在沒有 Uber 的時代，馬路上經常遊蕩著這樣一批計程車：跑了好幾圈也沒載到一個人，好不容易拉到一個人，去的地方也就 10 公里。而在日本，計程車的現狀依然如此，因為 Uber 至今沒有合法在全日本落地。
不過，最近日本本土一家公司打算著手解決這個問題了，那就是日本的五大營運商之一 NTT Docomo。
Docomo 在 3 月 6 日宣布，要在今年秋天為出租車搭載一款人工智慧平台，將會幫司機更了解乘客需求情況，並且有效提醒司機哪裡可以更快接到乘客。它的應用會在很大程度上幫助司機優化路線，提高出租車司機載客效率。
說得具體一些，Docomo 的系統會用 AI 技術分析大量數據，包括手機使用位置的分布情況、天氣狀況以及乘客乘車的歷史紀錄，分析顯示的結果會是乘客潛在的叫車地點，顯示在司機座位旁邊的螢幕上，這樣司機在尋找乘客時也會更有目標。
Docomo 其實在去年 7 月就已經透露了這一計畫，並已經和富士通用有限公司和東京計程車協會進行合作。在去年 12 月，該系統在東京成功完成測試，測試期間平均每輛計程車的收入增幅達到 50%。
如果這項技術能在 2020 年東京奧運前得到大規模應用，不論對計程車還是乘客來說都是利多消息：司機拿到更多訂單、出租行業加固競爭優勢、乘客叫車更容易；但是對一直嘗試想進入日本的網約車平台來說可能就意味著更高的門檻。
為什麼日本政府不允許 Uber 做網約車服務，卻允許 Docomo 做類似事情呢？這其實並非日本政府針對本土企業的政策保護，而是 Docomo 的模式與 Uber 完全不同。
Uber 的模式大家都比較熟悉，就是網約車公司直接與私人車主簽訂勞動或勞務合約，車輛屬於網約車公司或個人，乘客付錢給網約車公司，網約車公司再給司機付勞務費──這其實就是一家計程車公司的營運模式。與各國一樣，這種模式在日本受到嚴格的限制，Uber 始終不達標而無法開展營運。
但 Docomo 的這套系統不涉及叫車、約車和支付，只是搭載在已有的合法計程車上告訴司機「這個地區可能乘客要多起來了」或「這個地區這個時段沒有客人」，本質上是一種預測系統而不是訊息中介和交易平台。
要做到這一點的難度其實比滴滴的大數據調度更複雜，因為它要在不要求用戶主動提供叫車資訊的情況下，分析每個用戶的外出習慣，並預測一個地區內的交通流動。不過對營運商來說，Docomo 要做到這一點並不困難。因為想像一下，如果中國移動想要做一個交通領域的大數據分析，拿到的數據量和覆蓋範圍一定比任何一家網約車公司都要多，因為每個手機用戶的位置資訊都是即時透過基地台傳遞到營運商後台。
不同在歐美國家的流行地位，Uber 在亞洲地區的日子可說是非常不好過，在中國被滴滴合併、在日本被計程車擠兌、在台灣被禁。但 Uber 似乎從來沒有放棄打破僵局的機會。被日本政府禁止大部分地區的營運後，Uber 轉向其他方向嘗試，去年 10 月在日本引入 UberEats 外賣系統，意在暗示載人不行我還可以送吃的。
選擇突破口只是一個開始，能否在這個行業長時間存活下去還要看背後的支撐是否夠堅實。 Uber 也試圖在技術上增加自己的競爭優勢，即自家無人駕駛技術開始測試後，Uber 去年 12 月宣布成立人工智慧實驗室 Uber AI Labs，同時完成對初創公司 Geometric Intelligence 的收購。
Geometric Intelligence 主要解決稀疏數據問題，即在沒有夠多的數據下如何進行機器訓練學習，這將幫助自動駕駛的導航以及外賣送餐的效率。
日本計程車市場標準嚴苛同時還在進行自我優化，面對這樣的壓力，暫時放棄叫車服務而轉型智慧送餐，對 Uber 來說可能是更好的選擇，但日本群眾是否買帳，還要看 Uber 能否靠外賣抓住他們的胃了。
（本文由 PingWest 授權轉載；首圖來源：Flickr/m-louis .® CC BY 2.0）