上周五一大早，我被滞留家门口了。虽然北京暴雨预报持续了好几天，但是“首堵”的交通并没有准备好。

“滴滴、首汽、神州都打不到车。”“我从家到公司不到三公里，出租车加价20元。”一时间，朋友圈被花样吐槽刷屏。

最惹眼的是，作家六六发文批评滴滴的动态加价行为，甚至以此定义滴滴是流氓公司。六六文中论述的事实是“一段20公里左右的叫车，上浮1.5倍车资，估价163元。”“专车载我去陆家嘴，我从家走过去也就4.5公里，收费40。”

乍一看，身为用户的我们都忍不住想对正在回归的“打车难”吐槽几句，但是看完滴滴的回应，似乎有些背后的故事正在被掩盖。

滴滴在回应中，还原了六六文中的情景，订单的时间正值出行早高峰，系统预测总行程需花费42分钟，其中拥堵32分钟。当时发单附近半径3公里内共有289人通过滴滴叫车，对应的空车仅有56辆，属于严重的供不应求，致使订单触发了动态调价，拥堵导致时长费增加。

看似简单的回应，其背后既有市场经济简单的逻辑，即由市场供求决定价格，进而引导资源的自由流动，使社会资源得到合理配置；亦能看出，滴滴动态调价背后隐藏的“黑科技”。

打车有多难？

只用了五年，滴滴重塑了每个人的出行习惯。但是如果我们回到起点，在滴滴出现之前，“打车难”可谓是找不到答案的“世纪难题”。

时间回溯到2012年的12月20日，北京降下入冬的第一场雪，新京报的一则报道里，选取了北京蒲黄榆、广渠门等6个地点，分别体验早晚高峰、非高峰期的打车情况。发现早晚高峰时，在这些地点打上车普遍需要半个小时左右。

当天晚上9点左右，在东直门有十余辆出租车待客，其中一车到广安门要价150元，路程仅16公里，并称“没票，不议价，不打表”。而当年的大望路，市民们早晚成群结队在路边等待打车是一个老大难的问题，但经过的多辆出租车均已载有乘客。有钱也打不到车，是滴滴出现前的普遍情况。

纠其原因，2012年新加坡麻省理工学院实验室研究认为，大雨天路况、行人都有很多不确定性，司机不愿意冒风险继续工作，而是停在路边或停车场，研究人员的数据来自8000万次出租车司机的GPS。

与此相对应的，是美国普林斯顿大学的经济学家亨利•费伯的一项研究，其认为下雨天难打车是市场供需不平衡带来的。下雨天出租车司机的每小时收入并没有显著增加，因为出租车乘客的单位乘车时间上升了4.8%，每小时的行车距离下降了2.4%，与晴天相比，单位时间内路上的出租车下降了7.1%。

回归到中国市场，出行困境持续多年。

滴滴出现后，在传统的打车计划经济的体制下，一方面引入了市场经济，在极端天气或时间点，需求大于供给的时候，提高价格，让更紧急或对价格不敏感的乘客能打上车，满足刚需人群的需求；通过动态调价，滴滴也要考虑司机的权益，通过提价弥补司机的损失，从而愿意上路，形成良性循环。另一方面，也在传统出行的市场上，通过引入快车、专车、顺风车、公交等多形态的出行方式，为用户做增量的选择，满足不同出行需求。

但是，直播，作为一家成立仅仅五年的公司，滴滴想要完美解决庞杂、复杂的出行难题，依然需要时间，除了更合理的价格运营体系，更需要“黑科技”的支撑。这条漫长的赛道，滴滴如何跑下去？

唯一的答案？

毫无疑问，科技是每一个互联网公司深藏不露的杀手锏。当年滴滴刚成立时，滴滴出行创始人兼ＣＥＯ程维从百度挖来技术大牛张博，曾在整个互联网圈内传为佳话。

传统的互联网公司，如百度、淘宝、谷歌、亚马逊甚至包括腾讯的QQ等，其对技术的要求，都是相对静态的，用户搜索信息、产品交易和沟通，都相对是静态的。而到了移动互联网时代，以滴滴为代表的Ｏ２Ｏ创业公司，其技术的难度，不止上了几个台阶。以滴滴出行为例，看似简单的用户通过手机叫车，司机端应答的匹配，实际背后的算法复杂而庞杂。

首先，从平台效率和用户体验看。在滴滴平台上，用户每次发出打车需求，都需要借助技术匹配相应的司机，计算出最近的司机、最佳的行驶路线，以达到司机接到乘客时间最短、路线最合理。