清晨六点半,李师傅的电动车已经驶出城中村，手机屏幕上，第一单的目的地闪烁着——3公里外的写字楼，配送时限38分钟，这是他今天60单任务的开端。

“系统推着人跑”

平台算法根据骑手位置、订单密度和预计时长，不断优化派单逻辑，早高峰的写字楼订单密集，系统会一次性派发5-6单；午间餐厅出餐慢，系统自动延长配送时间；傍晚住宅区订单激增，系统将新订单插入现有路线。

李师傅展示了他的接单记录：7:00-9:00完成12单，11:00-13:00完成18单，17:00-19:00完成16单，夜间散单14单，每个时段都经过精密计算——早高峰主攻商务区，午间坚守餐饮街，晚间转战居民区，深夜奔走在烧烤摊与大排档之间。

与时间赛跑的精密系统

为达成目标,他形成了固定动线：早餐时段穿梭在肠粉店与咖啡厅之间，利用写字楼电梯上行时间规划下一单路线；午间在商场负一层美食广场同时取8单，按送达顺序倒序装车；傍晚配送前必给客户发送“预计到达时间”消息，减少等待。

他的电动车上挂着三个充电宝,手机架设着双平台接单系统，保温箱里冷热餐食严格分区，每个红灯间隙，他都要刷新系统查看新订单——算法不会等待犹豫的人。

数字背后的代价

60单意味着：骑行超过200公里，相当于城市到邻市的距离；爬楼累计230层，相当于两座广州塔；处理27通催单电话，遭遇5次超时投诉，他的电动车需要每天更换电池，头盔镜片上布满刮痕，而他的右手腕已确诊腱鞘炎。

最让他难忘的是第42单——暴雨中配送超时，顾客拒绝接听电话，餐盒在保温箱里浸湿，系统扣款15元，这是他需要再完成3单才能弥补的损失。

系统的另一面

在连续工作14小时后,李师傅终于凑够了59单，系统提示附近有宵夜订单，但他选择了下线——这是今天他第一次主动拒绝算法。

回到月租600元的出租屋,他仔细核对着后台数据：59单总收入487元，扣除平台服务费、保险和超时罚款，净收入402元，这个数字刚好覆盖他下个月的房租，以及寄给儿子的补习费。

窗外,更多电动车仍在夜色中穿行，他们的手机屏幕在黑暗中明明灭灭，像散落在城市里的移动光点，李师傅给电动车插上充电器，屏幕最后亮起——今日接单量停留在59，距离系统设定的“优秀骑手”标准，还差一单。