前兩天去參觀滴滴總部，隨手發了個微頭條，沒想到反響還挺熱烈。今天就在借著滴滴，聊一下中國的網約車市場的個人看法。
1、在資本逐利的本質下如何實現促進民生、改善出行
網約車實質是如何使有限交通資源如何最大化運用的問題，它能很大程度提升資源運用的效率，降低道路使用、司乘成本 。可資本本身是逐利的，滴滴也不例外，盡管它一直在宣稱智慧交通、綠色出行、讓出行更美好。我們看到隨著企業的壯大，企業擴張期給司機的補貼開始取消，當消費者和司機都習慣了這一方式并形成一定壟斷優勢后，問題就開始出現了，比如監管不力、盲目拓展市場、急于獲利引發的安全問題等等。而這一切就需要政府的監管，企業發展也需要自身的品牌形象的樹立，目前滴滴正在加緊打造自身的形象，意圖轉變前一階段的負面影響，比如跟一些國家部委的合作，組織社會團體和大學生參觀，進行部分滴滴司機的子女教育幫扶、加強黨建、完善安全監管系統等等，求生欲還是蠻強的，市場和輿論這些看不見的手會拉著它向越來越規范、利民、多贏的方向做，不管是出于本心還是不得不，這都是市場給它指明的唯一方向。
2、基于大數據模型的智慧交通遠遠優于傳統模式。
關于滴滴的派單問題，聽到過很多司機吐槽：近的不派派遠的，好的單子接不到。其實所有的利用大數據模型和機器學習解決智能調度和供需預測，都是通過模型的不斷優化提升預測效果，比如，滴滴是將所有的區域劃分成無數個覆蓋面積幾公里的六邊形，進行運力熱力圖分析，要兼顧就近優先和全局優先，也就是如果這個區域的運力飽和而附近區域出現運力不足的現象可能就會調司機到運力不足的地方接單，還有就是所有的司機都是有信譽值積累的，遇到長途距離、偏遠地帶和夜晚時間會優先派信譽好的司機接單，這就像銀行貸款經常好借好還的、信譽好的反而比從來沒借過錢的容易貸到款。面對現在網約車市場這么大的體量傳統的人工調度是無法實現的。網約車公司實質是技術體驗驅動的公司，無論是乘客發單前的預測目的地、推薦上車點，還是發單后的智能派單、路徑規劃，甚至行程中的安全駕駛，行程結束后的司乘判責環節，都需要借助人工智能技術，人工智能也是網約車技術的核心。
3、安全監管：想做就能夠做好
關于安全監管問題，現代科技手段比傳統的監管手段優勢明顯得多，比如人臉識別技術、疲勞駕駛監管、路線偏離干預、行駛過程異常干預、事故復盤系統、安全里程獎勵等等是可以實現網約車的安全管理的，沒出事之前網約車平臺或許存在僥幸心理，不愿意在這部分領域投入過大資金或經歷，所以說不是做不到而是愿不愿意做。政府和社會輿論的作用也就在此，不能過度信任資本的道德性，而是要讓他務必把老百姓的安全放在心上。
滴滴現在也在大力發展無人駕駛的實踐，或許不遠的將來就會擺脫對網約車司機的依賴。帶動就業和科技運用上又會存在一個如何平衡的問題，究竟何去何從，誰也說不好。現在市場上已經出現了很多網約車的平臺，美團、高德、T3都來分一杯羹，但是想要比肩滴滴這么大體量應該尚需時日，未來網約車市場應該不會一家獨大，競爭總歸是個好事，希望市場競爭給老百姓真的帶來實惠，讓不管是開車的還是打車的都滿意。
