疫情前，盒马很少面临救急与算法之间的抉择，但非常时期还都是人的经验更管用

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上海疫情前，盒马很少面临救急与算法之间的抉择。新零售主要解决的是效率，算法工程师的主要任务，是写好订单分配的效率最优解，再交给电脑计算，打交道的对象是代码而不是人。到了保供作战，数量不多的救急物资被排到了最先，算法必须让开一条道，因为攸关性命。

4月5日，车队成员何艳君在黄浦送菜的时候，得到调度的通知，附近有出生不久的宝宝，因为对牛奶蛋白过敏，急需特殊的水解奶粉。有个盒马门店有货，但在浦东。她临时改变行程，过江往返几十公里送过去。

“我女儿刚刚一岁，看到群里有人发奶粉的需求，我会想起她。这一单算是我替女儿送的。”落下的订单，她只能再多跑一趟。

理想状态是算法决策会比人工高效，但是非常时期还都是人的经验更管用，判断理由也更充分。

摸索人工决策与机器决策的边界，两者如何高效结合，这种状况可能在相当长的一段时间里会继续存在。