为此，本书对骑手服务管理展开了系统性研究，构建了“组织嵌入—集体协商—算法优化—服务融入”的分析框架，通过政党引领、工会协商、规则共治、社会保障、社区服务等举措，推动骑手从“城市过客”转变为“社区成员”。首先，组织嵌入的目的是凝聚引领。党组织嵌入分散化、流动化的骑手群体，实现政治方向的引领和组织化建设，为其奠定了组织基础、打通了政治参与渠道、发挥了党建功能。其次，集体协商的目的是保障劳动权益。平台通过民主机制的设计，在无法定雇佣关系但有实质雇佣关系的平台和骑手之间实现协商民主与积极互动，进而保障骑手的劳动权益、提升骑手的合理收入。再次，算法优化的目的是追求更大范围的公平和整体、长远、根本的利益，也就是在保护弱势群体利益的基础上追求整体利益。这不仅意味着骑手有权参与算法制定，以维护劳动规则和过程公平，还意味着其他利益相关者可以通过算法的全利益主体治理过程，在多方诉求的表达、交流、沟通中，形成政党引领的治理机制和治理网络，以长期有效地对平台、骑手、商家、顾客的行为进行规范和调整，最终实现更广泛、更根本的整体利益。最后，服务融入的目的是实现骑手发展和城市治理的双向奔赴，通过改善社会保障、提供政策支持、传递城市温度，切实解决骑手的后顾之忧，从而激活其参与城市治理的主体意识。

  本书提出，政党引领骑手服务管理的理论原点在于：算法具有公共属性，其治理过程嵌入社会治理的全过程与各环节。中国式算法治理着眼于整体利益，以政党引领为核心特色，是将使命型政党价值融入现代公共治理过程，进而实现智能社会系统性治理的一次创新探索。相较于欧美的做法，这一模式可视为中国为应对智能社会新形态而摸索出的一种系统治理方案。因此，本书尝试从学理层面进一步提炼出中国人工智能社会治理的“政党中心范式”，深入分析政党引领的理论与实践的必要性和必然性，以期为实践提供基础理论指导和学理分析支撑。

  本书综合运用田野调查、深度访谈等方法，分八章展开论述。在理论层面，力图打通多学科界限，将骑手问题上升为智能社会治理议题，将政党逻辑与治理逻辑有机融合，以中国式算法为例阐释政党中心范式的中国实践与中国方案；在实践层面，力图呈现上海算法治理实践创新探索的逻辑链条和经验成效；在政策层面，力图回应平台经济发展过程中如何平衡效率与公平、如何让长期利益和总体利益的实现成为现实可能等问题。透过骑手服务管理这一窗口，本书力图揭示人工智能发展初期权力、责任与利益的复杂关系，并强调算法治理需要在效率最高处重申人的价值。

  最后，笔者要感谢科研团队全体成员的辛勤付出，没有他们的细致工作，本书是不可能成稿出版的。本书的大框架、核心关切与核心观点由笔者提出，初稿由相关同学分工撰写，笔者在此基础上进行修改、调整，最后由李俊等同学负责校对和整合。

  此外，上海市社会工作党委基层党建处原处长、市委组织部调研员童强老师，华东理工大学叶敏教授、汪华教授，同济大学法学院徐钢副教授，上海社会科学院张园园老师等为本书提供了宝贵的修改意见和建议，本书在编辑出版过程中还得到了上海人民出版社的编辑、同济大学智能社会治理丛书主编刘淑妍教授的大力支持，在此一并致以诚挚的感谢！