优步作为一家上市公司，将开始新的一轮与资本市场、与劳动力市场的博弈。但不能否认，优步作为过去10年颠覆传统行业的移动互联网企业代表，值得被仔细梳理。因为这种破与立，代表了未来商业创新的各种可能。

在与劳方博弈的过程中，优步利用技术做了不少创新。可变汽车保险就是一个例子。在运营过程中为司机和乘客提供安全保险，是优步商业模式的重要一环。但是传统的基于运营车辆的保险显然无法满足优步对成本控制的要求。优步与保险公司一同设计了一种分布式保险：当优步的司机打开App开始接单，会开启最基本的保障；司机接单后去接乘客的路上，保险等级自动提升，因为这时司机已经进入了运营状态；从司机接到乘客之后到乘客下车前，保险进入最高等级。这种基于行驶状态的保险创新，是数字经济的特色。

优步的高峰动态定价系统，也为经济学家研究价格对供求关系的影响提供了非常好的数据。经济学家很喜欢生活中的“自然实验”，即通过一个关键变量的变化来研究经济现象。优步高峰定价系统的设计基于最基本的供求关系理论：当出行需求激增的时候，比如说周五的傍晚，如果提高价格，一方面会增加供给，因为更多的司机会因为受到运营单价提升的刺激而上线接单，另一方面则会降低需求，推动价格敏感度高的客户选择其他的出行方式，结果是使出行更高效。优步的设计在实践中是否真的可行？

2015年的跨年夜就给出了一个经济学研究的样本。成单率和平均等待时间是衡量优步高峰动态定价系统是否能提升出行订单效率的两个关键指标，如果成单率高而且平均等待时间很短，证明高峰动态定价系统有效。在2015年的跨年夜，凌晨1点15分到1点45分的半小时时间内，纽约市优步的高峰动态定价系统出了问题，并没有按照算法的建议大幅度提价。结果在那半小时内，平均等待时间从2分钟一下子飙升到了8分钟，而成单率却从100％暴跌到了20％。价格变化带来的供求关系的变化的确明显。

优步还引发了对大都市整体出行规划的思考。到底应该公交出行优先，还是鼓励更多共享出行，推动道路空间和车辆利用的最大化？抑或是应该鼓励公交、私家车、单车出行的无缝连接？这一系列问题的提出，就已经拓展了大都市出行拥堵问题的外延，让更多领域的专家加入到讨论中去。(www.daowen.com)

美国的许多大城市，因为总是采用摊大饼式的布局方式，城市总面积很大，人口密度却不高，故而一直在发展公共交通的问题上左右为难。优步提出了新的可能性——比如共享巴士，优步的出现也给当地的公共交通带来了新的竞争。欧洲的一些城市则在思考如何在不同交通工具之间便捷换乘，甚至设计一站式规划出行，有效节约通勤时间。这时优步就成了很好的合作和数据分享平台。大城市拥堵病的研究者也发现，虽然早期优步的确增加了社会车辆的使用率（有私家车的白领在上下班时开顺风车挣点零花钱），但是随着越来越多依赖优步谋生的专职司机的出现，高峰期运营车量激增，优步不仅没有减少大城市的拥堵，反而添堵。

优步更给大城市的监管上了一堂课，尤其是给各个城市的出租车带来了巨大冲击。例如，因为有特殊经营权，纽约市经典的黄色出租车运营牌照曾经被炒到上百万美元。锒铛入狱的特朗普前私人律师迈克尔·科恩（Michael Cohen）就因和岳父一起炒出租车运营牌照赚到了一桶金——他们在9·11之后从锡克族司机手中低价买了许多牌照（当时锡克族司机因为包头巾，被很多人认为是穆斯林而备受打击）。但是到了2019年科恩需要缴纳大量罚金的时候，他积攒的运营牌照已经卖不出多少价钱了。

最后，优步也开启了一项史无前例的“人+机器”的实验。伦敦出租车司机在优步出现之前要受到严格的训练和考试，见习司机要经过三年的实践，走过伦敦的大街小巷，对城市路线耳熟能详，最后通过考试才能拿到执照。研究者对伦敦出租车、巴士司机的大脑进行检查之后就发现：经验老道的出租车司机，大脑的海马体比常人发达很多，意味着他们对空间的识别能力和导航能力特别强；相反，伦敦的巴士司机却没有特别发达的海马体，因为巴士司机每天都在固定的线路上驾驶。伦敦出租车司机每天都在寻找新的目的地，查看新的路线，获得新的反馈，因而他们的大脑不断受到训练。

优步的司机却没有经过任何认路的训练，也没有机会去锻炼自己大脑的空间识别能力。相反，他们更像是按照机器指示行动的“人肉机器人”，因为优步更希望他们严格按照算法给出的建议接单，按照算法规定的路线行驶。优步投入巨资研发无人驾驶技术，因为在他们的这场“人+机器”的大实验中，人已经成为最薄弱的一环。