折扣不是降价，只是让你觉得赚了。
撰文 | 麦哩
题图 | 网络
同一时间、同一地点，呼叫同一路线。最高报价比最低高出近21%。
2026年，Business Insider做了一次对照实验，多名员工身处同一位置，几乎同时输入相同起点终点呼叫Uber。不同账号，出现不同报价，最高价差约 21%。
而这正是Uber过去十年搭建的AI定价系统，正常运转的样子。
从公示到黑箱
出租车时代有一个东西叫公示卡。起步价多少、每公里多少钱、每分钟多少钱，印在后排座椅背后的塑料牌上，乘客能自己算。
2014年，Uber开始测试前置定价（upfront pricing）。乘客在叫车之前看到一个固定价格，但这个价格不再由时间和距离的简单公式算出来。
到2022年，这套系统在美国全面落地。乘客与司机看到两套相互独立的报价。Uber官方说明，报价会综合行程时长、距离、时段、路线、需求、通行费、税费以及市场状况多重因子。
表面看，这是计算方式的简化，实质则是权力的转移。费率卡时代，定价规则公开、透明、可算；前置定价时代，算法成为唯一的定价者。Uber称之为动态定价，而批评者则给出了更接近“榨取”的说法。
55人同叫一趟车，29种价格“同路不同价”已经不是什么新闻了。但2026年6月，美国消费者权益组织Consumer Reports做的一次大规模调查，让这个问题的严重程度变得具体可感。 174名志愿者，覆盖17个州、30条路线，在近乎同一时刻发起相同起终点的叫车请求。
调查结果发现，所有30条测试路线均出现至少两档价格，价差超过5%；全部测试价差中位数是42.4%；堪萨斯城一条路线，55位测试者同时请求，出现29种不同报价；波特兰机场线，10个人同时叫车，给出8个不同价格。
这已经超越了传统“溢价波动”的解释范围。同一路线、几乎同一秒，有人看到80美元打折后降到60，有人直接就看到了60。调查发现，平台展示的折扣中约11%到12%基于虚高的划线原价。也就是说，这个"折扣"并非真正的降价，它的作用只是让你觉得自己赚了。
测试同时发现，部分路线上Uber与Lyft报价经常相差50%。
Consumer Reports的调查提出了一个推论，Uber可能同时在运行两套算法。第一套估算乘客愿意承担的最高价格。第二套估算附近司机愿意接单的最低收入。平台在两者之间寻找利润最大化的平衡点。
这个推论没有得到Uber官方证实。Uber明确否认针对个体用户做支付意愿的个性化定价。Uber发言人在回应中称，价格由动态市场力量决定，包括司机供给、预计到达时间、交通、路线、需求、位置和天气。
数据不会说谎
Uber在6月16日发布官方声明，直接质疑CR的实验方法论：
"Consumer Reports的结论基于有缺陷的方法论：他们所说的'同一趟行程'实际上是不同的行程，因实时市场状况变化而被定以不同价格，不是因为个性化。"
Uber还指出，CR的时间戳来自截图时间而非价格请求发送时间，精度只到分钟，而Uber的市场每秒都在更新。Uber同时质疑了CR关于抽成率的实验设计，认为志愿者将司机和乘客安排在同一房间的做法人为缩短了接驾距离，扭曲了真实的抽成比例。
Uber声称其美国市场平均抽成约为20%。
(▲ Uber的官方回应)
但司机端的数据不会说谎。Consumer Reports的跟车案例中，一名波特兰司机六趟测试合计乘客支付约126美元车费，司机收到66.73美元，Uber拿走58.41美元，其余为城市与机场费用。不计算政府收费，Uber约占车费的46%。
Uber发言人回应称，该对比包含了税费与小费，且司机实际收入受多种因素影响，简单车费对比不能准确反映真实情况。
值得注意的是，两组抽成数字口径并不相同。Uber的20%是在扣除保险与第三方费用之后的口径；Consumer Reports测算的43%至49.5%是未扣除前的毛抽成。两者并不矛盾，但都指向同一个趋势，平台留成比例在持续上升。
哥伦比亚大学商学院教授Len Sherman在2026年6月发表的分析，追踪了三名美国资深司机共5万单的历史数据。结论是，在美国许多城市，Uber的平均抽成已超过50%。一名从2010年代中期就开始跑单的司机，亲眼看着自己的收入份额从"保留80%车费"一步步缩水到不足乘客支付的一半。
牛津大学团队2025年在ACM FAccT会议发表同行评审论文，基于英国258名司机150万单的完整数据，发现一个更隐蔽的规律：“车费越高，司机每分钟赚到的钱反而越少”。论文指出，Uber的抽成不是均匀分布的，高价值行程平台抽成比例更高，恰恰落在司机本可以期待更高收益的订单上。
算法的权力边界
Uber在2024年推出Advantage Mode试点项目，接受率高、取消率低、评分高的司机可以进入"优势模式"，获得更高的收入和更多订单推送。Uber说这是为了奖励好司机、减少乘客等待时间。
Uber CEO在财报电话会上表示，会根据司机偏好和行为模式，向不同司机推送不同行程。但这也意味着算法不仅决定乘客付多少，还决定司机赚多少。
Uber的核心叙事早已不是“打车更便宜”。今日的Uber，本质上是一个用AI同时管理双边定价的平台。
而平台的AI模型本身在不断进化。吸收更多信号，优化预测，并进一步优化供需与支付意愿之间的匹配度。媒体的测试显示，当两个人在同一分钟走到同一个街角叫车时，他们看到不同的数字，这种差异并非随机产生的。它是经过计算的。而AI的计算永远不会停歇。
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