打車APP的歷史不算久遠，且仿佛伴隨用戶已走過多少個歲月，從當初的心存疑慮到如今的水乳交融，網約車已成功改變大眾用戶的出行方式和習慣。
1·大勢不可逆
2013年底，可能大多人尚不能理解打車APP，看不懂猜不透，如今，更多的還是離不開網約車服務。無論滴滴也好，曾經的Uber也罷，亦或是神州專車，均在不同程度的影響我們的出行方式，直接或間接的影響我們的生活方式。
截至2015年12月，滴滴出行占據我國網約車市場46.6%的市場份額，神州專車以39.9%的比例排名第二，優步占7.2%，排名第三。滴滴、Uber合并之前，快車市場基本算是兩家的二人轉。合并之后，占據專車市場90%以上的份額，算是快車市場的唯一選擇。
前不久，網約車監管政策細則出臺，一時間輿論沸沸揚揚。然而，筆者認為，此時的監管政策已不能一棒打死網約車市場，開歷史倒車，大眾用戶不會答應。
2·玩轉黑科技，滴滴如何參與優化城市道路交通
對于大多數用戶而言，網約車只是一個打車工具。實際上，網約車背后能做的遠遠不止這些。每一次的出行背后，都是數據的調動和積累，都是對一座城市更為深入的了解。對一座城市而言，尤其是一線城市，網約車還是有著重大的存在意義。
其一，優化用戶出行體現，為用戶的出行需求插上互聯網的翅膀。
其二，參與優化城市道路交通。習慣網約車后，越來越多的用戶正在逐步減少開車次數，一定程度緩解道路交通壓力和減少汽車尾氣排放。
其三，優化城市道路交通基礎規劃。
12月5日，滴滴在武漢光谷舉辦“行·未來——你所不知道的滴滴”活動，滴滴出行高級副總裁兼工程技術委員會主席章文嵩現身為現場觀眾介紹滴滴出行服務的“黑科技”，以及滴滴是怎樣學習了解一座城市。
當你打開滴滴出行APP叫車，毫秒之間，滴滴大腦平均需要CPU運算576億次，才能為你匹配出最優的車輛。這個讓人難以置信的數字，深刻反映出滴滴大腦驚人的大數據運算處理能力。推薦上車點“黑科技”上線后，截至目前，滴滴平臺上超過30%的司機和乘客，按照小綠點不需要通話就可以找到對方，司機的通話量平均下降10%，乘客等候時間平均減少1分鐘。
這些黑科技的背后，其實就是滴滴對一座城市的學習，并且是動態的學習，要知道目前的武漢還處于建設中的城市，今天能走的道路說不定明天就不能走。更好的了解學習城市動態，才能為用戶提供更準確的出行服務體驗。
3·深入一座城，積極參與城市智慧交通建設
數據顯示，目前，滴滴平臺每天處理超過300TB數據（相當于30萬部電影），每日路徑規劃請求超過90億次，日均定位數據超過130億。2015年，滴滴出行平臺完成14.3億訂單，這相當于在中國平均每個人都使用滴滴打過一次車；累計行駛里程達128億公里，相當于環繞中國行駛29萬圈，累計行駛時間達4.9億小時，相當于晝夜不歇的行駛56000年。今年，滴滴平臺日峰值訂單超過2000萬單，今年的全年訂單量將遠超去年。
這些龐大的海量數據，如今都正實時上傳到滴滴秘密打造的一朵云——滴滴交通云上。滴滴大腦在這朵云上，根據交通度量體系設定，分析海量數據，讓分析結果為乘客、司機、交通主管部門等所有出行參與方都帶來價值。
目前，滴滴出行正與武漢市交管局共同持續推進武漢“互聯網+交通”建設，雙方將在路況服務、智能交通云服務等方面進行深度合作。章文嵩介紹，被植入滴滴交通云的城市將發生至少三大變化：
首先，滴滴交通云可以利用智能調度優勢幫助改善城市交通擁堵問題。比如從空間維度，A到B點有很多乘客，滴滴交通云有可能規劃不同的行駛道路，讓每個路網的車流量均衡。而時間維度，滴滴交通云可以嘗試對早高峰出行的人做精準營銷，比如9點出行的乘客，如果8點出行，補貼5元，從而在時間維度上，達到削峰填谷的作用。
其次，滴滴交通云未來還可協助設計智能交通管控方案，提高道路利用率。比如滴滴交通云可以實現智能信號燈控制，通過數據模型算出整個區域的車流量情況，靠區域的紅綠燈協調，讓城市各條道路的通行效率更高、更流暢。
最后，滴滴交通云的價值還將體現在，為城市的路網優化提供決策依據。比如，四個車道，左轉彎應該一個還是兩個，滴滴交通云都可以給出精準建議。滴滴交通云也對新建路網做規劃建議，比如，應該在哪里建路，或者要不要建一座橋等。
對于大眾用戶而言，很難通過打車去切身體會滴滴大數據的作用，但對于城市交通規劃部門而言，交通大數據的采集或許能夠針對性解決一些實質問題，尤其是一些缺乏大型城市交通規劃能力的城市而言。
