对路况的把握是骑手的“闯关资本”。他们通常以住处为原点，活动在半径5公里内的区域，对周围低洼地段积水点、易堵路线了然于胸。这种经验能帮助他们预判当天能否接单、接多少单和可能遇到的风险路段。“经验很重要。”一位众包骑手举例，“有些单子显示距离很近，但实际上要穿过积水涵洞，硬过有危险，绕路又太远。”

　　订单价格是骑手最敏感的“关隘”。虽然平台在恶劣天气会推出天气补贴和激励金，但这种动态加价是订单积压导致的被动调整。另一方面，“恶劣天气”的定义权在平台手中。虽然顾客对雨天超时普遍宽容，但平台政策却在收紧——超时免责时限较过去有了一定程度的“缩水”，判定变严、申诉变难，成为多位骑手的共同感受。

　　骑手们的另一个共识是，近年来济南市内防汛响应速度越来越快。积水出现后，相关部门会及时到场处理，一定程度上保障了骑手等群体的出行需求。

　　本地数据“喂养”

　　智慧防汛步入成长期

　　全新的智慧手段被寄予厚望——能够让城市在应对洪涝侵袭时感知更敏锐、决策更科学、行动更快速。

　　“今年是济南市头一年使用人工智能进行水文预测，比如用AI模型去测算特定降雨量下，某个区域是否会积水、内涝。”济南市防汛抗旱保障中心副主任韩惠山介绍，经由近几次结果的验证，水文大模型的预测精度“初步看还可以”，目前处于“成长”阶段，需继续“喂养”本地实操数据，以培养其独具区域经验的判断力。