中午十二点零七分，北京国贸。
外卖骑手小陈的电动车时速表指向45公里，手机倒计时还剩3分钟。
他冲过一个刚变红的路口，后轮在斑马线上划出一道弧线。
这不是他今天第一次闯红灯。
系统给他派了7单，路线规划精确到每一个转弯，预计送达时间精确到分钟，预计收入精确到分。唯独，没有计入这个路口的红灯等待时间。
在算法的视图里，小陈不是一个需要等红灯的人。
一、两块钱一单
2025年2月，京东宣布进军外卖，以百亿补贴高调入局；阿里旗下的淘宝闪购砸下500亿迎战；美团被迫进入防御姿态。
三方累计烧掉1730亿，史无前例。
那一年，短途配送费冲到6到9元，骑手日入八九百的故事传遍短视频平台，"月入过万"的招聘启事铺天盖地。
全国新增注册骑手超过800万人，总注册量逼近2000万。
然后补贴退潮了。
2026年5月，同城短途配送费普遍回落至2.5到3.5元，部分3公里以内的小单跌破2元。
据美团研究院数据，1-3年经验骑手月均收入较2025年下降31%。
据职友集数据，一线城市专职骑手月入从高峰期1.2万至1.5万元，降至6000至8000元。二三线城市骑手月净收入跌至4000至6000元，逼近当地最低工资线。
全国注册骑手逼近2000万，但日均1.1亿订单只需400万熟练骑手即可覆盖。1600万骑手是冗余运力。
5个人抢1单，已经不是一个比喻，而是一个算术题。
简单说：一场千亿补贴大战造出1600万冗余运力，泡沫退了，代价跑在双腿上。
配送费两块钱出头，跑十二个小时，时薪十元上下。
最让人喘不过气的不是累——是系统永远觉得你还能再快一点。
这是2026年一个外卖骑手的日常。
二、骑手是怎么被变成"接口"的
有一个技术背景值得说一下。
在平台架构设计里，骑手被建模为一个接口：输入配送任务，输出送达结果，考核指标是响应时间和成功率。
这个接口没有"疲劳"字段，没有"安全风险"参数，没有"合理收入"的返回值。当一个接口的调用延迟过高，系统的优化策略是——换一个更快的接口。
这不是文学修辞，是系统设计的底层逻辑。
即时配送算法的核心目标，可以用数学语言精确表述：在满足所有订单的时效约束下，最小化总配送成本。
骑手在这个数学模型中是一个可替换节点，参数是速度、容量、位置、可用状态。
注意这个参数列表里没有什么——没有疲劳指数，没有安全缓冲，没有收入预期。
算法最让人无奈的地方，是它不断自我迭代。
它默默记录每一个骑手的极限配送速度。
当你靠着闯红灯、逆行、抢道压缩出时间，系统就会把你的极限速度当成所有人的新基线，继续压缩整体配送时长。
骑手越拼，标准越紧。速度越快，时限越短。
配送时限从30分钟一路压到19分钟，新国标电动车最高限速25公里每小时，但算法没有同步调整。
合规骑行注定超时，想不扣款只能违规冒险。
这不是某一个人的两难，是整个系统的两难。
2026年6月初，湖南常德一名外卖员在电梯里排便，手里还攥着待送的外卖[4]。舆论大多争论个人公德，但真正该追问的是：是什么样的系统，把一个人逼到连上厕所的时间都没有？
答案藏在算法的逻辑里。
骑手是连接A点到B点的工具，任何延误都是效率损失。
当一个骑手闯红灯出了事故，系统的第一反应不是"人怎么样"，而是"这单派给谁"——在算法的视图里，事故不是安全事故，是运力中断。
6月4日，中央网信办等四部门联合发布通知，要求重点平台优化算法规则。美团承诺在部分场景下为骑手预留不少于15分钟配送时间，淘宝闪购试点"取送分离"模式，京东外卖逐步取消超时扣款。
这是好的信号。但一个补贴大战制造出1600万冗余运力的系统，靠几项承诺能不能真正松绑，还要看。
三、教室里也有一个"算法"
说到这里，你可能觉得这是外卖行业的事，和你没关系。
但你有没有发现，这种"看不见红绿灯"的算法，早就不是只藏在骑手的手机里了？
学校的后台，也有一双默默注视的眼睛。
学情分析系统自动生成学生画像，精准到每一个知识点的掌握率、每一道题的停留时长。
智能排课系统根据教师负载、教室容量、课程优先级自动排课。
AI批改工具在毫秒级完成作业评分，还能指出逻辑漏洞和语法错误。
效率确实提升了。
但那些系统里，有没有一个"疲惫"的参数？
李老师教了十二年语文。
这学期排课系统给她排了22节课，加上早读晚自习，每周在校时间超过60小时。系统觉得她还有空余——因为算法只看课时容量，不看一个人已经连轴转了多久。
当一个教师连续三周排课超过20节，系统会不会像给骑手弹出"建议提速"一样，弹出"建议加课"？
当一个学生答题正确率突然下降，算法判断的是"知识薄弱点"，还是"这个孩子今天家里可能出了什么事"？
2025年5月，教育部发布《中小学生生成式人工智能使用指南》，明确规定小学生禁止独自使用开放式内容生成功能。
同年12月，《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》要求，教师不得直接使用AI批改结果作为学生最终评价。
两份文件指向同一个问题：AI可以帮你看见数据，但数据不是全部。
外卖算法看不见红绿灯，教育算法看不见一个孩子今天没吃早饭。外卖算法把骑手变成接口，教育算法正在把学生变成学情报表上的一个数据点。
技术越深入课堂，越需要清醒地记住一件事：教育的目标函数，不是"最小化教学成本"，也不是"最大化分数产出"。
如果一个教育系统的算法只优化效率，不优化对人的理解，那它和压缩配送时间的派单系统，思路是一样的。
四、谁的目标函数
技术本身没有恶意。
外卖算法优化配送效率，教育AI辅助教学精准，出发点都没错。
问题在于，算法为谁的目标函数服务。
当算法只为平台利润优化时，骑手是成本函数中一个可压缩的变量。当教育系统只为分数和升学率优化时，学生也是一个可压缩的变量。
外卖行业已经开始纠偏——四部门发文，平台承诺调整。教育行业呢？我们的纠偏，是不是应该走在前面，而不是等出了事再补？
一个健康的社会，不应该把人的时间、安全和尊严，作为任何确定性商品的燃料。
算法看不见红绿灯，但人看得见。
小陈的手机倒计时还在跳。他路口的那个绿灯，能不能真的亮起来，取决于写算法的人，愿不愿意在参数列表里，加上"人"这一项。
念安 大脸猫 程萤
——写于花间茶舍
这是AI行业思的第二篇。欢迎大家留言吐槽。
第三篇《三秒出图，十年白学？》，明天发布。
参考文献
[1] 网易新闻，《1600万骑手过剩！打完千亿外卖大战，配送费被压到2块钱》，2026-05-30
[2] 搜狐财经，《外卖骑手困境：算法比老板更懂怎么"压榨"你》，2026-06-03
[3] CSDN，《外卖骑手困境的系统性解剖、伦理反思与AI破局路径》，2026-06-04
[4] 头条新闻，《外卖员电梯排便引众怒！平台算法逼出的"恶"，谁来买单？》，2026-06-05
[5] 职友集，《美团外卖骑手就业前景》，2026-06-02更新
[6] 中央网信办等四部门，算法治理专项通知（平台优化订单分配、时间预估、收入抽成等7类算法规则），2026-06-04
[7] 教育部，《中小学生生成式人工智能使用指南》，2025-05
[8] 教育部，《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》，2025-12
[9] 中国教育新闻网，《顾小清：人工智能时代教师的角色重构与实践路径》，2026-03-23
[10] 人民网，《AI时代教育角色重构：让机器专注教书，让教师回归育人》，2026-05-31
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