真正成熟的外卖配送系统，一定具备：智能调度能力批量订单处理能力可调权重策略高并发容错机制调度算法决定配送效率，配送效率决定用户体验，用户体验决定复购率。
23910编辑于 2026-03-30- 来自专栏AI研习社
专访美团点评 AI 技术团队负责人何仁清：全球规模最大的智能配送调度系统是如何建成的
以下是采访内容： Q：美团智能配送系统每天要处理千万级的订单，管理近50万骑手，对于这种复杂问题的求解和优化很多大公司都还无从下手，你能否简单地向读者介绍下美团智能配送系统的技术框架？ 通过实时调度系统，实现订单和骑手的动态最优匹配，大大提升了配送效率；同时，通过定价系统，实现对用户端、骑手端、商户端的合理定价，为即时配送的各参与方建立良好的生态系统，实现了多方共赢的目标。 A：美团点评的数据闭环是配送系统的核心能力之一，骑手可以触达城市的每一个角落，收集到的完备并且准确数据，而且这些数据都具备非常高的商用价值。 当然，数据采集的渠道很多种，常规的是商家端、骑手App。 ，配送调度系统也需要保持以客户为中心，提供让客户更满意、让骑手更高效的服务。 为此，我们做了很多方面系统改造，比如在订单调度系统中加入了骑手偏好和运营奖励等因素，有效增加了骑手对平台的粘性。
2.7K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏SnailTyan
机器学习在美团配送系统的实践：用技术还原真实世界-笔记
美团“超脑”配送系统的由来 美团内部把配送的AI系统，简称为“超脑”配送系统。 2. 多传感器：提供室内定位以、精细化场景刻画、骑手运动状态识别 正确理解和准确预测 时间预估：提供所有配送环节时间的准确预估 其他预估：销量预估、运力预估等 完成复杂决策 调度系统：多人多点实时调度系统 定价系统：实时动态定价系统，完成定价决策：用户收多少钱？给骑手多少钱？ 规划系统：配送网络规划系统，完成规划决策：站点如何划分？运力如何运营？ 5. 配送系统的核心参数ETA ETA（Estimated Time of Arrival，时间送达预估）是配送系统中非常重要参数，与用户体验、配送成本有直接关系，而且会直接影响调度系统和定价系统的最终决策。 基于签到数据的位置校正：交付点 目前主要问题：用户位置信息有很多错误，比如： 用户选择错误，在订单发送到配送系统的时候，需要做一次用户坐标纠正，引导骑手到达正确的位置。
1.2K20编辑于 2022-06-12 - 来自专栏AI研习社
历经五次迭代，看饿了么方舟智能调度系统如何指挥 300 万骑手
饿了么对 AI 研习社表示，智能调度系统「方舟」是饿了么外卖即时配送领域中最核心的环节，该系统替代了调度员大部分的工作，减少了人力介入的程度，实现了自动化、智能化派单。 在外卖的午间与晚间高峰，「方舟」会以运单效率为第一准则，在高峰期优先对高等级骑手分派订单，以提升配送效率。数据显示，「方舟」系统每秒处理订单的峰值可以达到 80 单。 数据显示，在智能调度系统的帮助下，饿了么每单配送时长已缩短至 28.62 分钟，准时率和用户好评率都高达 99%。 所谓「网格」，就是配送地图中的最小单位，在传统的配送体系中，网格与网格之间派单体系独立，网格 A 的外卖小哥不能接到网格 B 的订单，但在实际中，跨网格配送的情况却很常见，这样容易导致骑手空驶返回，造成成本浪费 但是由于配送员的行为可能不会按照系统给的最优配送路径，比如电动车没电或者配送员想走另外一条路，因此这种获取订单最优解的方案虽然有效，但满足不了业务需求。 之后，他们升级到蓄水分单：蓄水时长内最优。
2.8K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏量子位
历史转折中的美团，AI进化新范式
据当时负责系统搭建的同学回忆说，在派单系统上线之前通常情况是先组建外卖配送群，然后一有单来，每个站点的派单员再往群里分销，有人接就接，没人接派单员就通过电话等方式直接指定骑手配送。 缺陷也是天然的。 想要快速突进快速抢占市场份额，最大限度争取骑手就成关键所在。 而且抢单系统开发本身并不复杂，骑手可以自主抢单，多劳多得，有利于激发积极性，在竞合战争中组建所向披靡的配送大军。 要搭建一个满足如此复杂的外卖业务需求的配送系统，需要考虑的维度太多了，比如： 在派单系统未上线前，在订单的配送过程中，骑手在商家、用户处的取餐和交付时间会占到整个订单配送时长的一半以上。 没过多久，骑手们就发现效率更高了，配送更省心了，收入也增加了。 此后，派单系统走出回龙观、走出北京，开始在全国推广。 当下我们看到的是人类骑手的配送，未来则会让更多无人配送方式补充其中，协助骑手提高效率。
89330发布于 2018-12-26 - 来自专栏物流IT圈
美团智能配送系统的运筹优化实战
美团智能配送系统架构 美团配送业务场景复杂，单量规模大。下图这组数字是2019年5月美团配送品牌发布时的数据。 ? 更直观的规模数字，可能是美团每年给骑手支付的工资，目前已经达到几百亿这个量级。 智能配送系统架构 根据智能配送的这三层体系，配送算法团队也针对性地进行了运作。如上图所示，右边三个子系统分别对应这三层体系，最底层是规划系统，中间层是定价系统，最上层是调度系统。 同样非常重要的还包括图中另外四个子系统，在配送过程中做精准的数据采集、感知、预估，为优化决策提供准确的参数输入，包括机器学习系统、IoT 和感知系统、LBS系统，这都是配送系统中非常重要的环节，涉及大量复杂的机器学习问题 系统派单、系统改派，都依赖路径规划算法。在骑手端，给每个骑手推荐任务执行顺序。另外，用户点了外卖之后，美团会实时展示骑手当前任务还需要执行几分钟，要给用户提供更多预估信息。 目前，调度系统处理的问题的峰值规模，是1万多单和几万名骑手的匹配。而算法允许的运行时间只有几秒钟，同时对内存的消耗也非常大。 另外，配送和网约车派单场景不太一样。
2.5K31发布于 2020-02-26 - 来自专栏Alfred数据室
外卖骑手的困局，算法不背这个锅 | Alfred数据室
《人物》杂志发表了《外卖骑手，困在系统里》一文，文中从外卖骑手的视角出发，探究了目前外卖生态中外卖骑手送餐只能越来越快、越来越不顾自身安全的困局，引起大家对于外卖平台以及其所设计出来的算法的批判，并且在引言中发起一个思考 该论文首次比较系统地披露了外卖平台（饿了么）目前采用哪些特征如何设计算法来预估从顾客下单到外卖员送餐到顾客手上所使用的时间，被KDD 2020（数据挖掘领域顶级会议）接收为口头报告论文。 一、关于算法造成骑手困局的逻辑 《外卖骑手，困在系统里》一文中透露出来的逻辑，或者说大家脑海里关于算法造成骑手困局的逻辑是这样的： ? 这样恶性循环让骑手的配送时间越缩越短，算法让骑手越来越陷入困局。 在这期间，算法只根据餐厅到顾客的直线距离决定骑手配送时间，而不管实际路况、天气状况、餐厅出餐时间、骑手等电梯时间。 引用： [1] 人物.外卖骑手，困在系统里[EB/OL].https://mp.weixin.qq.com/s/Mes1RqIOdp48CMw4pXTwXw,2020-09-08. [2] Lin Zhu
1.5K10发布于 2020-09-14 配送外卖系统源码如何降低外卖平台的技术和运营成本
本文从系统架构、核心模块设计和关键代码实现三个层面，拆解配送外卖系统源码是如何帮助平台降低技术和运营成本的。 “推倒重来”二、模块化架构：降低长期技术维护成本配送外卖系统源码普遍采用模块化设计，避免系统越做越乱。 三、智能派单机制降低人工调度成本在没有系统支撑的情况下，很多平台早期会依赖人工派单或简单规则派单，这会直接导致：客服人力成本高派单效率低骑手体验差配送外卖系统源码通常内置自动派单逻辑。 80%以上的派单工作，平台可以明显减少：客服介入频率骑手投诉订单流转时间四、统一多端系统，减少重复开发与维护很多平台一开始会踩的坑是：用户端一套逻辑商家端一套逻辑骑手端再写一套而配送外卖系统源码通常采用统一后端服务 ，可以实现：日结/周结自动生成商家、骑手自助查看财务只做审核不做计算六、从“能跑”到“能规模化”的关键真正拉开平台差距的，并不是有没有外卖系统，而是：系统能不能低成本扩展业务增长后技术是否扛得住配送外卖系统源码通过
13210编辑于 2026-01-26- 来自专栏携程技术
干货 | 机器学习算法在饿了么供需平衡系统中的应用
一、前言 即时配送物流系统是外卖领域核心价值所在。区别于其他物流，这个行业的“物流”是希望30分钟内能够送到，这就对我们的算法模型具有很大的挑战。智能调度系统更是即时配送物流系统中的核心。 ，中长期订单预测、运力规划和短期的骑手排班等； 位置服务：包括配送范围划定, 商圈/楼宇/配送点的建设，位置校准等。 三、压力平衡系统 3.1 系统目标 压力平衡系统要解决的问题是：当配送供给(骑手)与用户需求（订单）出现日内的异常不匹配时，为了保证用户体验不受到过大损伤，及时有效地使用调控手段来平衡需求与供给。 图2 压力平衡系统目标 造成用户需求和配送供给日内异常不匹配的原因有很多：比如遇到恶劣的天气、商家搞一些临时性的大活动，骑手运力本身不充足等。 = 团队负载 2)qn = 该团队第n位骑手的个性化最大背单量(使用骑手最大背单模型计算的数值) 团队压力系数的定义简洁有效，直接支持了饿了么即时配送相关10多个相关业务系统：包括智能派单，
4.4K130发布于 2018-03-16 - 来自专栏用户2108620的专栏
外卖系统产品思考
下单到收货参与到的角色有用户、商家、骑手、以及平台系统，想清楚各个场景对应的关系。下单到收餐的流转主要依靠这些角色的完美供应。 第二：商家、出餐者，店铺的相关权限为通知骑手来取餐、出餐。 第三：骑手，骑手的权限为送餐。 第四：平台系统，平台系统的功能为短信服务、奖惩机制、运力分配等相关功能。 订单信息： 配送信息： 配送服务、配送骑手、骑手距离、预计到达时间、期望时间、配送地址;是必须展示的要素，来提升用户体验，便于用户查看，实时准确得知食物信息。 配送地址、联系方式是骑手送达的根据。 订单信息： 订单号码、下单时间、支付方式;是必须展示的要素，便于用户核对订单。 2. 骑手接单： 订单状态为“骑手已接单”。 骑手配送订单： 订单状态为“骑手还剩xxx分钟到达”。 骑手送达订单： 订单状态为“骑手已到达”。
1.3K50发布于 2019-10-08 外卖系统开源版核心模块拆解：商户、骑手与调度系统设计
外卖系统开源版之所以受欢迎，不只是因为“源码可得”，而在于它是否具备清晰的模块划分与可扩展架构。一套成熟的外卖系统，核心通常围绕三个模块构建：商户系统骑手系统调度系统这三者共同构成订单履约闭环。 ：实时位置上报在线状态管理收入统计配送轨迹记录四、调度系统设计（核心难点）调度系统是开源外卖系统的“技术核心”。 目标：自动分配骑手提升配送效率降低超时率1. ，不是简单 CRUD，而是：状态流转清晰调度可扩展支持多商户独立结算支持多城市扩展高并发下订单不丢失订单状态流转示例：待支付→ 已支付→ 商户接单→ 骑手接单→ 配送中→ 已完成六、总结外卖系统开源版的核心 ，不在“源码是否公开”，而在：架构是否清晰模块是否解耦调度是否可扩展是否支持长期运营商户、骑手、调度三大模块决定了平台履约能力。
20710编辑于 2026-02-27同城外卖系统开发全解析：架构设计与核心功能实现
骑手端APP：支持在接单池抢单、系统智能派单、转单、导航送餐、实时更新订单流转状态。骑手在取餐与配送环节，系统将通过高德地图接口智能规划最优的配送路线，实时同步订单状态同步推送至用户与商家终端。 订单调度与配送商家接单后，系统智能指派给就近骑手，并结合高德地图规划路线、同步实时路况。骑手端更新状态，用户端和商家端可实时查看跟踪。 ·实时监控和日志系统会实时监控性能，记录关键操作日志，一旦出问题能迅速找到原因。·智能地图派单系统结合骑手实时位置与道路路况，借助高德地图接口规划最优的配送路线，并实现订单智能派单。 四、总结同城外卖系统开发，就是把用户下单、商家接单、骑手配送、后台管理，用技术把整个流程连起来。前端用uniapp，后端基于ThinkPHP处理订单、支付、数据以及推荐算法。 加上骑手端接单和分站调度，整个流程高效流畅。展望未来，随着 AI 智能点餐、无人配送及大数据分析等技术的深度应用，同城外卖系统将朝更智能化的方面发展，用户、商家和骑手的体验都能更上一层楼。
10020编辑于 2026-04-10- 来自专栏罗超频道
4.1% 还是20%？破解外卖佣金真相
“阶梯计价”，主要用于支付骑手的工资、补贴、人员培训管理等费用，注意，只有在商家选取“美团配送”才需要收取，如果商家觉得收费高或者有自主配送能力，可选择自配送、第三方配送等不同配送方式。 2、外卖平台需投入大量的技术成本，给商家提供稳定的服务系统。大型互联网公司很多钱花在了机房、宽带等云基础设施上，一个机房投建成本就动辄数亿，还不算日常维护支出。 跟实物类电商平台主要靠线上经营不同，外卖平台有成千上万人组成的线下BD团队负责拓展、对接和服务商户，帮助其上线外卖平台、开发菜品、安装系统设备等等，商家越多这部分人力投入越大。 2021年，超过527万骑手通过美团平台获得收入，外卖骑手配送成本支出达约682亿元，每一单骑手配送费在7.07元左右。 如果收入太少，骑手不愿意配，外卖的商业模型就跑不动了。 财报显示美团2021年从商家、用户处收取的餐饮配送服务收入为542亿元，但全年骑手配送成本682亿元。
1.3K20编辑于 2022-03-29 开源跑腿系统源码整体架构解析，从下单到配送的完整流程设计
很多团队在做同城跑腿平台时，往往把重点放在小程序界面和骑手数量上，却忽略了最核心的问题——系统架构。 本文从技术角度，完整拆解从用户下单到骑手配送完成的整体系统设计思路。 三、智能调度系统设计（Dispatch Service）调度是跑腿平台的核心能力。单纯依靠骑手抢单，体验较差，效率也低。 推荐模式为自动派单 + 抢单补充。 四、骑手接单与配送流程接单接口@PostMapping("/accept")public Result accept(Long orderId, Long riderId){ boolean success 如果你正在搭建同城配送或本地生活服务平台，选择成熟的开源跑腿系统源码，往往比从零开发或模板系统更稳、更快、更可控。技术基础打牢，业务才能走得更远。
23110编辑于 2026-02-03- 来自专栏2025开发者成长日志
AI 协作日志 | 同城即时配送系统现代化改造经验谈
一、引言 我们的同城即时配送系统已经运行了很长一段时间，最初为了抢滩登陆，开发比较仓促，加上业务不停增长，系统日益臃肿。 二、项目背景与协作目标 2.1 业务场景分析 我们的同城即时配送系统主要服务于三类用户群体：骑手、商家和个人用户，需要处理从餐饮外卖、商超日用到生鲜蔬果、个人物品取送等多元化的服务场景。 系统核心功能包括： 智能订单分配：根据订单需求、地理环境及骑手特点实现动态匹配。 实时轨迹追踪：提供配送全程的可视化监控。 多端协同：支持骑手端、商家端和个人用户端的无缝协作。 四、核心功能开发与AI协作 4.1 智能订单分配组件 订单分配是配送系统的核心功能，我们需要实现一个能够实时分配订单给最优骑手的智能组件。 riderRating：骑手评分（0-5分）。 4.2 实时地图跟踪组件 实时地图是配送系统的关键可视化功能，我们使用Mapbox GL实现高性能地图渲染。
52720编辑于 2025-09-09 - 来自专栏SnailTyan
深度学习在美团配送ETA预估中的探索与实践-笔记
送达时间预测的结果，将会以”预计送达时间”的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核，进而影响用户和骑手体验，以及配送系统的整体效率。 对于整个配送系统而言，ETA既是配送系统的入口和全局约束，又是系统的调节中枢。 ETA作为系统的调节中枢，需要平衡用户-骑手-商家-配送效率。从用户的诉求出发，尽可能快和准时，从骑手的角度出发，ETA太短会增大其配送难度。从调度角度出发，太长或太短都会影响配送效率。 由于外卖ETA承担着承诺履约的责任，因此是否能够按照ETA准时送达，也是外卖骑手考核的指标、配送系统整体的重要指标；承诺一旦给出，系统调度和骑手都要尽力保证准时送达。 系统调度和骑手，都要尽力保证准时送达。 2.
1.1K20编辑于 2022-08-11
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