滴滴大數(shù)據(jù)推動(dòng)智能出行構(gòu)建未來智慧交通

...wd......wd......wd...滴滴大數(shù)據(jù)推動(dòng)智能出行構(gòu)建未來智慧交通信息組2018年6月14日目錄一、滴滴簡(jiǎn)介31、滴滴概況32、滴滴的優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)5二、滴滴的盈利模式51、滴滴的投入52、滴滴的產(chǎn)出63、滴滴的變換7三、大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介71、大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)72、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算83、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用8四、大數(shù)據(jù)在滴滴中的應(yīng)用10五、滴滴存在的問題、原因分析及建議125.1滴滴再運(yùn)營(yíng)中存在的問題及原因分析135.2滴滴打車面臨問題的解決對(duì)策14滴滴簡(jiǎn)介1、滴滴概況1.1、滴滴簡(jiǎn)要開展史滴滴打車是由小桔科技滴滴打車于2012年9月上線創(chuàng)辦的，小桔科技是騰訊投資的一家移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司，致力于移動(dòng)交通的開展，為乘客提供便利，真正改變?nèi)藗兂鲂写蜍嚨牧?xí)慣?！暗蔚纬鲂楔旳pp改變了傳統(tǒng)打車方式，建設(shè)培養(yǎng)出大移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下引領(lǐng)的用戶現(xiàn)代化出行方式。較比傳統(tǒng)召車與路邊揚(yáng)招來說，滴滴打車的誕生更是改變了傳統(tǒng)打車市場(chǎng)格局，顛覆了路邊攔車概念，利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn)，將線上與線下相融合，從打車初始階段到下車使用線上支付車費(fèi)，畫出一個(gè)乘客與司機(jī)嚴(yán)密相連的O2O〔OnlineToOffline〕完美閉環(huán)，最大限度優(yōu)化乘客打車體驗(yàn)，改變傳統(tǒng)出租司機(jī)等客方式，讓司機(jī)師傅根據(jù)乘客目的地按意愿“接單〞，節(jié)約司機(jī)與乘客溝通成本，降低空駛率，最大化節(jié)省司乘雙方資源與時(shí)間。1.2產(chǎn)品定位中國(guó)最大的移動(dòng)出行平臺(tái)1.3用戶群體城市有打車需求的智能手機(jī)用戶和有載客賺錢意愿的司機(jī)1.4地域分布根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，滴滴打車主要集中在北上廣深等經(jīng)濟(jì)興旺白領(lǐng)聚集的地區(qū)。2、滴滴的優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)2.1優(yōu)勢(shì)：1.滴滴打車在國(guó)內(nèi)起步較早，是行業(yè)先驅(qū)，具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)；2.有騰訊這樣強(qiáng)大的背景支撐；3.經(jīng)過幾年的開展已經(jīng)積累了相當(dāng)龐大的高活潑用戶群體；4.與快的的合并增加了市場(chǎng)份額，整合了雙方資源，減小了進(jìn)一步開拓市場(chǎng)的阻力,基本形成了對(duì)市場(chǎng)的壟斷；5.擁有優(yōu)秀的高執(zhí)行力的團(tuán)隊(duì)；6.自主創(chuàng)新的平臺(tái)技術(shù)。2.2劣勢(shì)：1.依靠廣告和大量補(bǔ)貼優(yōu)惠獲取用戶，市場(chǎng)開拓和推廣費(fèi)用高；2.沒有技術(shù)壁壘，在技術(shù)層面并不占優(yōu)勢(shì)；3.用戶遷移成本極低。4.非雇傭司機(jī)，線下管理難度大。2.3時(shí)機(jī)：1.移動(dòng)出行行業(yè)體量巨大；2.移動(dòng)出行受到資本市場(chǎng)青睞；3.O2O處于風(fēng)口，開展前景廣闊；4.用戶對(duì)傳統(tǒng)的打車方式十分不滿，痛點(diǎn)明顯；5.國(guó)家層面大力支持“互聯(lián)網(wǎng)+〞，整體局面利好。二、滴滴的盈利模式1、滴滴的投入投入只是產(chǎn)出的“必要〞條件。有了投入不一定有產(chǎn)出，但是沒有投入很難有產(chǎn)出。這里的投入最主要的有兩種：時(shí)間和金錢。先說時(shí)間。網(wǎng)絡(luò)上的推廣都需要經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的積累，積累流量，積累經(jīng)歷。在推廣的過程中不斷完善產(chǎn)品，使產(chǎn)品更符合市場(chǎng)需求，更符合群眾的用戶體驗(yàn)。當(dāng)然，除了投入時(shí)間，還有一種快速產(chǎn)出的方法——你很有錢，有大量的資金能夠投入，并且不會(huì)追求短期的回報(bào)，確實(shí)騰訊是很有錢的。產(chǎn)品的研發(fā)，需要投入大量的資金；產(chǎn)品的推廣，線上線下都需要投入大量的資金，而在推廣過程中所產(chǎn)生的競(jìng)爭(zhēng)，更需要大量資金的支持，滴滴與快的的競(jìng)爭(zhēng)，得益的網(wǎng)民，雙方都燒了大量的資金，但是競(jìng)爭(zhēng)總會(huì)有輸有贏，最后滴滴與快的合并，市場(chǎng)占有率達(dá)99%，基本上形成了對(duì)市場(chǎng)的壟斷。2、滴滴的產(chǎn)出滴滴的產(chǎn)出我們可以從滴滴的盈利模式來分析：1、大數(shù)據(jù)的采集。在使用打車軟件的同時(shí)，軟件會(huì)記錄乘客的打車起點(diǎn)和終點(diǎn)，然后匯總每一個(gè)人的信息，分析數(shù)據(jù)，總結(jié)出頻率較高的起點(diǎn)和終點(diǎn)，可能會(huì)形成一種類似商業(yè)地圖一樣的東西。如果把城市當(dāng)做一個(gè)平面，這些數(shù)據(jù)就是城市上面的一個(gè)個(gè)虛擬建筑，有高有低，出現(xiàn)頻率越高的地方，虛擬建筑就越高。通常來說，火車站，商業(yè)中心以及高校的虛擬較高。比方說在北京的話，國(guó)貿(mào)肯定會(huì)非常高，在太原的話，和信摩爾會(huì)非常高。就這樣通過這些虛擬建筑的上下，騰訊和阿里獲取了全國(guó)地級(jí)以上城市的準(zhǔn)確的商業(yè)圖。有了這些數(shù)據(jù)，騰訊和阿里就可以分析乘客的消費(fèi)行為以及常用出行路線。2、信息的價(jià)值。通過打車軟件可以獲取覆蓋全中國(guó)數(shù)億人口的數(shù)據(jù)，這是多么值錢的一份信息，這也是騰訊不惜花上數(shù)十億元人民幣來購(gòu)置的信息。這么龐大的準(zhǔn)確的詳實(shí)的細(xì)致的數(shù)據(jù)就是信息的價(jià)值所在。

3、商業(yè)地產(chǎn)與商業(yè)住宅的規(guī)劃咨詢。比方出現(xiàn)了一個(gè)與萬達(dá)競(jìng)爭(zhēng)的商業(yè)地產(chǎn)公司，但是萬達(dá)有先發(fā)優(yōu)勢(shì)已經(jīng)把好地皮給占了，這時(shí)騰訊站出來了，然后這個(gè)公司就得花錢買騰訊的數(shù)據(jù)，這就把信息變現(xiàn)了。這還只是其中一種變現(xiàn)方法，以此為根基，騰訊完全可以成立一個(gè)極具權(quán)威的咨詢公司。

4、實(shí)體店與虛擬店的結(jié)合。騰訊可以將線上和線下打成一片，一個(gè)簡(jiǎn)單的微信號(hào)就可以代購(gòu)，實(shí)體店鋪有二維碼掃一掃便可以微信支付，比起淘寶最關(guān)大的優(yōu)勢(shì)就是便攜性和實(shí)時(shí)性。5、市政建設(shè)的規(guī)劃。分析打車頻率與常用地點(diǎn)后，騰訊就基本掌握了城市道路的利用效率與堵車節(jié)點(diǎn)，由此出發(fā)可以給市政建設(shè)部門提供數(shù)據(jù)支持，來改善交通，緩解堵車現(xiàn)象，提高城市道路使用率。甚至可以細(xì)化到給每一個(gè)消費(fèi)者提供道路規(guī)劃。

6、支付方式的改變。微信支付可以加速電子支付替代紙幣的速度。7、廣告投放?；贚BS技術(shù)下的廣告精準(zhǔn)投放，針對(duì)不同的人群，不同人群不同的偏好，進(jìn)展精準(zhǔn)廣告的投放。3、滴滴的變換大數(shù)據(jù)是滴滴打車的心臟。不只是滴滴打車產(chǎn)品的心臟，還是滴滴打車商業(yè)的心臟。滴滴的研發(fā)的基本原那么是想方法撮合乘客和司機(jī)，滿足他們的需求，保證他們的體驗(yàn)。舉個(gè)例子，某一個(gè)時(shí)刻在中關(guān)村，同時(shí)出現(xiàn)很多訂單，周圍有很多司機(jī)。滴滴要做的決策是：將訂單發(fā)送給適宜的司機(jī)。因?yàn)樗緳C(jī)在任何時(shí)刻都只能聽到同時(shí)爆發(fā)訂單中的一個(gè)。所以匹配要準(zhǔn)確，那么背后就是推薦算法要準(zhǔn)確，匹配效率要高，計(jì)算要快，推送要及時(shí)。這還不夠。滴滴在推送訂單到這位司機(jī)之前，應(yīng)該先預(yù)測(cè)他對(duì)訂單感興趣的程度，廣告領(lǐng)域稱為CTR，滴滴稱為STR。在后驗(yàn)過程中，滴滴可以做到80%的準(zhǔn)確度。其中，不僅要計(jì)算司機(jī)的個(gè)人特征，還要結(jié)合其決策體系，如喜好，是對(duì)小費(fèi)敏感，長(zhǎng)短途敏感，時(shí)間敏感，還是對(duì)方向敏感等靜態(tài)特征和司機(jī)和訂單之間的位置關(guān)系、時(shí)間關(guān)系等動(dòng)態(tài)特征進(jìn)展綜合分析。除此以外，還有補(bǔ)貼，給乘客什么樣的補(bǔ)貼，給司機(jī)什么樣的補(bǔ)貼，誰更敏感，多少金額影響更積極，這些策略的背后都是大數(shù)據(jù)在起作用。滴滴希望用有限的資源最大化提升用戶的質(zhì)量和活潑度，這不可能通過人肉實(shí)現(xiàn)，只有技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)這些。而實(shí)現(xiàn)的過程中，對(duì)架構(gòu)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品等挑戰(zhàn)都很大，而我覺得這可以看成投入的一局部。三、大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介1、大數(shù)據(jù)的概念及特點(diǎn)大數(shù)據(jù)，英語：Bigdata或Megadata，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時(shí)間內(nèi)到達(dá)截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。大數(shù)據(jù)幾乎無法使用大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)處理，而必須使用“在數(shù)十、數(shù)百甚至數(shù)千臺(tái)服務(wù)器上同時(shí)平行運(yùn)行的軟件〞〔分布式〕。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume〔大量〕、Velocity〔高速〕、Variety〔多樣〕、Value〔價(jià)值〕大數(shù)據(jù)[1]技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)展專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力〞，通過“加工〞實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值〞。2、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)源不僅有構(gòu)造化數(shù)據(jù)，更多的是非構(gòu)造化數(shù)據(jù)，如視頻、圖片、語音等信息。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)展處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和/或虛擬化技術(shù)。簡(jiǎn)單來講，他倆之間的關(guān)系你可以這樣來理解，云計(jì)算技術(shù)就是一個(gè)容器，大數(shù)據(jù)正是存放在這個(gè)容器中的水，大數(shù)據(jù)是要依靠云計(jì)算技術(shù)來進(jìn)展存儲(chǔ)和計(jì)算的。3、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用〔這局部可簡(jiǎn)化〕大數(shù)據(jù)不在乎你有多少數(shù)據(jù)內(nèi)容，在于你如何分析使用這些數(shù)據(jù)，能否為你理解這個(gè)行業(yè)和企業(yè)提供一個(gè)新的維度，覺察一些你沒有注意到因素之間的結(jié)果關(guān)系，善用這種結(jié)果會(huì)讓你事半功倍！重點(diǎn)在于分析預(yù)測(cè)。3.1、電商行業(yè)電商行業(yè)是最早利用大數(shù)據(jù)進(jìn)展精準(zhǔn)營(yíng)銷，它根據(jù)客戶的消費(fèi)習(xí)慣提前生產(chǎn)資料、物流管理等，有利于精細(xì)社會(huì)大生產(chǎn)。并且可以預(yù)測(cè)流行趨勢(shì)，消費(fèi)趨勢(shì)、地域消費(fèi)特點(diǎn)、客戶消費(fèi)習(xí)慣、各種消費(fèi)行為的相關(guān)度、消費(fèi)熱點(diǎn)、影響消費(fèi)的重要因素等。有針對(duì)性的推薦，如淘寶、京東等推薦。3.2、金融行業(yè)大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用范圍是比較廣的，它更多應(yīng)用于交易，現(xiàn)在很多股權(quán)的交易都是利用大數(shù)據(jù)算法進(jìn)展，這些算法現(xiàn)在越來越多的考慮了社交媒體和網(wǎng)站新聞來決定在未來幾秒內(nèi)是買出還是賣出。3.3、醫(yī)療行業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)無論是病理報(bào)告、治愈方案還是藥物報(bào)告等方面都是數(shù)據(jù)比較龐大行業(yè)，面對(duì)眾多病毒、腫瘤細(xì)胞都處于不斷進(jìn)化的過程，診斷時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)疾病確實(shí)診和治療方案確實(shí)定是很困難的，而未來，我們可以借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特征，可以建設(shè)針對(duì)疾病特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。3.4、農(nóng)牧漁未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用到農(nóng)牧漁領(lǐng)域，這樣可以幫助農(nóng)業(yè)降低菜賤傷農(nóng)的概率，也可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)天氣變化，幫助農(nóng)民做好自然災(zāi)害的預(yù)防工作，也能夠提高單位種植面積的高產(chǎn)出；牧農(nóng)也可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析安排放牧范圍，有效利用農(nóng)場(chǎng)，減少動(dòng)物流失；漁民也可以利用大數(shù)據(jù)安排休漁期、定位捕魚等，同時(shí)，也能減少人員損傷。3.5、生物技術(shù)基因技術(shù)是人類未來挑戰(zhàn)疾病的重要武器，科學(xué)家可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，從而也會(huì)加快自身基因和其它動(dòng)物基因的研究過程，這將是人類未來戰(zhàn)勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術(shù)不但能夠改良農(nóng)作物，還能利用基因技術(shù)培養(yǎng)人類器官和消滅害蟲等。3.6、改善城市大數(shù)據(jù)還被應(yīng)用改善我們?nèi)粘Ｉ畹某鞘小＠缁诔鞘袑?shí)時(shí)交通信息、利用社交網(wǎng)絡(luò)和天氣數(shù)據(jù)來優(yōu)化最新的交通情況。目前很多城市都在進(jìn)展大數(shù)據(jù)的分析和試點(diǎn)。交通領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能輔助乃至無人駕駛，堵車與事故將成為歷史；3.7、改善安全和執(zhí)法大數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用到安全執(zhí)法的過程當(dāng)中。想必大家都知道美國(guó)安全局利用大數(shù)據(jù)進(jìn)展恐懼主義打擊，甚至監(jiān)控人們的日常生活。而企業(yè)那么應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)展防御網(wǎng)絡(luò)攻擊。警察應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具進(jìn)展捕捉罪犯，信用卡公司應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具來檻車欺詐性交易。個(gè)人的生活數(shù)據(jù)將被實(shí)時(shí)采集上傳，飲食、安康、出行、家居、醫(yī)療、購(gòu)物、社交，大數(shù)據(jù)服務(wù)將被廣泛運(yùn)用并對(duì)用戶生活質(zhì)量產(chǎn)生革命性的提升，一切服務(wù)都將以個(gè)性化的方式為每一個(gè)“你〞量身定制，為每一個(gè)行為提供基于歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)所產(chǎn)生的智能決策。大數(shù)據(jù)在滴滴中的應(yīng)用人們的出行離不開交通工具，或公共交通，或開車，或打車。和以前不同的是，近五年來，出行變得更加方便了，通過互聯(lián)網(wǎng)可以查詢公交線路、班次，哪條路較為擁堵什么地方人多，這些都是基于出行數(shù)據(jù)的積累分析。滴滴的出行數(shù)據(jù)量有多大滴滴擁有超過4.5億用戶，在中國(guó)400多個(gè)城市開展服務(wù)，每天的訂單量高達(dá)2500萬，每天龐大的數(shù)據(jù)積累，為日后的城市交通規(guī)劃、城市交通治堵等提供了可信任的數(shù)據(jù)。透過滴滴大數(shù)據(jù)可以了解不同區(qū)域、不同行業(yè)從業(yè)者的工作情況。比方工作日中關(guān)村軟件園的夜間出行訂單比較多，尤其是晚上9點(diǎn)之后的訂單，可以推斷，從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人員加班稍微多一些。透過出行大數(shù)據(jù)，還可以看到不同城市的教育、醫(yī)療資源的分布，長(zhǎng)期的觀察就能發(fā)現(xiàn)城市的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)資源的開展、變遷。可以根據(jù)手機(jī)的定位和陀螺儀知道這個(gè)司機(jī)的駕駛行為，他是不是有急加速、急減速或者急轉(zhuǎn)彎。滴滴通過這些大數(shù)據(jù)的采集分析，判斷這個(gè)司機(jī)的駕駛行為和習(xí)慣，通過前沿技術(shù)去做司乘安全的監(jiān)控，這一切都是基于大數(shù)據(jù)。情況，非常有研究?jī)r(jià)值。滴滴大數(shù)據(jù)最簡(jiǎn)單的應(yīng)用就是匹配司乘信息、提高車主、司機(jī)收入，解決了乘客需求與司機(jī)空跑不匹配的問題。基于滴滴大數(shù)據(jù)的智慧信號(hào)燈、智慧誘導(dǎo)屏、潮汐車道等都已落地，通過滴滴大數(shù)據(jù)優(yōu)化的城市主干道早晚頂峰期的交通延誤時(shí)間下降了。未來的城市將是智慧的城市，未來的出行將更加智能，未來城市的交通建設(shè)也將趨于“智慧〞，在這方面，滴滴大數(shù)據(jù)可以為未來城市的建設(shè)提供可信賴的數(shù)據(jù)支持，幫助城市規(guī)劃及建設(shè)。2012年滴滴打車剛成立時(shí)，流量很小，不需要架構(gòu)，2臺(tái)服務(wù)器就能解決所有問題。隨著快速的開展，第一次發(fā)現(xiàn)性能瓶頸是在2014年初“補(bǔ)貼大戰(zhàn)〞時(shí)，滴滴的訂單量一周之內(nèi)漲了50倍。而當(dāng)時(shí)的預(yù)估是增加10%。500%對(duì)10%，結(jié)果可想而知。網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等故障不斷，Webserver和MySQL也頻出問題。團(tuán)隊(duì)所面臨的挑戰(zhàn)非常大。更為緊張的是，靠傳統(tǒng)采購(gòu)機(jī)器來實(shí)現(xiàn)擴(kuò)張，顯然完全無法滿足業(yè)務(wù)需要。通過分析比較，滴滴最終決定整體搬到騰訊云中。這是面對(duì)高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)時(shí)，架構(gòu)的第一次非常大的調(diào)整。但搬遷也并非一帆風(fēng)順，代碼需要做大量重構(gòu)，來解決技術(shù)上的單點(diǎn)問題。

第二次架構(gòu)變化是在第二款產(chǎn)品滴滴專車時(shí)，因?yàn)樽畛跫軜?gòu)設(shè)計(jì)是為支撐一款產(chǎn)品，而今架構(gòu)要同時(shí)支撐多款產(chǎn)品。產(chǎn)品之間，有一樣也有不同。為此，滴滴特別成立了技術(shù)架構(gòu)部，將通用型服務(wù)下沉到架構(gòu)，防止重復(fù)造輪子，將個(gè)性化服務(wù)放到業(yè)務(wù)層，實(shí)現(xiàn)服務(wù)開發(fā)。舉個(gè)例子，比方支付、賬號(hào)體系、計(jì)算、存儲(chǔ)等，都是通用型服務(wù)，可以放到架構(gòu)中。這次架構(gòu)重構(gòu)是比較成功的，也正是這樣的組織和技術(shù)變化，所以在第三款產(chǎn)品順風(fēng)車的時(shí)候，以及滴滴馬上發(fā)布的更多新產(chǎn)品時(shí)，都可以得到很順暢的支撐和服務(wù)。這些技術(shù)層面及人員上的成本在滴滴一開場(chǎng)都是無法取得回報(bào)的，只有在形成市場(chǎng)后的使用運(yùn)營(yíng)中通過產(chǎn)出慢慢均攤。以以下圖是2017年早晚頂峰時(shí)期北京城市人員流動(dòng)的“蝌蚪圖〞。通過2017年“蝌蚪圖〞，滴滴大數(shù)據(jù)描繪的北京早晚頂峰，提醒出帝都職住別離與高通勤成本。近年來，北京城市空間規(guī)模迅速擴(kuò)張，蝌蚪圖最直觀的呈現(xiàn)了職住別離和就業(yè)多中心的開展趨勢(shì)。滴滴存在的問題、原因分析及建議5.1滴滴再運(yùn)營(yíng)中存在的問題及原因分析“嘀嘀打車〞雖然在現(xiàn)如今開展迅猛，但是卻存在著很多的問題待解決，這些問題如果沒有對(duì)策那么將會(huì)成為致命性的隱患，牽一發(fā)而動(dòng)全身的影響整個(gè)設(shè)想的格局，主要可以歸納為下面的四個(gè)問題:1、滴滴打車產(chǎn)品根基設(shè)施缺乏如今滴滴打車的產(chǎn)品最主要的問題就是，只存在軟件設(shè)施，卻不存在硬件設(shè)施的矛盾。因此如果由于訂單量增加帶來了網(wǎng)速的極大壓力，或者外界因素造成了網(wǎng)絡(luò)的癱瘓，那么滴滴打車將會(huì)出現(xiàn)癱瘓，不僅給人們的生活帶來了不變，更加影響了市場(chǎng)的穩(wěn)定性。2、滴滴打車沒有安全保障問題原來在出租車上的司機(jī)是在聽播送，而現(xiàn)在卻迷失在搶單之中，在