拓撲社8月28日報道
100天之後，滴滴竟然交出了一張“下線全國順風車業務&罷免兩位高管”的順風車整改答卷。
時隔僅3個月，順風車慘案再度發生，這樣的整改結果大眾難以接受，也把滴滴再次推向輿論的風口，甚至是懸崖邊。
大眾對滴滴的態度，也許可以用“愛之深、恨之切”來形容。畢竟直到現在，滴滴依然是國內最大、最活躍的網約車平臺。
根據極光大數據的統計，截止2017年底，在各大網約車App用戶30天留存率中，滴滴出行位居首位，高達76.1%。
而在網約車市場滲透率方面，截止去年12月，滴滴也是以12%的市場滲透率遙遙領先，幾乎是第二名神州專車的近10倍。
正是這樣一個大眾出行首選的網約車平臺，竟然在短短3個月的時間裡接連出現兩起惡性案件，民眾如今對滴滴的指摘無可厚非。
在此，筆者無意聲討滴滴平臺在此次事故中所出現的種種問題，也無意為滴滴脫罪，更無意探討滴滴作為一家企業的價值觀。我們只想討論一個問題：
大數據技術能否避免此類事件再度發生？
事件發生後，很多網友指出，作為全球知名的網約車平臺，Uber也曾經出現過不少類似事件。
但Uber很快在產品中上線了“一鍵報警”功能，最大程度避免了事故發生。但滴滴並非沒有相同的處理方式。
有報道表示，其實滴滴App也有“一鍵報警”功能，只不過入口隱藏較深，在實際使用過程中幾乎沒人知道（記者採訪了119位滴滴用戶，僅有1位知道該功能）。
對此，滴滴回覆稱是由於平臺訂單量太大，放在顯著位置會明顯增加海量的無效報警，所以對該功能的入口在App端進行了降級處理。
滴滴的訂單量有多大？
根據極光大數據的數據統計顯示，截止去年底，滴滴平臺的DAU（日活）用戶均值超過1300萬。
也就是說，假設每個用戶每天只有1單，每天滴滴平臺上也有超過1300萬單。
實際上，央視曾在2017年底報道，滴滴用戶數量已超4.5億，每天訂單量超過2500萬單，相當於全球其他移動出行市場總量的2倍。而這2500萬單需要處理的數據量，則高達4500TB。
這樣來看，滴滴對無效報警的擔心或許確實存在，畢竟客服並不能把無效報警的用戶做什麼懲罰，並且還需要投入額外的處理成本。
但給用戶提供一個“找不到的入口”之後，滴滴就已經把能做的都做了麼？另外筆者在思考：報警必須要用戶通過App上的按鈕才能實現麼？
這兩個答案顯然都是否定的。為什麼？
原因其實又回到滴滴平臺的大數據技術上。
剛剛筆者也說，滴滴每天要處理至少4500TB的數據量，這其中就包含
車輛行駛數據與地圖數據。順風車、快車等之所以能夠在用戶預約時給出預估車費，其原理就是在設置出發地和目的地後計算行駛路徑。現在很多地圖類App都有相同功能。
與此同時，我們在使用滴滴時也都知道，滴滴會在汽車行駛過程中直接按照既定路線進行導航。
也就是說，滴滴其實是在車輛行駛過程中，可以通過比對實際行駛路線、既定路線，以及道路實時擁堵、管制情況等數據，發現那些“潛在問題車輛”（例如實際路線與既定路線出現無緣由偏差），進而對此類車輛進行重點監控、客服介入和報警。
由此一來，乘車人甚至都不需要在車內進行“報警”這個動作（報警可能會激怒嫌疑人，或者被嫌疑人控制無法報警）。
實際上，通過大數據監測應對突發安全事件，甚至預測安全事件的例子已不鮮見。
還拿交通來說，例如阿里雲在杭州、廣州等城市落地的ET城市大腦，已經可以做到車主出現交通事故之後，交警能夠趕在車主報警之前抵達事故現場。
其實，在3個月前的滴滴順風車空姐遇害案發生後，就有不少用戶呼籲，滴滴應該藉助大數據的技術手段來保障乘客安全，而不是用大數據“殺熟”。
但非常遺憾，目前來看，滴滴的大數據技術並未在保障用戶安全方面起到作用。而且整改之後號稱利用AI技術進行人臉識別避免犯罪，也並未真正實現。
對比殺熟，用大數據保障乘客安全，對於滴滴而言似乎“非常難”。
實際上從很早時候，滴滴就在大數據方面進行了大力投入，並從阿里等公司招募了一批大數據專家。包括專車、快車的派單規則，車費預估等功能，都高度依賴滴滴的大數據技術。
但在保障乘客安全方面，在滴滴成立5年之後的2017年5月，我們依舊可以看到類似《西安女孩坐滴滴快車，司機行車軌跡“異常”還不肯停車！》這種事件的發生。
還有今年4月，滴滴廣東分公司通過系統自查發現，曾有團伙使用作弊軟件模擬汽車行駛軌跡，向平臺騙取鉅額車費……
筆者認為，既然可以發現行駛軌跡異常，證明滴滴在相關技術方面是可以進行處理的。
滴滴CEO程維曾公開表示，滴滴未來要進軍自動駕駛領域。要想實現這一目標，車輛行駛軌跡與地圖數據是基礎環節。這一點滴滴不可能沒有技術實力，欠缺的更多是態度。
也許接下來，滴滴要想重啟順風車業務，是需要認真思考如何利用大數據技術，來保障如此眾多訂單背後的乘客安全了。
如果到時候滴滴還有這麼多用戶的話。
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