算法看不見紅綠燈|AI行業思2

中午十二點零七分，北京國貿。

外賣騎手小陳的電動車時速表指向45公里，手機倒計時還剩3分鐘。

他沖過一個剛變紅的路口，后輪在斑馬線上劃出一道弧線。

這不是他今天第一次闖紅燈。

系統給他派了7單，路線規劃精確到每一個轉彎，預計送達時間精確到分鐘，預計收入精確到分。唯獨，沒有計入這個路口的紅燈等待時間。

在算法的視圖里，小陳不是一個需要等紅燈的人。

一、兩塊錢一單

2025年2月，京東宣布進軍外賣，以百億補貼高調入局；阿里旗下的淘寶閃購砸下500億迎戰；美團被迫進入防御姿態。

三方累計燒掉1730億，史無前例。

那一年，短途配送費沖到6到9元，騎手日入八九百的故事傳遍短視頻平臺，"月入過萬"的招聘啟事鋪天蓋地。

全國新增注冊騎手超過800萬人，總注冊量逼近2000萬。

然后補貼退潮了。

2026年5月，同城短途配送費普遍回落至2.5到3.5元，部分3公里以內的小單跌破2元。

據美團研究院數據，1-3年經驗騎手月均收入較2025年下降31%。

據職友集數據，一線城市專職騎手月入從高峰期1.2萬至1.5萬元，降至6000至8000元。二三線城市騎手月凈收入跌至4000至6000元，逼近當地最低工資線。

全國注冊騎手逼近2000萬，但日均1.1億訂單只需400萬熟練騎手即可覆蓋。1600萬騎手是冗余運力。

5個人搶1單，已經不是一個比喻，而是一個算術題。

簡單說：一場千億補貼大戰造出1600萬冗余運力，泡沫退了，代價跑在雙腿上。

配送費兩塊錢出頭，跑十二個小時，時薪十元上下。

最讓人喘不過氣的不是累——是系統永遠覺得你還能再快一點。

這是2026年一個外賣騎手的日常。

二、騎手是怎么被變成"接口"的

有一個技術背景值得說一下。

在平臺架構設計里，騎手被建模為一個接口：輸入配送任務，輸出送達結果，考核指標是響應時間和成功率。

這個接口沒有"疲勞"字段，沒有"安全風險"參數，沒有"合理收入"的返回值。當一個接口的調用延遲過高，系統的優化策略是——換一個更快的接口。

這不是文學修辭，是系統設計的底層邏輯。

即時配送算法的核心目標，可以用數學語言精確表述：在滿足所有訂單的時效約束下，最小化總配送成本。

騎手在這個數學模型中是一個可替換節點，參數是速度、容量、位置、可用狀態。

注意這個參數列表里沒有什么——沒有疲勞指數，沒有安全緩沖，沒有收入預期。

算法最讓人無奈的地方，是它不斷自我迭代。

它默默記錄每一個騎手的極限配送速度。

當你靠著闖紅燈、逆行、搶道壓縮出時間，系統就會把你的極限速度當成所有人的新基線，繼續壓縮整體配送時長。

騎手越拼，標準越緊。速度越快，時限越短。

配送時限從30分鐘一路壓到19分鐘，新國標電動車最高限速25公里每小時，但算法沒有同步調整。

合規騎行注定超時，想不扣款只能違規冒險。

這不是某一個人的兩難，是整個系統的兩難。

2026年6月初，湖南常德一名外賣員在電梯里排便，手里還攥著待送的外賣[4]。輿論大多爭論個人公德，但真正該追問的是：是什么樣的系統，把一個人逼到連上廁所的時間都沒有？

答案藏在算法的邏輯里。

騎手是連接A點到B點的工具，任何延誤都是效率損失。

當一個騎手闖紅燈出了事故，系統的第一反應不是"人怎么樣"，而是"這單派給誰"——在算法的視圖里，事故不是安全事故，是運力中斷。

6月4日，中央網信辦等四部門聯合發布通知，要求重點平臺優化算法規則。美團承諾在部分場景下為騎手預留不少于15分鐘配送時間，淘寶閃購試點"取送分離"模式，京東外賣逐步取消超時扣款。

這是好的信號。但一個補貼大戰制造出1600萬冗余運力的系統，靠幾項承諾能不能真正松綁，還要看。

三、教室里也有一個"算法"

說到這里，你可能覺得這是外賣行業的事，和你沒關系。

但你有沒有發現，這種"看不見紅綠燈"的算法，早就不是只藏在騎手的手機里了？

學校的后臺，也有一雙默默注視的眼睛。

學情分析系統自動生成學生畫像，精準到每一個知識點的掌握率、每一道題的停留時長。

智能排課系統根據教師負載、教室容量、課程優先級自動排課。

AI批改工具在毫秒級完成作業評分，還能指出邏輯漏洞和語法錯誤。

效率確實提升了。

但那些系統里，有沒有一個"疲憊"的參數？

李老師教了十二年語文。

這學期排課系統給她排了22節課，加上早讀晚自習，每周在校時間超過60小時。系統覺得她還有空余——因為算法只看課時容量，不看一個人已經連軸轉了多久。

當一個教師連續三周排課超過20節，系統會不會像給騎手彈出"建議提速"一樣，彈出"建議加課"？

當一個學生答題正確率突然下降，算法判斷的是"知識薄弱點"，還是"這個孩子今天家里可能出了什么事"？

2025年5月，教育部發布《中小學生生成式人工智能使用指南》，明確規定小學生禁止獨自使用開放式內容生成功能。

同年12月，《教師生成式人工智能應用指引（第一版）》要求，教師不得直接使用AI批改結果作為學生最終評價。

兩份文件指向同一個問題：AI可以幫你看見數據，但數據不是全部。

外賣算法看不見紅綠燈，教育算法看不見一個孩子今天沒吃早飯。外賣算法把騎手變成接口，教育算法正在把學生變成學情報表上的一個數據點。

技術越深入課堂，越需要清醒地記住一件事：教育的目標函數，不是"最小化教學成本"，也不是"最大化分數產出"。

如果一個教育系統的算法只優化效率，不優化對人的理解，那它和壓縮配送時間的派單系統，思路是一樣的。

四、誰的目標函數

技術本身沒有惡意。

外賣算法優化配送效率，教育AI輔助教學精準，出發點都沒錯。

問題在于，算法為誰的目標函數服務。

當算法只為平臺利潤優化時，騎手是成本函數中一個可壓縮的變量。當教育系統只為分數和升學率優化時，學生也是一個可壓縮的變量。

外賣行業已經開始糾偏——四部門發文，平臺承諾調整。教育行業呢？我們的糾偏，是不是應該走在前面，而不是等出了事再補？

一個健康的社會，不應該把人的時間、安全和尊嚴，作為任何確定性商品的燃料。

算法看不見紅綠燈，但人看得見。

小陳的手機倒計時還在跳。他路口的那個綠燈，能不能真的亮起來，取決于寫算法的人，愿不愿意在參數列表里，加上"人"這一項。

念安 大臉貓 程螢

——寫于花間茶舍

這是AI行業思的第二篇。歡迎大家留言吐槽。

第三篇《三秒出圖，十年白學？》，明天發布。

參考文獻

[1] 網易新聞，《1600萬騎手過剩！打完千億外賣大戰，配送費被壓到2塊錢》，2026-05-30

[2] 搜狐財經，《外賣騎手困境：算法比老板更懂怎么"壓榨"你》，2026-06-03

[3] CSDN，《外賣騎手困境的系統性解剖、倫理反思與AI破局路徑》，2026-06-04

[4] 頭條新聞，《外賣員電梯排便引眾怒！平臺算法逼出的"惡"，誰來買單？》，2026-06-05

[5] 職友集，《美團外賣騎手就業前景》，2026-06-02更新

[6] 中央網信辦等四部門，算法治理專項通知（平臺優化訂單分配、時間預估、收入抽成等7類算法規則），2026-06-04

[7] 教育部，《中小學生生成式人工智能使用指南》，2025-05

[8] 教育部，《教師生成式人工智能應用指引（第一版）》，2025-12

[9] 中國教育新聞網，《顧小清：人工智能時代教師的角色重構與實踐路徑》，2026-03-23

[10] 人民網，《AI時代教育角色重構：讓機器專注教書，讓教師回歸育人》，2026-05-31