当滴滴从最初的出租车领域扩展到私家车领域的专车和快车的时候，以至于推出顺风车的时候，尤其是当滴滴合并掉快的和Uber中国，并将名称从滴滴打车改成嘀嘀出行的时候，敏锐的市场观察者就应该预测到滴滴早晚有一天会进入外卖领域。这不只是一个公司的业务扩张，更是一个商业模式的顺势而为。

当滴滴出行宣布进入外卖市场的那一刻，舆论就没有消停过，看好与看衰者各执一词，争论不休。好在市场是用脚投票的，最新消息，滴滴外卖在无锡上线当天，获得了33.4万的订单量，也让其在当天成为无锡订单第一的外卖平台。

这很容易让人联想到互联网领域里的一个著名理论“降维打击”，用高维打低维，这个援引自畅销书《三体》里面的理论，被小米的雷军引入到科技互联网领域，并加以解读和实践，成为后来者在竞争场上的有力武器。

这么理解也没错，但是，我今天更想要讲的是另外一个理论。

1939午的冬天，9岁的沃伦·巴菲特在院子里玩雪。他把少量的积雪铲到一块，揉成一个雪球，然后把它放在地上慢慢滚动，雪球越滚越大。从此，巴菲特再也没有停下脚步，最终成为这个时代硕果仪存的商业领袖和投资大师。在他生平唯一授权的官方传记《滚雪球》中，巴菲特讲述了一个被投资界奉为圭臬的理论：投资就像滚雪球，你要找到一条长长的坡和厚厚的雪。

如果说，出行市场是一个长长的坡，那么在这个长坡上所拥有的一切生意都可以视为那层厚厚的雪，包括但不限于外卖。

出行的本质是从A地点移动到B地点，移动物既可以是人，当然也可以是物品。除非有一天，逆天的科技能够把实物转化为虚拟数字通过网络从A地点传播到B地点，然后在B地点解码转化为原实物。否则，滴滴的这个长坡和厚雪就会一直发挥效能，而且越滚越大。

你可能觉得，从A地点到B地点的运输业务早在几百年前就开始了，交通运输公司就是干这个生意的，如今的物流公司更是与之接近，这么理解也没错。但是，不要忽略了城市出行市场的复杂性，这种复杂不止于人的参与，更有高峰低峰的特性，还有区位集中度过高等特殊因素，这么说吧，与任何一家物流公司或者交通运输公司相比，滴滴的大数据运算所要解决的系统复杂性，都有过之而无不及。

众所周知，外卖是一个技术活，绝非找一群骑手，买一批电动车，挨个送餐那么简单。对于外卖平台来说，整个调度系统是最为复杂的，它围绕着餐厅、超市到对应的写字楼、居民楼之间进行调度分配，还要面临高峰期间各餐厅集中用餐，而用户也集中叫餐的压力，更不要说大城市的拥堵的交通状况和写字楼电梯的耗时等因素，总之，这是一个技术活。

但是，打车平台的技术含量一点不逊于外卖平台的复杂度。相较于外卖平台中位置比较固定的餐厅和写字楼、居民楼来说，打车平台还要面临没有任何固定地点、甚至连街边都是调度地点的不确定性。此外，还需要预测交通高低峰段的潜在可能性，技术复杂程度极高。

不仅如此，滴滴还可以整合旗下的专车、快车等车型的调度能力，还能为用户提供公交车、共享单车的全面接驳调度方案。也就是说，打车作为整个技术的顶层，可以不断向技术难度更薄弱的下游进行覆盖、整合，而小巴、公交车、共享单车等场景的调度复杂性，远远低于打车平台。

所以，打车平台所积累的调度技术，可以非常容易的迁移到调度需求更为固定、平均里程更短、时间更为集中的外卖场景中，这就是大家所常说的“降维打击”。也是巴菲特眼中的那个长长的坡，当然，还是一个下坡，由高处向地处，雪球顺势就能自动滚落。

如果一个理论只在一个地方成立，那就不能称其为理论，它一定要经得起多种实践的反复验证。去年10月，《金融时报》透露Uber旗下的外卖平台UberEats，收入已经占据了Uber全年收入的1/10，预估2017年已经达到30亿美金左右，而这一数字也已经接近美国在线外卖鼻祖GrubHub的年收入。

综合来看，无论是打车还是叫外卖，抑或叫车去餐厅就餐，这本质上来说是同一个生意，尤其对于用户来说，他们并不在乎是谁提供了哪一段的服务，在用户眼里，这应该是一个毫无割裂感的一条龙服务，没有谁愿意在不同的APP之间切换来切换去。这种用户习惯也为滴滴的长坡和厚雪提供了更大的场景。

就行滴滴出行创始人程维说的那样，“交通到物流，运人到运物，滴滴希望打造A点到B点极致效率的运输网络。”从这句话中，我们可以看出，在成为眼里并没有那些割裂的业务单元——打车或者外卖，他眼里看到的只有一整条长长的坡，和一层厚厚的雪。