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在福州仓山区浦上大道,淘宝闪购骑士张梓航在红灯前停下,手机导航页面随即显示:“等灯时长记录中,路口请别着急。”
过去,长红灯意味着骑士配送时限的紧张;现在,系统会自动记录等待时间,并延长订单的送达时限。在效率和体验之间,骑士体验有了新的尺度。
目前,淘宝闪购“等灯不计时”机制正在落地,并在北京、苏州、福州、青岛、南京、常州等地上线。这不是简单调整计时规则,也是效率与体验的再平衡。
算法的善意要从理念走向现实,至少需要三层能力支撑:首先要把等待时间识别准、计算清;其次要以全链路效率为补时留出空间;更深一层,还要有地图、出行、人工智能等生态能力托底。善意只有被做成稳定、准确、可验证的产品机制,才能真正落地生根。
“等灯不计时”不只是善举,更是技术能力
“等灯不计时”真正落地,不是简单的加减法,而是系统性的技术能力。这包括,系统要判断骑士是真的在路口等红灯,还是临时停车、查看导航,这样解决实时灯态同步、骑士精准定位问题同时,确定等灯时间对应的订单,进行准确匹配;最后补时不能只停留在导航页面,还要做到自动加时,同步进入超时认定、服务评价、收入核算和申诉流程。
实现这类功能,技术逻辑是把灯态信息、骑士位置、停车状态、行驶轨迹和订单进度放在一起校验。公开信息显示,淘宝闪购还采用“向上取整”的补时方式,让延长时间多于识别到的实际等灯时间,为定位和识别误差留出余量,确保技术不确定性不会转化为骑士的个人损失。
这些人性化举措,为骑士在路口提供了从容的选择。所谓“技术向善”,不能停留在页面提示上,而要把合理等待计入配送时间,让守法行为不因考核受损,并为误判提供顺畅的申诉渠道。保障需要写进算法、落实到每一笔订单,技术的价值,才能建立在公平的时间尺度之上。
为什么敢加时?靠全程发力的体系化机制
把安全承诺变成可执行规则,难点不只在“多给几分钟”,还在于避免压力转移。红灯里的两分钟不会凭空消失:如果只延长配送时间,消费者可能多等;订单多耗了时间,会不会影响骑士收入?治理的关键,骑士在更从容同时,通过全流程提效,为合理等待留出空间,也不至于影响消费者体验。
这也解释了平台为什么能够“敢加时”:红灯前后的每一分钟都被更好地组织,这体现为减少到店空等、无效绕路、门禁登记和交接摩擦。
以淘宝闪购为例,据中国物流与采购联合会同城即时物流分会发布的《2026中国即时物流行业发展报告》,淘宝闪购通过智能规划、精准预估、全局调度、动态定价等能力,单均配送提速5分钟。出餐环节更准确地预估商家备餐时间,可以减少骑士到店空等;派单环节通过智能规划和全局调度,可以减少绕路和不合理叠单;配送途中,导航、路线规划与等灯加时协同响应道路变化。
配送“最后100米”同样在释放时间。据公开信息,“碰一下开门”已覆盖200多座城市,在原本需要登记的小区,单均可节省约1分钟;外卖接力也已在50多个城市落地,打通“难取难送”堵点,通过分段协作、专人取送,缓解医院、商圈、大型社区等场景中的停车、进门和等电梯难题。
这些能力的价值,在于减少配送链条中的无效消耗。取餐少一些空等,调度少一些绕行,进门和交付少一些阻滞,平台才有余地把红灯前的合理等待还给骑士,而不把压力转移到后续环节。骑士无法控制的等待,应由系统识别并合理补回;平台有能力消除的流程摩擦,则应由平台主动解决。
全程发力的真正意义,就在于把效率提升带来的时间红利,转化为骑士可以安心等灯的空间。算法向善并不是放弃效率,而是依靠更准确的技术和更完善的机制,为安全与公平留出余地。
对消费者来说,系统如果能及时识别合理等待,并同步更新预计送达时间,消费者看到的就是更真实、稳定的承诺,以及对骑士更大的包容与善意。
生态支持,让善意有底座
在路上的“等灯不计时”,和全程发力的系统能力背后,离不开阿里生态在地图、出行与人工智能等方面的长期积累。
作为生态能力的一项旁证,高德红绿灯倒计时功能,依托AI技术对路口信号灯变化趋势开展实时推演测算,目前已覆盖近50万个红绿灯路口。
同时,淘宝闪购行业首创的骑士AI助手,提供智能订单推荐、最快路线导航、天气预警和问题诊断。订单怎样组合、路线怎样规划、异常怎样处理、风险怎样提醒,构成了一套相互配合的AI能力。人工智能正在帮助骑士获得更确定的工作节奏。
技术能力要真正落到配送一线,还依托公共治理有效衔接。平台掌握订单状态、骑士轨迹和履约规则,交管部门掌握信号灯、禁行路段、道路施工及临时管制等信息,社区和物业直接影响配送最后100米的通行,骑士的一线反馈则能帮助系统持续校准。只有把分散在各方的数据贯通起来,算法才能更贴近真实路况,配送规则也才能更准确地回应骑士的实际处境。
行业竞争也应走出单纯的“速度竞赛”。衡量一家平台的能力,不能只看送达时间缩短了多少,还要看配送时间算得是否准确、无效等待能否减少、安全责任有没有落到实处。把骑士无法控制的时间成本合理纳入配送规则,既能减少无谓奔波、改善劳动条件,也有助于提高履约质量。这样的效率,应该来自更精细的技术和更完善的治理。
数字化治理的进步,往往始于看见那些过去被忽略的成本。让骑士“等得起”,需要技术识别、订单调度、考核结算和申诉保障真正衔接,使规则落实到每一笔订单、每一次等待。衡量技术进步,不能只看它让订单快了多少,也要看效率与体验是否平衡。这是算法治理走向成熟的一步,也是平台经济迈向高质量发展的应有之义。(袁哲 本文作者为浙江大学经济学院百人计划研究员、浙江大学产业经济研究所副所长)
