在沒有滴滴的時代，馬路上經常遊蕩著這樣一批計程車，跑了好幾圈也沒找到乘客，好不容易載到一個人，去的目的地也就距離十公里。而在日本，計程車的現狀依然如此，因為與中國不同，Uber至今仍不能合法地在全日本落地。
不過，最近日本本土的一家公司打算著手解決這個問題了，那就是日本的五大運營商之一：NTT Docomo。
Docomo在3月6日宣布，要在今年秋天為計程車搭載一款人工智慧平臺，將會幫司機更容易瞭解乘客需求情況，並且有效提醒司機哪裡可以更快接到乘客。它的應用大大地幫助了司機優化路線，提高計程車司機載客效率。
說得具體一些，Docomo的系統會用人工智慧技術分析大量資料，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資訊，分析的結果會提供乘客潛在的叫車地點，並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，並且已經和富士通用有限公司和東京計程車協會合作。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了50%。
如果這項技術能在2020年東京奧運會前得到大規模應用，不論對於計程車還是乘客來說都是一個好消息：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。但是對於一直嘗試想要進入日本的網約車平臺來說可能就意味著更高的門檻了，例如Uber。
為什麼日本政府不允許Uber做網約車服務，卻允許Docomo做類似的事情呢？這其實並非是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和滴滴的模式大家都比較熟悉，也就是網約車公司直接與私人車主簽訂勞動或勞務合同，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運營模式。與中國一樣，這種模式在日本受到嚴格的限制，而Uber因為始終不達標而無法開展運營。
但Docomo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「這個地區的這個時段沒有客人」，本質上是一種預測系統而不是資訊仲介和交易平臺。
要做到這一點的難度其實比滴滴的大資料調度更為複雜，因為它要在不要求使用者主動上交叫車資訊的情況下，分析每個使用者的搭車習慣，並對一個地區內的交通流動做出預測。不過對於運營商來說，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資料分析，拿到的資料量和覆蓋範圍一定比任何一家網約車公司都要多，因為每個手機使用者的位置資訊都是即時通過基站傳遞到運營商後臺的。
不同于在歐美國家流行的地位，Uber在亞洲地區的日子可以說是非常不好過了，在中國被滴滴合併，在日本被計程車擠兌。但Uber似乎從來沒有放棄過打破僵局的機會。在被日本政府禁止了大部分地區的運營後，Uber開始轉型從其他方向進行嘗試，去年10月在日本引入UberEats外賣系統，旨在說明：送人不行，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足夠堅實。Uber也試圖在技術上增加自己的競爭優勢，即自己的無人駕駛技術開始測試後，Uber去年12月宣布成立自己的人工智慧實驗室Uber AI Labs，同時完成對初創公司Geometric Intelligence的收購。
Geometric Intelligence主要解決的稀疏資料問題，即在沒有足夠多的資料前提下如何對機器進行訓練學習，這將能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來說可能是個更好的選擇，但日本群眾是否買帳，還要看Uber能否靠外賣拴住他們的胃了。
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