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借著互聯(lián)網(wǎng)+的東風，專業(yè)行業(yè)在近一兩年內實現(xiàn)了爆炸式的發(fā)展，但也暴露出了許多問題。司機不認道、拒載、不安全駕駛等都成為消費者投訴的焦點。而其中，最受爭議的則是專車動態(tài)調價機制。

例如部分區(qū)域如果因為降雪、降雨或大型集會導致叫車需求驟增，而該區(qū)域車輛不足時，滴滴、Uber、神州都會出現(xiàn)動態(tài)調價現(xiàn)象，即在乘客叫車前同意的前提下，以正常車費乘以一個大于1的系數(shù)來進行結算。CBD等出行需求集中卻人均專車資源較低的區(qū)域是目前動態(tài)調價現(xiàn)象的高發(fā)地區(qū)。

對于這一現(xiàn)象，多數(shù)乘客表示理解。畢竟這是正常的市場供需關系平衡下的產(chǎn)物。當專車稀缺時，它的價格自然也會水漲船高。但是，也有人對此非常不滿，認為供需關系的不平衡導致的溢價由消費者來買單是不合理的。而行業(yè)內部對此也有頗有分歧，目前并沒有一致的看法。

追根溯源，專車動態(tài)調價產(chǎn)生的根源在于專車資源分配的不合理。比如，繁忙的中心商務區(qū)由于人流量、車流量較大，交通狀況一般不太好，導致專車司機不愿意往里面跑，從而造成需求量大的CBD人均專車數(shù)量反而較少的“吊詭”現(xiàn)象。只有通過科學預測各區(qū)域的出行需求，并對專車資源進行合理的調配，提高專車的運營效率，才能從根本上解決動態(tài)調價問題給消費者帶來的不滿。

對專車資源進行合理調配，這個解決辦法誰都知道。但是，實行起來并不那么容易。尤其是滴滴、Uber這些C2C平臺模式的專車巨頭。他們即使技術上可以實現(xiàn)較為準確的預測，想要高效地調配專車車輛也頗為力不從心。堅持B2C模式的神州專車在這個問題的解決上，更有優(yōu)勢。因為專車司機都是自己的員工，調配起來也更方便一些。

神州專車近日推出了網(wǎng)格化運力預測與優(yōu)化系統(tǒng)，它將城市地圖分成了數(shù)百塊網(wǎng)格，通過機器學習，當供需不平衡時，能第一時間調配附近用車需求低的區(qū)域的車輛，使用車需求高的區(qū)域快速達到供需平衡。

據(jù)神州專車官方介紹，上線該系統(tǒng)以后，車輛調配效率上升了25%，空駛率降低了20%，運營成本持續(xù)走低，動態(tài)定價0.8-1.0倍將成常態(tài)，1.4、1.5倍的情況將很少見。這對于不喜歡動態(tài)定價的消費者來說，不失為一個好消息。

深挖下去，動態(tài)定價背后其實蘊藏的是經(jīng)濟學的“供求關系”原理，供大于求，價格就下落；求大于供，價格就上升。專車動態(tài)調價的本質是讓供求關系來決定價格的波動，使出行需求能夠得到最大化的滿足，同時過濾一些并不緊急的出行需求。

專車們對經(jīng)濟學原理的應用無可厚非，供求關系也的確能夠發(fā)揮杠桿作用，盡管這樣的杠桿作用讓消費者感覺不爽。不過作為專車企業(yè)，依賴大數(shù)據(jù)，加強算法的智能性，提高車輛的運行效率，減少用戶的出行成本，應是未來需要努力的方向。