早期大家打车，都需要站在路边拦车，但现在只需要在家里打开手机app动动手指，就能

早期大家打车，都需要站在路边拦车，但现在只需要在家里打开手机app动动手指，就能叫到车了，网约车是怎样颠覆了出租车行业的呢？ 不少人觉得网约车比在路边拦出租车舒服，不只是能在室内等车，不用风吹日晒，而且叫车还快，通常只要3到5分钟，车就能到门口等着接人。要是在路边拦出租车，有时候在太阳底下站10多分钟都拦不到，这么一比，网约车的体验确实好太多了。 不过要做到3到5分钟就能接到车，可不是随便就能实现的，得满足两个重要条件。一是周边得有足够多的网约车在运营，也就是运力密度高、覆盖范围广；二是得有强大的派单系统，能快速算出来哪辆车、走什么路线，能最快赶到用户身边接人。 而且这个3到5分钟的派单距离，对司机也很关键。司机接一个订单，要花时间在两部分路程上：一部分是从自己当前位置到用户上车点的“接单距离”，另一部分是从用户上车点到目的地的“行程距离”。其中只有行程距离是算钱的，如果接单距离和行程距离的比例太高，司机就会把很多时间浪费在去接用户的路上，干活效率变低，赚的钱自然也会受影响。 早期的网约车用的是“直线距离派单系统”，就看哪辆车离用户直线距离最近，就把订单派给谁。这种方式没考虑堵车、单行道这些实际情况，有时候反而会让司机绕远路，接人效率不高。 后来随着地图技术的进步，慢慢改成了“ETA派单系统”。ETA是“预计到达时间”的意思，这个系统会根据实时地图情况，把堵车、单行道、红绿灯这些因素都考虑进去，算出每辆车大概要多久能到用户身边，然后选到达时间最短的车派单，比之前的直线距离派单合理多了。 但ETA派单对地图精度和算法的要求特别高，毕竟路上的情况太复杂，随时都可能有变化。其实派单系统（也就是背后的算法）是网约车行业的核心技术。能不能不断优化派单系统、提高接派单效率，直接关系到未来网约车平台能不能赚钱。 滴滴的派单系统做得比较复杂，结合了不少因素，像供需情况预测、最优路线规划、司机的服务分（就是之前提到的司机服务评价系统），还有云计算和机器学习技术，目标是实现“全局最优”，简单说就是让平台的交易总额（GMV）尽量多。 但这种“全局最优”的派单策略，在运力紧张的时候没多大用。因为运力不够的时候，车辆的使用率已经快到顶了，司机根本接不过来订单，这时候再做供需预测、算最优派单，意义不大。另外，滴滴在2018年7月推出了“特价车”服务，主要是针对长途订单打折，折扣一般在10%到20%之间。这种特价车订单，司机可以自己选要不要接。而且花钱买了“Di享卡”的司机，还能拿到1.2到1.4倍不等的奖励，滴滴也会多给这部分司机派单。 不过长途订单对司机来说本来就少，是稀缺资源。就算没有额外的冲单奖励，司机也都希望能多接长途订单。但长途订单在滴滴所有订单里，占比也就20%到30%。现在把仅有的这些好订单，都倾向分配给买了Di享卡的司机，剩下的司机就只能接短途订单，而且派单距离经常超过2公里。有时候司机跑过去接用户的距离，比拉用户到目的地的计费距离还长，忙活半天赚不到多少，司机就有很多不满。 说到底，滴滴派单系统里有太多“倾斜规则”——除了给买Di享卡的司机倾斜长途订单，还会根据司机服务分高低倾斜订单，优享、专车在不同场景下也有一定的派单倾斜。有这么多倾斜规则，派单距离经常超过2公里，也就不奇怪了。