解決城市中最后一公里的出行需求，被認為是共享單車對中國城市最重要的意義。隨著運營的深入，ofo出行大數據也可以反映出城市內更深層次的出行痛點。

　　ofo南京的熱點圖中，起點圖中最淺的黃色面積明顯大于終點面積，并且起點的需求量更集中，終點的熱力分布則更為平均——不過無論起終點，它們與城市的商業資源集聚地都是基本重合的。從整體趨勢看，城市人使用共享單車的整體路線是從城市內向城市外圍離散的。

　　在南京，平均每天有超2500人騎著ofo小黃車從1號線、2號線的新街口地鐵站出發。它是南京ofo使用量最熱的地鐵站之一。同時，新街口地鐵站也會有明顯的用車早晚高峰，不過峰值是中午時間——這意味著午餐時間這里單車出行需求更大。另外，每天有超2100人騎著小黃車到達南京曉莊學院，且出行峰值較為平穩。

　　另外，南京騎小黃車最熱門區域的起點和終點區域，基本上與南京商業中心和地鐵較為重疊。

　　“城市里的交通樞紐是按照人們出行的規律來設置的，我們是在這個基礎上把公共交通延伸到人們生活工作場景最后一公里。”張嚴琪說，在ofo剛進入一個城市時，通常會首先在人流量大、用車需求高的大型交通樞紐附近嘗試投放單車，然后等這些站點的車都被騎走之后，就有數據來分析在這座城市的具體運營策略了。

　　城市運營數據的分析是一項復雜的工作。從校園單車起家的ofo過去可以憑經驗來判斷學校的宿舍、食堂、教學樓、圖書館等起終點之間的用車潮汐規律，但到了使用場景極其復雜的城市環境中，張嚴琪的團隊會需要更多數據分析來幫助決定車輛的投放。

　　這種早晚高峰供需的不平衡也是為什么我們常常能在路邊看到調度共享單車的卡車或是面包車的原因。從ofo的運營經驗看，城市中的共享單車流向通常有兩種模式。一種的單向流動，人們只往一個方向騎車而不會把車騎回來，也需要運營調度將終點的車運回來;另一種是雙向流動，這條路線上的單車基本不需要人工干預。

　　在ofo小黃車，線下的調度師傅根據線上數據平臺反饋的信息，結合自身經驗，把擴散到城市外圍的單車運到高頻使用地區。

　　但數據平臺只能顯示一個結果，比如在北京的大望路地鐵站有一些滯留的共享單車，從其他地區流向這個站點后就不太移動。數據平臺只能顯示這個現象，并不知道為什么。而在現場調度師傅發現，單車通常積壓在出京往燕郊方向的一邊——從燕郊坐車進京上班的人們并不會為了騎車特地跨過一個天橋，這就需要線下的團隊給線上數據平臺系統補充信息。

　　“有些時候機器算法告訴我們某個點的日單量很高，但看不出有什么規律，我們就先去投放，然后再做線下調研反饋，幫助系統變得更聰明。”張嚴琪說，目前ofo的數據平臺能夠告訴調度團隊將單車往回拉最合適的時間，并匹配出最優的回流路線。

　　“其實只要能騎自行車的城市都適合共享單車。”張嚴琪說。只是從一家公司運營的角度看，ofo需要從市場規模上判斷哪些城市更值得優先進入。

　　根據一套包括城市面積、人口、出行規律、公交規劃、天氣、降雨量、消費水平等因素建立的算法模型，ofo小黃車會為城市測算出一個分數，這也是張嚴琪判斷一個城市“是不是準備好了”的依據。

　　ofo當前對外公布的最新進駐城市數量是120個，并計劃在今年年底將這個數字提升到200個，這意味著更多三四線甚至五線城市的街頭也會出現小黃車——也許還有它的競爭對手們。

　　競爭可能還會持續很長一段時間，但共享單車應該不僅僅只是發生在商業領域的一個故事。從實際的作用看，除了彌補城市出行最后一公里的交通空缺，它們在城市運營中沉淀下來的數據，還能幫助城市管理者完善城市內部交通規劃。這才應該是共享單車對城市更重要的意義。

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