货拉拉算法再公开：为安全“留白”，向人性化“校准”

来源：新华网

12月10日，货拉拉正式公开建议到达时间及装货准点率算法规则，这是其今年以来第五次推进算法透明化。此次算法公开不仅解答了司机们“时间从哪来”的疑惑，同时也体现了平台算法正在真正俯身倾听劳动者的声音，朝着“人性化协同”迈进。

算法“留时”，适配货运真实场景

近年来，货车司机对于数字货运平台接受度日益增长。中国物流与采购联合会发布的《2025年货车司机从业状况调查报告》指出，近六成货车司机通过数字货运平台寻找货源，平台货源占比稳步增长。货拉拉平台数据显示，2025年1—11月，货拉拉平台促成的已完成订单超过7亿笔，同比增长38%。

数字货运平台的存在显著降低了货车司机经营压力，也重塑了行业运营生态。通过网络平台接单的货车司机属于新就业形态劳动者，其工作模式具有高度的灵活性与自主性，但同时也面临服务评价体系带来的职业压力。货运行业的运输场景具有“长距离、多场景、高变量”的特点，每个订单背后的运输环境差异显著，如装卸货等待、交通条件、道路规划和天气变化等因素均对履约产生直接影响。因此行业特点决定了货运算法不能简单应用传统追求“极致时效”的逻辑。

货拉拉此次公开的算法规则，恰恰根据货运特性优化了算法的计算逻辑，放宽“建议到达时间”：平台以用户时效要求为指导，在地图导航预估的时间上，再根据不同距离、不同车型等额外放宽时间要求。即平台算法会自动在导航基础时间上，根据距离和车型额外设置延长时间，距离越远、车型越大给的延长时间越长。

值得注意的是，货拉拉针对异常场景为司机提供了灵活调整的机制。在司机端，司机如在运输过程当中遇到了交通条件、天气变化等异常情况，可以在APP上进行异常报备，帮助司机在异常情况下延长时间。平台还针对部分极端天气或特殊节假日还推出“准点率豁免机制”。比如今年9月“桦加沙”台风期间，货拉拉为广州、深圳、珠海等受影响城市的订单开放准点率豁免，司机接单后无需担心天气导致的迟到；同时，平台对高等级司机实行“高峰期取货准点率豁免”，鼓励司机在订单密集时段优先保障安全。这种“因地制宜”的规则设计，打破了传统算法“一刀切”的固化思维。真正将劳动者置于规则设计的中心。

“货拉拉持续公开算法规则，核心是推动平台规则透明化与司机体验优化。”货拉拉司机管理部负责人汪晓兰表示，“本次公开的建议到达时间，科学地在导航基础时间上，基于距离、车型为司机额外延长更多时间。”这一调整使司机在应对复杂运输环境时获得更合理的履约窗口，有效降低因不可控因素导致的负面评价风险。

优化过后的算法让建议到达时间更贴近真实运输场景，货拉拉司机刘圣表示：“对于刚加入平台的新司机来说，平台提前将车型、天气、堵车这些因素考虑在内，给出了更加合理的时间参考，新司机跑起来心里也就更加有底。”当算法开始适配行业特性，劳动者的工作体验才能真正得到改善。

规则“弹性”，兼顾司机安全收益

“准点率是有必要存在的，因为有了准点率才能保证司机更好完成订单。但对于司机来说，最关注的其实还是这个准点率会不会影响抢单。”货拉拉司机郑凯基说。货拉拉此次优化正是围绕“松绑时间”与“保障收入”的平衡展开，在保障服务品质的同时，也注重对司机权益的保护。

在“时间松绑”层面，平台的举措呈现出“精准化”趋势。货拉拉明确仅考核快车、特快订单的“装货地准点率”，拼车单、用户出价单等均不纳入考核，且所有订单的“卸货地准点率”完全不考核。也就是说，平台准点率仅与部分类型订单装货有关，与卸货无关。

这些直击司机在履约过程中的实际困扰。郑凯基曾因客户临时改期未报备而被扣准点率，如今“准点率不影响中单”的规则，让他可以“和用户好好沟通，不用再拼命赶路”。货拉拉将考核指标从“绝对准时”转向“弹性履约”，让规则更具温度，也让服务更有弹性。司机不再被僵化的数字牵着走，而是能够在保障安全的前提下，把更多精力放在应对突发状况和提升服务质量上。

而在装货准点率计算规则上，货拉拉采用“动态滚动计算”，仅统计司机师傅最近40笔订单，已完成的订单不满10单，则暂不计算装货准点率；已完成的订单若满10单但不满40单，则按实际单量计算。

汪晓兰表示：“我们明确仅考核快车/特快订单的‘装货地准点率’，且不影响司机中单，根本目的是尊重现实路况复杂性，避免司机因时间压力产生不必要的赶路风险，将安全放在首位。这些举措，都是为了构建更公平、更安全、更值得信赖的司机工作环境。”

劳动者的时间，不应只是可以被无限切割和优化的“成本要素”，更是承载其生命安全、劳动尊严与家庭幸福的基本单元。当算法开始为长途、为异常天气“留白”，它实质上是在为劳动者的安全与尊严“留位”。货拉拉此次公开规则，正是将司机在复杂路况、装卸货等待中的实际困境纳入计算体系，使建议到达时间及装货准点率更贴近现实作业节奏。这种从“效率至上”转向“人性化协同”的逻辑变革，不仅缓解了司机的心理压力，也为行业构建公平、透明的算法规则提供了可借鉴路径。

平台经济的温度，正体现在对劳动者话语权的尊重与回归之中。而算法的每一次迭代，都不再只是冷冰冰的数据优化，而是基于真实劳动场景的反馈与校准。货拉拉第五次算法公开，是货运行业算法向善的重要实践，但这场变革并非个例。如今，从电商物流的配送时效优化，到网约车的司机权益保障，再到即时零售的骑手时间缓冲，不同行业不同企业都在积极推进算法人性化调整。这些探索都同样表明，算法不应是压榨效率的工具，而应是平衡各方权益的桥梁。

算法公开本身不是终点，而是持续优化与良性互信的起点。货拉拉等平台的连续算法公开，其最大价值在于让规则更透明，从而建立了让劳动者监督、理解和参与规则讨论的通道。正如货拉拉司机们的反馈可以直接指向“用户因素”“天气条件”“道路情况”等真实场景，未来的算法迭代需要更广泛、更机制化地吸纳来自一线劳动者的“路面智慧”，平台经济才能走得更远，也更有温度。当平台持续倾听劳动者需求，让算法向人性化“校准”，千万奔波在路上的脚步才能走得更从容。