借著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)+的東風(fēng)，專(zhuān)業(yè)行業(yè)在近一兩年內實(shí)現了爆炸式的發(fā)展，但也暴露出了許多問(wèn)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(diǎn)。而其中，最受爭議的則是專(zhuān)車(chē)動(dòng)態(tài)調價(jià)機制。

例如部分區域如果因為降雪、降雨或大型集會(huì )導致叫車(chē)需求驟增，而該區域車(chē)輛不足時(shí)，滴滴、Uber、神州都會(huì )出現動(dòng)態(tài)調價(jià)現象，即在乘客叫車(chē)前同意的前提下，以正常車(chē)費乘以一個(gè)大于1的系數來(lái)進(jìn)行結算。CBD等出行需求集中卻人均專(zhuān)車(chē)資源較低的區域是目前動(dòng)態(tài)調價(jià)現象的高發(fā)地區。

對于這一現象，多數乘客表示理解。畢竟這是正常的市場(chǎng)供需關(guān)系平衡下的產(chǎn)物。當專(zhuān)車(chē)稀缺時(shí)，它的價(jià)格自然也會(huì )水漲船高。但是，也有人對此非常不滿(mǎn)，認為供需關(guān)系的不平衡導致的溢價(jià)由消費者來(lái)買(mǎi)單是不合理的。而行業(yè)內部對此也有頗有分歧，目前并沒(méi)有一致的看法。

追根溯源，專(zhuān)車(chē)動(dòng)態(tài)調價(jià)產(chǎn)生的根源在于專(zhuān)車(chē)資源分配的不合理。比如，繁忙的中心商務(wù)區由于人流量、車(chē)流量較大，交通狀況一般不太好，導致專(zhuān)車(chē)司機不愿意往里面跑，從而造成需求量大的CBD人均專(zhuān)車(chē)數量反而較少的“吊詭”現象。只有通過(guò)科學(xué)預測各區域的出行需求，并對專(zhuān)車(chē)資源進(jìn)行合理的調配，提高專(zhuān)車(chē)的運營(yíng)效率，才能從根本上解決動(dòng)態(tài)調價(jià)問(wèn)題給消費者帶來(lái)的不滿(mǎn)。

對專(zhuān)車(chē)資源進(jìn)行合理調配，這個(gè)解決辦法誰(shuí)都知道。但是，實(shí)行起來(lái)并不那么容易。尤其是滴滴、Uber這些C2C平臺模式的專(zhuān)車(chē)巨頭。他們即使技術(shù)上可以實(shí)現較為準確的預測，想要高效地調配專(zhuān)車(chē)車(chē)輛也頗為力不從心。堅持B2C模式的神州專(zhuān)車(chē)在這個(gè)問(wèn)題的解決上，更有優(yōu)勢。因為專(zhuān)車(chē)司機都是自己的員工，調配起來(lái)也更方便一些。

神州專(zhuān)車(chē)近日推出了網(wǎng)格化運力預測與優(yōu)化系統，它將城市地圖分成了數百塊網(wǎng)格，通過(guò)機器學(xué)習，當供需不平衡時(shí)，能第一時(shí)間調配附近用車(chē)需求低的區域的車(chē)輛，使用車(chē)需求高的區域快速達到供需平衡。

據神州專(zhuān)車(chē)官方介紹，上線(xiàn)該系統以后，車(chē)輛調配效率上升了25%，空駛率降低了20%，運營(yíng)成本持續走低，動(dòng)態(tài)定價(jià)0.8-1.0倍將成常態(tài)，1.4、1.5倍的情況將很少見(jiàn)。這對于不喜歡動(dòng)態(tài)定價(jià)的消費者來(lái)說(shuō)，不失為一個(gè)好消息。

深挖下去，動(dòng)態(tài)定價(jià)背后其實(shí)蘊藏的是經(jīng)濟學(xué)的“供求關(guān)系”原理，供大于求，價(jià)格就下落；求大于供，價(jià)格就上升。專(zhuān)車(chē)動(dòng)態(tài)調價(jià)的本質(zhì)是讓供求關(guān)系來(lái)決定價(jià)格的波動(dòng)，使出行需求能夠得到最大化的滿(mǎn)足，同時(shí)過(guò)濾一些并不緊急的出行需求。

專(zhuān)車(chē)們對經(jīng)濟學(xué)原理的應用無(wú)可厚非，供求關(guān)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(jué)不爽。不過(guò)作為專(zhuān)車(chē)企業(yè)，依賴(lài)大數據，加強算法的智能性，提高車(chē)輛的運行效率，減少用戶(hù)的出行成本，應是未來(lái)需要努力的方向。