互联网思维、大数据、用户画像、痛点、场景、Ｏ2Ｏ，几个词汇，似乎就能解释互联网行业的一切。每个词汇的背后，都是千山万水，需要创业者冒险前行。在优步进入中国、滴快合体等事件的背景之下，移动出行的话题，2015年持续发酵，也许有人认为，现在是谈谈拼车的时候了，但我认为现在是可以从更高层面、更大范围重新看看移动出行的时候了。
移动出行溯源及发展
一年前，出行领域的话题，还被冠以大交通之名。传统语境中，大交通多指高速公路、高铁、机场等大型基础设施。互联网语境下，大交通所指是数量庞大、居民日常出行使用的交通工具。
一年后，大交通不再时髦，横空出世了移动出行。如何定义移动出行？也许可以表述为以下几个方面：
1）通过各类传感装置获取的道路信息；
2) 通过用户携带的移动设备获知用户所处位置与出行偏好，并据此为用户推送所需要的出行信息与方案建议;
3) 通过车载硬软件了解车辆当前行驶和服务情况，帮助用户便捷的获取交通工具。总言之，连接人、车，路，就是移动出行。
让我们回顾信息时代出行的发展历程：
1地图的电子化，这时的信息化出行是根据地图查找位置、查找线路；地图的移动化，连接人与目的地，由于地图集成来大量的POI，因此人们慢慢开始通过地图查找目的地周边的吃喝玩乐；再之后是工具化，典型的体现是独立导航类产品的出现；地图出现实时化，路况功能大规模上线；再之后，连接人与车，出现滴滴等连接人与交通工具的移动端产品。
在完全不展示地图的情况下，展示了基于公交线路的公交车路况，计算得出路况和行驶时间，更符合乘公交出行者的实际需求，将人、车、路完全连接到一处。也就是说，最新的趋势，除了告诉你去哪里、怎么去，还将根据实时和未来的情况，为你合理的规划线路，并且找寻合适交通工具。这是我理解的未来出行。依照趋势，根据个体偏好，未来还将提供更多个性化解决方案。
连接人与车
出行问题，不外三方面：出行工具的便利性、拥挤和拥堵。出行工具的便利性，指向车，事关数量的供不应求和高空载率等；拥挤事关人，是出行人数问题；拥堵，事关道路。出行便利的核心是资源调配，资源调配首先是对“车”的调配，这是各类出行软件要解决的核心问题。
比如打车软件，将出行用户与司机更紧密也更便捷地连接起来，也就是将供需更明确连接起来，用户不必盲目等待，在需求的调配下出租车空降率也得以降低。当供需双方效率得以提高，某种程度也可视作人们的生活效率得以提升。
依据用户基数从低到高，排序依次为：商务车、出租车、私家车、通勤车，公交车。如果依据客单价排列，排序正好相反。因为公交车运行规律难以把握，侯车人群缺乏出行安全感，所以实时公交软件面向的人群更广阔，需求更刚性。实时公交软件不仅能告知用户所乘坐公交还有几站到站，还能预知车辆到站时间及线路通行状况，减少焦虑，让用户合理安排出行。反过来，公交公司也可依据实时公交软件提供的用户查询线路、热门站点等大数据优化线路优化，完成“车“的调配。14年，滴滴等据高频坡打击了低频的专车领域，拥有着最大量用户、最高频场景的公交领域，无疑有着更多想像空间。
大数据和数据大
将用户查询与所乘坐公交线路轨迹结合，实时公交软件可积累着每个城市上百万甚至数百万用户每日出行轨迹、出行时间、换乘模式等等。尽管一个城市公交车的数量往往略少于出租车数量，但考虑到超过打车人群一个数量级的公交人口，以及每日多次的高频使用场景，实时公交应用积累的数据量级不逊于打车类软件，并处于高速增长中。
从产品层面来看，打车软件处理车辆与用户需求之间的需求匹配，在这过程中，后台服务器更多是完成海量数据的搜索、配对，并不需要对数有做太多的整体分析或价值挖掘，这些也通常被认为是区分“大数据”与“海量数据（数据大）”的重要标准。
与之相比，实时公交应用有着大量的大数据分析任务：基于公交车的轨迹数据，后台需要正确识别车辆行驶的线路，检测是否发生临时调度，分析当前车辆的运营状态和行驶的路况，预测后续的到站时间…每项服务，在后台都需要实时处理的服务器集群和专门设计的机器学习算法作为支撑，并需要在秒级的时间内输出可靠结果。
给城市画像
实时公交应用所分析的数据，并与城市变迁紧密关联。公交线网变化，反映城市延伸，不同区域的通勤需求。公交车辆班次变化、早晚高峰、行驶速度，反映区域客流量，交通拥堵情况。用户的查询量和目的地，则反映了每个区域用户的出行习惯、通勤模式，将这些信息汇总一处，可以观察到占据城市人口30％的公交人群，每天如何在城市各功能区域流动。还可观察到一个城市土地或生活边界的扩展和迁徙，我将之称作“城市画像”。
所以，关于数据，但凡储备有足够量级用户的产品，谁的数据不是海量？但数据大和大数据的价值，差异较大。
同时，我们反对谈罢“用户画像”就直奔“消费行为”。人们普遍定位公交群体为屌丝，但事实上，实时公交的iOS用户占据半壁江山，足以证明“屌丝”们的消费意识。此外通过用户出发地及目的地，出行时间及出行频率等，还可进一步分析用户职业范围，居住水平、生活标准等，向他们推荐第一套房、第一辆车，也无不可。
但是不是分析用户消费行为就足够了？相比于消费行为分析，我的看法是，总归得有人和这帮年轻人一同站在人生起跑线上，认真对待小至出行大至未来这些事。科技产品也应该稍有暖意。
细加分析用户群体，平均每天换乘2次以上、高峰期乘车时间普遍50分钟以上、出行距离大多超过8公里 —- 这些信息，反映了城市青年现实生存的状态。如何使得他们的交通出行更有尊严，拥有有更多时间和空间安放梦想？这也许是一个应该深思的问题。
地图功能的退化
实时公交软件会不会被地图覆盖？我的答案是，恰好相反。人们出行不外两种状况，一想好去哪里，知道如何出行。二是没想好去哪里，不知如何出行。相较而言，每天在同一城市、固定路线出行的人群，当然远大于在不同城市穿梭、不熟悉线路的商旅人群，因此，查询固定线路的实时公交软件，需求远大于查找不同线路的地图软件——做熟不做生，这也就是做熟人社交的微信，价值远大于做陌生人社交的陌陌原因所在。
当然，必须承认，地图类产品是目前移动用户做出行规划的主要入口。但随着移动出行这一垂直领域内信息获取和处理能力的不断增强，产品功能的逐渐完善和专业化，地图类产品的地位将很可能被后者取代——也就是说，纯地图的功能，将会被导航、打车、公交、地铁、商户信息查询等垂直工具等覆盖。因为地图本质上是对地点或路径的可视化方式，而并非服务本身，正因为如此，我们才会用大众点评、美团去选择某地附近的餐馆，然后再去找寻它位于地图上的位置。选酒店也同理，打开相关软件进行选择，选择结束后在地图上寻找抵达的路径。
尽管地图类产品试图通过在地图上叠加各类兴趣地点（POI）的方式整合各种功能，但从实际效果看，并不为大多数用户接受。因此，当交通类APP能够以更直接、更好用的方式帮助用户获取日常通勤所需的信息和方案时，地图将退化到一个基础服务的角色，成为一个过度产品。一个简单的例子：对于每天乘坐固定线路公交车上下班的用户，他/她需要的是快速了解公交车何时到站，而非每天都要前往的站台位于何个位置。
说了这么多，城市里的每个人都是公交车乘客，关于公交车，人们还需要了解更多。比如在城区一级拥堵情形下，公交车因拥有专用道和BRT（快速公交系统），各种道路优先权使得公交车跑得比出租车更快，完全是上班回家的更快捷选择。但前提是，你知道这些。
出行方式的颠覆，迟早到来，这是共识。但颠覆的过程道阻且长，需要多方合力。连接人、车、路，需要大量的数据、算法、技术的积累，但更重要的，还是心怀志向，面朝民生，踏实做事。
(文/邵凌霜 车来了创始人兼CEO)
