网约车司机18单流水254元,算法派单背后谁在买单?
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海报新闻首席记者周凌峰、记者仇晶在济南报道。平台经济催生了一批新业态,眼下靠互联网平台吃饭的网约配送员、网约车司机等新就业形态劳动者已经有8400万人。可平台的算法规则像一根看不见的指挥棒,牵着千万劳动者的接单节奏走。不少骑手和司机都说自己“被困在算法里”“想停停不下来”。
10月8日,人力资源社会保障部发布《新就业形态劳动者权益保障办法(征求意见稿)》,打算把平台算法规则也纳入监管。
算法到底怎么分派每一单?时效压力又是怎样一步步压到司机身上的?休息权难道只是屏幕上的摆设?11月5日,海报新闻记者以网约车司机的身份上路接单,想还原一名网约车司机被算法支配的一天。

记者体验网约车司机的一天
一天跑了18单、流水254元:那笔算不清的“空驶账”
清晨6点多,济南天还没亮。已经拿到网络预约出租汽车驾驶员证的记者,开着租来的合规营运车辆,在单位楼下开始接单。6点46分,手机App弹出提示:“您已接单,请在6:58前抵达乘客上车点。”
这是记者体验网约车司机接到的第一单。系统显示,接驾距离1.9公里。
附近明明有用车需求,可记者的口碑值不高,派单就是轮不到自己。
结果还没过一分钟,这单就被乘客取消了。系统提示,取消责任会在3个工作日内告知司机。当时记者还没意识到,接下来8个多小时的跑车路上,“接驾迟到”“PK失败”这类提示会一遍遍跳上手机屏幕。
接着接单。记者随后完成的一单,乘客行程3.7公里,车费10.14元。可记者从接单、空驶接人到把乘客送到终点,实际跑了7.2公里。多出来的3.5公里接驾里程,花掉的时间和电费,全得司机自己扛。
“平台只认乘客上下车那一段,我们司机是按全部里程算的。”一位全职跑网约车的司机对记者说,空驶这段路看不见,却在一点点削薄司机每公里的实际收入。
早高峰的路况,让这种不对等更明显。有些订单的下车点位设在十字路口,司机得掉头绕行才能停靠;平台给出的预估接驾时长看着挺充裕,可红灯、拥堵、临时停靠这些现实情况,系统很难完整算进去。跑车途中,记者因为路边短暂等候乘客,还收到了交警的违停提醒短信。
12点39分,记者总算接到一个“大单”:从历下区的山东省千佛山医院开往历城区的济南道北画室,车费总计35.53元。
跑完第13单,记者已经被系统派到远离主城区的郭店片区。离开主城区后,周边明明还有用车需求,派单却迟迟不来。之后记者又完成5单,直到18点10分才结束这一天的体验。
记者的网约车App记录显示,当天在线时长8.7个小时。收车之后翻看“账单”:18笔订单全部完成,扣掉平台抽佣,当日流水254.6元,折算下来每小时29.26元。
再扣掉租车费、充电费等成本,记者这一天实际到手的,还不到100元。

收车后,记者回看“账单”:共完成18笔订单,平台抽成后,累计流水254.6元,平均每小时流水29.26元
口碑值、距离PK:那根看不见的指挥棒
跑车途中,记者一直犯嘀咕:订单就在附近,怎么就是接不到?
在郭店片区等派单的那几分钟里,周边不断冒出用车需求。可5分钟之内,记者连续3次没接到派单。其中两单提示“口碑值PK失败”,一单提示“距离PK失败”。
“距离PK失败”倒不难理解,说明有别的司机离乘客更近。可“口碑值PK失败”就让人有点无奈了,平台不会告诉司机,你是在跟谁竞争、又在哪一项上丢了分。
这样的场景,跑了多年网约车的专职司机老郭(化名)早就见怪不怪了。
老郭对记者说,派单这事,司机离得近不近只是其中一面,真正起作用的还是口碑值和完单热度。“单子先派给谁,系统说了算。你人守在原地干等也没用,分数不够,这单照样轮不到你。”


某打车App车主端页面上,列出了口碑值的分数构成。
网约车司机圈子里,口碑值是平台用来综合衡量司机的一套评分体系。拿一款常用网约车App来说,这套评分由合规分、出行分、服务分、安全分四部分组成。合规分看的是司机有没有考取网约车驾驶员证、车辆有没有办理营运手续;出行分则取决于早晚高峰在不在线、订单能不能顺利跑完、接了多少拼车单或快车单;乘客评价高低、有没有有责取消订单,影响的是服务分。
分数高的司机能优先拿到派单,在机场、火车站这类场站周边尤其明显。按平台规则,场站一定区域内,距离不再是派单的第一考量,口碑值权重更高。司机哪怕就站在乘客旁边,只要口碑值PK输了,订单照样派给别人。
可分数涨和跌,并不对等。
“取消一单的代价,需要后面跑十几单才能补回来。”多位网约车司机告诉记者,一次有责取消可能扣掉6分,要挣回这6分,往往得跑十几单甚至更多。而且不是每单都能加分,加分机会大多集中在早晚高峰的特定订单上,一次只加0.3分或0.4分。
司机的选择权也少得可怜。关闭“特惠快车”选项倒是可以,但拼车选项只有“优先接”和“减少接”两档。就算选了“减少接”,平台每天仍会最多指派两笔拼车单。平台上很多派单规则,得靠从业者跑车时自己慢慢摸。客服会提到口碑值、完单率这些概念,可算法的完整运行逻辑,他们不会解释。
跑车多年的老郭就自己总结出了一套接单规律。他发现每天早上5点40分到6点半之间,自己更容易接到去机场的单。这来自他长期稳定完单攒下的系统热度标签。“同一个区域派给你10单,你取消六七次,完单率垮下去,之后这片区域的‘好单’基本就跟你没关系了。”
算法还在无形中把司机“绑”住。工作日7点至9点、17点至19点、20点至22点这些高峰时段,都是拉高分数的关键窗口。
“不能随便歇,一个月我一般就休息2天。要是10天不出车,分值就往下掉,想接到单子就很难。”老郭拿自己举例,“持续固定时段出车,日流水大多在300元至400元之间。想跑到五六百元,一个月也遇不上两三天。”
司机也不敢对订单挑肥拣瘦。车多、活少,网约车市场接近饱和,这在很多城市已是常态。
记者注意到,2025年8月,济南市城乡交通运输局在一份问政回复中透露,截至当月,济南已有53家完成合规备案的网约车平台。
老郭说得直白,大家跑车就是为了挣钱,哪家平台派单稳、收入有保障,就把主要精力放在哪家。他还提到,为了完单率和口碑值不掉下来,不少时候碰上不太满意的订单,也只能接。
算法算得出里程,算不出人的处境
跑了一天车,记者对“被困在算法里”有了切身感受。系统能把里程和运营时长算得精确,红灯、拥堵、临时停靠这些现实变量却很难完整纳入预估,现实里人的处境就更顾不上了。
比如车明明在直行车道,系统却派来一个需要掉头接驾的订单;还有连环单——上一单乘客还没送到,下一单就推过来了。可等候乘客下车、取行李都要花时间,留给下一位乘客的接驾时间被压缩,迟到就在所难免,严重的还会被平台处罚。
早高峰时,记者接到一名赶火车的乘客。平台预估的到达时间看着合理,可快到车站时前方堵了。乘客没办法,主动提出改路线、提前下车步行进站。记者按乘客意愿偏离导航路线停靠后,系统反复语音提示“您已偏航,正在重新规划路线”。如果乘客没在App内操作变更路线或终点,订单结束后,司机有可能因“未按导航行驶”被系统判定为绕路有责。
比里程和时间更难被算法量化的,是吃饭、如厕这些最基本的生理需求。
8.7个小时的跑车里,记者只上过一次厕所。好几回记者刚想收车歇一歇,新订单又弹了出来。原本打算中午吃口热饭,也被源源不断的订单打乱,最后只能匆匆啃两口放凉透了的汉堡充饥。
大众印象里,网约车司机这份工作“时间自由灵活”,可真跑起来,顾不上吃饭、如厕,才是不少司机的常态。

各家网约车平台对疲劳驾驶的提醒规则
其实平台并非没有防疲劳驾驶的提醒机制。记者查了滴滴、花小猪、T3等多个网约车App司机端,按平台规则,司机累计服务满4小时,系统会强制要求休息20分钟。但记者体验下来发现,平台统计的“累计服务4小时”,并不等于司机在路上的全部时长。算上等单、空驶、绕行这些时间,等到触发强制休息的门槛时,司机往往已经在路上跑了4.5-5个小时。
多名受访司机告诉记者,现实中这套防疲劳机制没多大用。多平台并存的市场环境下,司机在某个平台一旦触发强制休息,换个平台就能接着接单。
司机不愿停,绕不开的是生存压力。对靠时长换收入的专职司机来说,休息就意味着流水停滞、收入减少。

10月8日,人社部发布《新就业形态劳动者权益保障办法(征求意见稿)》。
算法这道“困”,怎么才能走出来?
《征求意见稿》对准的正是这些行业里的难点。
落到算法上,文件给出了“算法取中”的思路:平台得把算法的原理和运行逻辑向劳动者讲明白,算法歧视被明令禁止;至于停止派单、封禁账号这类处置,不能交给算法自己定,必须过一遍人工审核。
中国劳动和社会保障科学研究院研究员黄昆在接受经济日报采访时说,《征求意见稿》把算法监管的范围圈定在劳动规则之内,既防止监管无限扩大、挡了企业技术创新的路,也压住企业在劳动规则相关算法制定上的单边和任意。黄昆认为,这既有助于新就业形态劳动者走出算法之“困”,也有助于防止“内卷式”竞争消耗企业的发展潜力和创新动能。
政策之外,行业层面的协商机制也在往前走。人民日报报道称,2025年,在全国总工会推动下,15家平台企业就算法和劳动规则开展协商并签订专项协议,覆盖新就业形态劳动者逾2000万人。新华社的报道提到,网约车行业的协商涉及公开计价规则、降低抽成比例、升级防疲劳规则等内容。
记者了解到,眼下已有头部平台在测试“红灯停表”,把实时信号灯数据纳入订单时间的计算。
这些改进离“算得出人的处境”还差得远。但至少说明一点:算法不能只算效率,人的极限也该算进去。
《征求意见稿》公开征求意见到11月8日截止。最终版本怎么调还不好说,但信号已经清楚:效率可以继续追,一旦牵扯劳动者权益,就不能只剩冷冰冰的自动决断。
从早6点多到晚6点多,记者干了近12个小时。城市的晚霞、街边的烟火气都在车窗外,可订单推着人一直往前跑,根本顾不上看。一天体验虽短,这些从跑车一线来的真实感受和诉求,得有人听见,更得有人回应。
审签:田连锋