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“打的”成为时代的眼泪了?280万司机血泪控诉:我们是被抛弃的

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走在现在的城市街头,你多久没抬手拦过出租车了?2026年秋天有人在北京街头实测,想拦一辆空出租往往要等七八分钟,甚至更久。不少年轻人甚至连“打的”这个词,都已经没什么印象了。



原来这个曾经写进歌里、影视剧台词里的常用词,早就被“叫车”两个字代替了。有个开了二十年出租车的老师傅接受采访,唠起今昔对比满是感慨。过去是乘客追着车跑,手挥得停不下来,如今是司机绕着城转,油表咔咔往下掉,打表的数字半天跳不一下。

空车跑出来的油钱,都比拉客人赚的多,市场早就变了天。截至2026年7月,全国拿到经营许可的网约车平台已经有402家,单月平台订单就超过10.47亿单。这么大的流量,全都分走了原本属于巡游出租车的客源。



曾经满街跑的巡游出租车,身影越来越少见了。全国近280万巡游出租车司机,就这么站在了时代的十字路口。回头看着印着“打的”两个字的旧路,眼看着就要被新技术慢慢盖住。

八九十年代的时候,北京胡同里穿来穿去的黄色面的、红色夏利,广州街头随处可见的的士,是好几代人忘不掉的共同回忆。那时候能出门打的,是身份的象征,是挺体面的事,更是城市脚步变快的证明。

一切的转折,都从移动互联网全面普及开始。现在城市里就是巡游车和网约车并存,但是两者的市场份额越差越远。有研究拿厦门做实证,结果显示网约车平均拉的路程更远,巡游出租车空驶率在后疫情时期涨得很明显。



说白了就是,街头能拉到的客人越来越少,空跑的路程越来越多。另一份调研也说了,网约车司机其实也累,日均工作时间长,强度大,疲劳驾驶的情况很普遍。传统巡游司机要扛的,是客人都跑到线上,收入哗哗降的压力。

这边手机叫车十秒就能接单,那边街上巡游一小时碰不到一个客人,这种落差不是一天攒出来的,是一天天空跑一天天熬出来的。截至2024年10月底,全国已经发了748.3万本网约车驾驶员证,320.6万本车辆运输证,巡游出租车司机的规模,一直稳定在280万人上下。

这两百八十万人,几乎每个人都要闯过三道难关。头一道就是份子钱。虽说好多地方都在推进经营权有偿使用改革,但是不少二三线城市,承包金和管理费还是压在司机头顶的大石。每个月大几千固定支出,司机每天一睁眼,就已经欠了公司一百多块。



第二道就是油和电的差距。有研究拿青岛胶东机场举例分析,纯电出租车候客耐受时间,比燃油车多了近19分钟。说白了,还开着燃油车跑长途的师傅,多等一分钟就多亏一分钟的成本。

第三道就是技术带来的冲击。2024年无人驾驶出租车在武汉大规模商业化,这事当时在网上引发了两万多条讨论。不少年过五十的老司机坦言,自己跑了一辈子,脑子里装着整座城市的路,是活地图,在导航和算法面前,这点本事根本不值一提。

有司机跟记者说,真不是我们不努力,是努力的方向,都已经被时代重新改了规则。我们跟不上新规则,就只能被落下。这些年,交通运输部一直推巡游车和网约车融合发展,鼓励传统出租企业接入聚合打车平台,让街头的的士也能在手机上被客人搜到。



不少省市都出了实实在在的政策。江苏的网约车合规率2025年三月就达到了八成二,南京苏州这些地方更是超过九成,合规司机的收入和保障都在变好。苏州2026年七月开始施行了新修订的管理条例,明确巡游车和网约车一视同仁,双证齐全的从业者,能拿到更稳定的政策支持。

辽宁省2026年一季度的数据显示,省内网约车日均订单涨了17.2%,巡游出租车靠扫码呼叫、站点候客这些新模式,订单占比也在慢慢涨回来。深圳广州杭州这些地方,巡游车的电动化改造已经提前完成了。

广州有个李师傅算过账,换了纯电出租车之后,原来每天油钱要两百多,现在五十块左右就够了。收入涨幅不算大,但是支出降了,实实在在拿到手的多了,感受真的不一样。



现在不少城市的巡游车电召平台,都接入了高德这些大的聚合入口。司机不用只靠着扫街找客人,也能接到系统派的,更远更稳定的订单。现在整个行业走的是巡网融合的新路,巡游车能保留街头招手拦车的温度,网约车也能继续发挥线上算法的效率优势。

国家的顶层设计,从来没有扔下这280万老司机,而是把他们放进了产业升级的大局里一起往前走。对普通人来说,不管你习惯打开app叫车,还是习惯在街头抬手拦,背后都是中国交通越来越现代化的样子。



对280万司机来说,时代改了他们熟悉的干活方式,但是从来没有把所有的门都关上。换成了新能源车接上了充电桩,挂上了接单的二维码,线上线下订单一起推过来。过去大家熟悉的打的场景,不会真的消失。



它只是换了一种样子,继续陪着城市里的每一个人往前走。说来说去,280万司机从来不是被抛弃的一群人,他们是中国出行行业往更高质量发展的时候,重新被接纳、重新找定位的奋斗者。

参考资料:交通运输部 网约车监管信息交互系统月度通报;交通运输工程与信息学报 基于集计模型的巡游车与网约车市场竞争机制研究;安全与环境学报 基于可解释机器学习的网约出租车事故致因机理分析

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