虽然商业模式秘而不宣，但Juno请Uber司机喝咖啡，显然是看重了车辆和司机的出行数据金矿。

　　B2C比C2C共享模式更适合玩大数据

　　据说，Juno在纽约街头的Uber司机群体中已经口口相传。目前，Uber还没有将其封杀，但这确实威胁到了Uber的生意。

　　有人说，这家企业玩的是“借船出海”的游戏：给Uber司机开出足够诱惑的条件，比如每周25美元(约合人民币163元)的酬劳，提供咖啡休息、免费停车等，目的是通过“寄居”在Uber身上采集出行数据，最终通过数据来构建商业模式并获利。

　　可以说，Uber被挖角，Juno很聪明。出行大数据是一座大金矿，国内各大专车已经看到了这一点。滴滴、Uber最初高额补贴烧掉了上百亿元，圈到了大批的私家车司机和车辆。但这仅仅是第一步，下一步就会在车联网、无人驾驶、智慧城市等交通领域“孵化”出更多的大数据服务。

　　出行大数据的战争已经悄然打响。滴滴在大数据方面很高调，推出了智能出行平台，还定期发布不同地区、人群的出行报告。神州专车去年推出“极速佛”GSFO系统，通过研究用车需求和车辆供给数据，实现动态调价，价格最高降幅高达40%，非早晚高峰的0.8倍至1.0倍动态定价让滴滴、Uber动辄一两倍的加价很尴尬。就连交通部门也盯住了专车大数据，一直期望滴滴、Uber、神州专车等平台共享数据。

　　不过，Uber遭遇数据“劫持”，表明共享经济下C2C专车模式，虽然能圈到海量的司机和车辆，但对于车辆的不可控、难以安装OBD设备，让大数据挖掘难度增大。相比之下，神州专车的B2C模式能够有效管控司机和车辆，出行数据更容易采集，围绕大数据做文章可谓占据天时地利。

　　用户出行大数据怎么玩?

　　当下正进入一个DT的时代，几乎所有基于互联网、移动互联网的新商业都可以归结为数据生意。相比传统的静态数据，不管是社交数据还是出行数据，未来都是待开发的金矿。智慧交通、智能出行及车联网等新兴服务都离不开大数据的肌体。数据只是一个工具，如何由数据到服务是一个从0到1的过程。

　　大数据服务能够为出行打开更大想象空间。以神州专车为例，由于车辆和司机自营，每辆车都安装OBD车载诊断系统，车辆位置、运行状态，甚至每一脚油门的数据都可视化，既为车联网提供了数据基础，又能根据数据提供更安全、个性化的出行服务。此外，车辆供给与需求的匹配和车辆调度也依赖于大数据，以降低空驶率，节省燃油成本。

　　滴滴已经成立了 “机器学习研究院”，全球招募相关领域的世界级科学家，使用机器学习方法提高数据处理效率。神州专车去年也在美国硅谷设立实验室，挖角谷歌、Facebook等大数据技术专家。

　　专车竞争经历烧钱圈地战后，必将升级到大数据竞争的新阶段，基于大数据的服务会是下一轮较量的主战场。出行仅仅是一个开端，由此延伸的餐饮、旅游、电影、消费等生活服务，都可以基于大数据的画像能力，为用户提供更便利、智能、个性化的服务，开启的会是一个数万亿的大市场。

　　责任编辑：余芯