实时公交App是下一个蓝海？“车来了”可以将用户等车时间缩短11分钟，并反向优化公交站点

公交每天出行人数是 2.8 亿人次，而同期出租车出行人数是 1100 万人次，这中间相差几十倍。然而，以出租车肇始的打车业这两年一直是出行行业的改革重点；比这个市场大几十倍的公交车行业可以有什么改进之处呢？

等待时间是一个方面。此前腾讯曾在 2015年 上线了一款实时公交，帮助公交车乘客实时查看自己平常乘坐的公交车到站时间，并以此决定何时出门、减少等待时间。除了腾讯，高德也在进行实时公交方面的布局。此外，创业公司 “ 车来了 ” 则在实时公交方面进行了三年多的布局。目前，车来了上面的用户平均每天等车时间大概是 3 到 5 分钟，比行业平均时间大概短 11 分钟左右。

“车来了” CEO 邵凌霜以昨天下午两点多鸟巢附近的公交交通为例，他指出，鸟巢周边共有 12 个公交站，在这 12 个公交车等公交的人数有 300 个人，北京范围内这个数字是 21 万人，全国是 424 万人。在中午这个时间鸟巢周边乘客等公交的平均等待时间大概是 5 到 7 分钟，在而早晚高峰时这个数字大约是 16 分钟，全北京平均水平是 20 分钟，全国的公交车等车时间约是 11 分钟。

那么，车来了是怎样确定公交车到达时间的呢？首先要和公交公司达成合作。邵凌霜表示，车来了跟各地公交公司合作一般分三种形式：

第一种形式，是车来了用技术服务的形式来获得数据资源，比如跟佛山交通运输局的合作，车来了持续为佛山交通局做包括监控公交线网系数在内的一些技术服务，以获取佛山公交车的数据资源；

第二种，有些地方政府的公交公司数据是完全放开的，车来了会直接使用这部分数据；

第三种就是借助数据对外销售平台，比如通过一些公交公司或者通过数据平台买数据。

邵凌霜表示，车来了可以在每辆公交车驶出站点的时候就知道公交车的行驶方向以及线路。“鉴于全国各地公交线路常常会出现变动的情况，能够实时得知公交的数据信息并不容易，” 邵凌霜说道。去年，车来了还将这种识别速度提升了 25%。

除了面向 C 端提供服务，车来了还与 B 端用户有技术服务方面的合作，比如上面提到广东佛山交通运输局，车来了在佛山用户近 200 万，合作以来，佛山公共交通分担率上升至 35%。邵凌霜表示，这一数据的背景是，在公交都市的衡量标准中，有轨道交通的城市公共交通分担率为 45%，没有轨道交通的城市公共交通分担率为 40%。

目前，车来了已在全国 66 个城市开展业务，覆盖 4000 万左右的用户。车来了创立于 2013年，当年城市覆盖量为 4 个，2014年 覆盖 15 个城市，2015年 覆盖 60 个城市。据邵凌霜介绍，车来了平台的用户画像是：平均年龄 19 岁到 35 岁，70%具有本科以上学历，单次出行时长在一个小时左右，月收入在 6000 元以内。

2016年，车来了计划进入全国 100 各城市（包括 99 个内地城市和香港），覆盖 1 亿乘客用户，月活达到 1000 万。

未来，车来了希望在三方面进行重点布局：

其一，利用用户产生的数据，对现有公交行业产生影响。比如车来了可以看到用户发生查询的位置，为此车来了可以知道用户步行到车站需要经过哪些路段，距离多少，这对于合理优化站点位置，将有较大帮助。

其二，通过 UGC 的形式进行基础数据维护。发动用户在站牌信息维护和乘车信息方面进行上传共享，邵凌霜称在车来了发起此项活动的 5 大城市，平均每天约有 10 万人参与分享，涉及路线 800 多条。

其三，车来了正在构架作家驻 App 写作的内容模块，邵凌霜称此举是希望能给公交车用户创造优质内容。此外，车来了还希望进行 O2O 方面的探索（上班早餐以及下班购物等）。

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