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亚太地区出行即服务市场 尺寸和份额 2025 - 2034

报告 ID: GMI14046
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发布日期: May 2025
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亚太出行即服务市场规模

2024年,亚太出行即服务市场估值为2,116亿美元,预计2025年至2034年将以10.2%的复合年增长率增长,这主要得益于快速城市化、智能手机普及率不断提高,以及对高效、可持续城市交通解决方案日益增长的需求。该地区各地政府和城市规划者正优先发展 MaaS 平台,以优化多模式交通网络、缓解交通拥堵、减少碳排放并提升通勤便利性。将网约车、汽车共享、微出行、公交和铁路服务整合到统一的数字生态系统中,正在改变人们获取和支付交通服务的方式。
 

亚太地区移动即服务市场核心要点

2024年市场规模
2,116亿美元
2034年预测市场规模
5,526亿美元
复合年增长率(CAGR)(2025—2034年)
10.2%
主要企业
  • Baidu, BlueSG, Caocao, DiDi Chuxing, Drivemate, Fyn Mobility, GetGo, GoTo, Grab, Meituan, MobilityX, Moovit, MuvMi, Ola, Oyika, Pony, Sun Mobility, Uber, WeRide, Xanh SM
主要市场增长驱动因素
  • 快速城市化与人口密度上升
  • 智能手机和互联网普及率高
  • 政府的大力支持与政策框架
挑战
  • 公共交通基础设施发展不均衡且不完善
  • 各国监管环境碎片化

亚太地区的 MaaS 平台正越来越多地配备高级功能,例如动态路线优化、人工智能驱动的需求预测、集成支付系统和实时行程规划。这些平台将公共和私人交通方式整合到一项服务中,用户通过移动应用即可享受无缝的门到门出行服务。主要企业正利用人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G 连接和云计算等尖端技术,提供高度个性化、高效率的出行体验。
 

战略性公私合作、智慧城市计划以及旨在推广低排放和共享出行解决方案的政府政策,进一步推动了 MaaS 的普及。例如,2024年2月,Grab 与新加坡陆路交通管理局(LTA)合作推出下一代 MaaS 试点项目,通过统一的支付和行程安排界面整合公共交通、电动滑板车和网约车服务,提升多模式交通的实时衔接能力。
 

人工智能交通预测、区块链支持的票价管理以及数字出行钱包的开发等技术创新,正在重塑 MaaS 的运营格局。这些进步助力出行服务提供商提升服务效率、缩短等待时间、提高资产利用率,并推动数据驱动的交通规划。
 

亚太出行即服务市场趋势

  • 亚太地区各国政府和交通运营商正迅速采用出行即服务(MaaS)平台,以缓解城市拥堵、减少对私家车的依赖并提升多模式交通的连接性。这些集成解决方案整合网约车、公交、地铁、共享单车和出租车等公共及私人交通方式,提供统一的行程规划、预订和支付功能,从而为人口稠密地区的通勤者带来无缝出行体验。
     
  • 人工智能(AI)、数据分析和实时追踪技术的融合,正在提升 MaaS 平台的性能和个性化水平。AI 驱动的算法可优化路线规划、需求预测和定价策略,并根据用户行为、环境状况和全系统交通数据提供智能出行建议。
     
  • 5G 连接和物联网(IoT)赋能的交通系统日益普及,正加快智能 MaaS 生态系统的发展,为动态出行服务和实时服务更新提供支持。这些技术有助于提升车辆、基础设施和平台的运营可视性,实现预测性维护和远程监控,构成智慧城市交通的数字化骨干。
     
  • 亚太地区的 MaaS 部署日益与可持续发展目标和净零排放目标相契合,具体方式包括与电动汽车(EV)、共享出行车队和绿色公共交通解决方案相结合。政府补贴、低排放区和电动化激励措施正推动服务提供商转向碳中和、环保的出行网络。
     
  • 具备可扩展性、模块化设计和开放 API 架构的 MaaS 平台,正推动跨境、跨平台互操作、定制化和第三方集成。这种灵活的框架支持与电信、金融科技、保险和出行服务提供商开展合作,构建全面的生态系统,以适应日本、新加坡、印度、中国和澳大利亚等国家多样化的城市出行挑战。
     

 亚太地区出行即服务市场分析

亚太地区出行即服务市场收入,按支付方式划分,2025—2034年(十亿美元)
亚太地区出行即服务市场收入,按支付方式划分,2025—2034年(十亿美元)

按支付方式划分,市场包括按次付费、月度订阅、企业套餐和免费增值模式。2024年,按次付费细分市场的价值约为732亿美元。
 

  • 亚太地区出行即服务(MaaS)市场中按次付费模式占据主导地位,这得益于其价格实惠、灵活便捷,以及在城市通勤者和偶尔出行者中的广泛应用。该模式允许乘客仅为实际使用的服务付费—例如单次乘车或行程—无需长期承诺,因此成为亚太地区价格敏感且流动性较高区域中颇具吸引力的选择。
     
  • 例如,2023年,Grab和DiDi报告称,其在东南亚和中国的MaaS交易中,分别有超过70%通过按次付费方式完成。该模式支持多种服务,包括网约车、共享单车和公共交通,让消费者能够按需选择出行方式,同时掌控支出。
     
  • 按次付费的MaaS解决方案能够覆盖不同收入群体和地区,兼具可扩展性和可及性。对于II级和III级城市而言,这种模式尤其有助于扩大出行服务覆盖面,因为当地用户可能不需要或无力承担月度订阅或企业订阅。此外,与数字钱包和非接触式支付平台集成,可实现顺畅便捷的交易,进一步提升用户便利性并扩大市场渗透率。

 

2024年亚太地区出行即服务市场份额(按交通方式划分)
2024年亚太地区出行即服务市场份额(按交通方式划分)

按交通方式划分,市场分为私人交通和公共交通。2024年,私人交通细分市场占据主导地位,市场份额约为60%。
 

  • 亚太地区出行即服务(MaaS)市场中的私人交通细分市场之所以占据主导地位,主要得益于私营企业运营的网约车、汽车共享和微出行平台迅速普及。与传统公共交通相比,这些服务更加便捷,可按需使用,并能提供个性化的通勤体验,因此成为城市用户和精通科技的用户的首选。
     
  • 例如,2023年,Grab、Ola和GoJek等私人MaaS运营商在印度、印度尼西亚和新加坡等亚太地区主要市场的MaaS交易中合计占比超过65%。这些运营商服务覆盖广泛,并整合了数字支付和忠诚度计划,有助于提高用户留存率并增加出行频次。
     
  • 基于私人交通的MaaS解决方案支持灵活定价、路线优化和实时服务追踪,从而提升用户满意度。私人运营商对电动汽车(EV)和绿色出行解决方案的投资,以及上述功能优势,进一步推动了该细分市场在高密度城市中心的普及。
     

按商业模式划分,市场分为B2C、B2B和P2P。2024年,B2C细分市场占据主导地位。
 

  • 亚太地区出行即服务(MaaS)市场中,B2C(企业对消费者)细分市场占据主导地位,这得益于其通过以用户为中心的平台直接触达个人消费者的能力。该模式提供灵活便捷的交通选择,包括网约车、汽车租赁、自行车共享和一体化公共交通,用户均可通过移动应用使用这些服务。
     
  • 随着智能手机使用日益普及、数字支付应用不断扩大,以及城市和半城市地区对个性化按需出行的需求持续增长,B2C 服务占据了最大的市场份额。该模式使通勤者能够轻松快速地实时规划出行,推动消费者广泛采用。
     
  • B2C MaaS 平台提供动态定价、实时追踪、忠诚度福利和路线优化等功能,从而提升整体出行体验并增强用户留存率。在平台持续创新和服务战略整合的推动下,这种商业模式继续在该地区迅速扩张。
     

按应用划分,市场分为 Android、IOS 和其他类别。Android 细分市场在 2024 年占据主导地位。
 

  • 亚太地区出行即服务(MaaS)市场中,Android 细分市场占据主导地位,这得益于该地区 Android 智能手机的广泛使用,尤其是在新兴经济体。Android 的开源生态系统和较高的价格亲和力,使其成为广大人群首选的移动操作系统,从而推动 MaaS 平台大规模普及。
     
  • 凭借庞大的用户群、丰富的本地化 MaaS 应用以及对多种设备的兼容性,Android 细分市场占据了最大的市场份额。为扩大市场覆盖范围并实现运营规模化,出行服务提供商主要针对 Android 优化其应用。
     
  • 基于 Android 的 MaaS 应用支持与各类支付网关、GPS 和通知系统集成,为用户带来流畅、及时的出行体验。随着开发者优先为 Android 推出新功能和更新,并整合多种交通方式,该细分市场继续引领市场。
     

按解决方案划分,市场分为技术平台、支付引擎、导航解决方案、电信连接服务提供商和保险服务。技术平台细分市场在 2024 年占据主导地位。
 

  • 亚太地区出行即服务(MaaS)市场中,技术平台细分市场占据主导地位,这得益于市场日益依赖能够实现实时行程规划、预订和多模式交通协调的一体化数字生态系统。这些平台整合网约车、微出行、汽车共享和公共交通等多种交通方式,构成统一的用户界面,是 MaaS 服务的基础。
     
  • 技术平台占据最大的市场份额,因为它们通过路线优化、实时追踪、数字票务和多运营商服务整合等功能,为用户带来流畅的体验。
     
  • 这些平台对于数据收集和分析也至关重要,有助于运营商和政府改善服务交付、交通管理和城市规划。平台广泛应用人工智能(AI)、物联网(IoT)和云计算等先进技术,以支持自动化、预测性维护和用户行为分析,进一步巩固其在 MaaS 生态系统中的核心地位。
     

按服务类型划分,市场包括网约车、汽车共享、微出行、巴士共享和铁路服务。2024年,网约车细分市场占据主导地位。
 

  • 由于城市和城郊地区对灵活、按需交通解决方案的需求旺盛,网约车细分市场在亚太地区移动即服务(MaaS)市场占据主导地位。快速城市化、智能手机普及率提升,以及消费者对便捷的应用程序出行方式的偏好,显著推动了网约车服务在该地区的普及。
     
  • 在东南亚的 Grab、印度的 Ola 和中国的 DiDi Chuxing 等区域领先企业的推动下,网约车占据了最大的市场份额。这些企业通过提供实时预订、无现金支付、动态定价和基于位置的服务,成功扩大了业务规模,吸引了数百万日活跃用户。
     
  • 技术提供商、金融服务机构与地方政府之间的战略合作也推动了网约车的发展,提升了平台的可及性并促进了合规运营。此外,经济型、高端、电动和拼车等多种车辆选择满足了不同消费者偏好和经济层级的需求,巩固了该细分市场在 MaaS 格局中的领先地位。
     

按出行需求划分,市场包括日常通勤、首末公里接驳、机场或大众交通枢纽出行、非高峰时段及轮班通勤、城际出行和其他出行。2024年,日常通勤细分市场占据主导地位。
 

  • 由于在人口密集的城市中,大量人群依赖规律、可预测的交通方式满足工作、教育和日常办事需求,日常通勤细分市场在亚太地区移动即服务(MaaS)市场占据主导地位。随着首尔、孟买和新加坡等城市的城市化进程加快、交通拥堵加剧,上班族和学生越来越多地使用 MaaS 平台,以获得可靠的出行服务。
     
  • 该细分市场占据最大的市场份额,因为 MaaS 运营商提供了量身定制的解决方案,例如日常乘车通行证、订阅模式和多模式路线优化。例如,东南亚的 Grab 和印度的 Ola 推出了“通勤通行证”和订阅套餐,可降低票价,并实现网约车、班车和公共交通选项之间的无缝衔接。
     
  • 后疫情时代混合办公和返岗办公模式日益普及,进一步巩固了日常出行需求,促使 MaaS 服务提供商加强面向早晚高峰时段的服务。这凸显了日常通勤细分市场在该地区不断演变的交通生态系统中的核心地位。

 

中国亚太地区出行即服务市场规模,2022—2034年(十亿美元)
中国亚太地区出行即服务市场规模,2022—2034年(十亿美元)

2024年,中国在亚太地区移动即服务市场占据主导地位,收入达1,069亿美元;预计2025年至2034年期间将以约10.2%的复合年增长率增长。
 

  • 在城市化进程加快、智能手机普及率提高以及政府大力支持智慧交通举措的推动下,亚太地区出行即服务(MaaS)市场中的中国细分市场将大幅增长。预计这些因素将推动中国主要城市对一体化便捷出行解决方案的需求。
     
  • 5G、人工智能和大数据分析等先进技术的广泛部署将为这一增长提供支撑,使 MaaS 服务提供商能够带来无缝、个性化且高效的出行体验。DiDi Chuxing 等企业正通过将网约车、微出行和公共交通选项整合到统一平台中,拓展其 MaaS 服务。
     
  • 推动绿色交通和智慧城市建设的政府政策将促进共享出行服务的普及,从而有助于缓解交通拥堵、减少污染。在预测期内,这些举措将使中国成为亚太地区整体 MaaS 市场中的关键市场。          
                                       

亚太地区出行即服务市场份额

  • 2024年,排名前7位的企业——Grab Holdings、Ola、DiDi Chuxing、GoTo (Gojek Tokopedia)、Meituan、Uber Technologies Inc. 和 BlueSG——在自助仓储软件市场占有超过30%的市场份额。
     
  • Grab Holdings 通过提供整合网约车、微出行、食品配送和数字支付的平台,保持其在亚太地区出行即服务(MaaS)市场的领先地位。Grab’s 生态系统通过在东南亚各地提供无缝衔接的多模式交通选择和完善的支付解决方案,提升城市出行体验。
     
  • 例如,2024年3月,Grab 扩展了其 MaaS 平台,加入人工智能驱动的路线优化和公共交通票务整合功能,提升了新加坡、马来西亚和印度尼西亚数百万人的通勤效率。
     
  • Ola 通过提供全面的出行服务,继续主导印度 MaaS 市场,这些服务包括网约车、电动汽车租赁以及基于订阅的日常通勤计划。Ola 注重经济实惠和可持续发展,推动其服务在城市和半城市地区广泛普及。
     
  • 例如,2024年1月,Ola 推出一项由人工智能驱动的订阅服务,整合了自动人力车和最后一公里微出行服务,为印度主要城市的日常通勤提供更便利的体验。
     
  • DiDi Chuxing 凭借广泛的网约车网络、自动驾驶汽车测试以及与公共交通系统的整合,引领中国 MaaS 生态系统。DiDi’的平台利用人工智能和大数据优化车队管理并改善用户体验。
     
  • 例如,2024年2月,DiDi 推出一款人工智能增强型 MaaS 应用,将拼车、共享单车和公交服务与中国多个大都市地区的实时交通信息整合在一起。
     
  • GoTo (Gojek Tokopedia) 将网约车、数字支付、物流和食品配送整合到一个超级应用中,在印度尼西亚 MaaS 市场表现出色。GoTo’s 生态系统通过多元化的服务和牢固的本地合作关系,为城市出行提供支持。
     
  • 例如,2024年4月,GoTo 扩展了其 MaaS 平台,加强支付引擎整合并增加微出行选项,显著提升了雅加达及其他主要城市的用户参与度。
     
  • Meituan 凭借其在中国生活服务领域的强大影响力,提供与食品配送、共享单车和网约车整合的 MaaS 解决方案,打造便捷的按需出行体验。
     
  • 例如,2024年3月,Meituan 通过人工智能驱动的动态路线规划和公共交通整合,升级了其导航解决方案,改善了数百万日常通勤者的行程规划体验。
     
  • Uber Technologies Inc. 依托其全球网约车平台和战略性本地合作伙伴关系,在亚太地区主要市场保持强劲优势,并专注于提供可靠服务和推动创新。
     
  • 例如,2024年2月,Uber 在澳大利亚推出一项多模式 MaaS 试点项目,将网约车、公共交通整合和电动滑板车租赁与人工智能路线建议相结合。
     

亚太地区出行即服务市场企业

亚太地区出行即服务行业的主要参与者包括:

  • BlueSG
  • DiDi Chuxing
  • GoTo
  • Grab
  • Meituan
  • Ola
  • Oyika
  • Pony.ai
  • SkedGo
  • Uber  
     

亚太移动即服务市场的领先企业正在采取并购、战略合作以及增加对人工智能、云计算和多模式整合技术的投资等战略举措。这些企业专注于开发无缝衔接的端到端移动平台,整合网约车、微出行、公共交通和数字支付解决方案,以提升用户便利性、运营效率和服务可扩展性。此类进展通过提供个性化的实时出行方案、改善城市交通管理并推动区域内可持续交通生态系统的发展,进一步巩固了这些企业的市场地位。
 

企业还在投资人工智能驱动的路线优化、预测分析和基于 API 的互操作框架。这些技术可实现更快捷的预订、动态定价,以及与各种交通方式和城市基础设施的无缝整合,从而确保出行体验顺畅且互联互通。与地方政府、公共交通管理机构和智慧城市开发商的合作,进一步加快了综合 MaaS 生态系统的部署,使这些企业成为亚太地区面向未来的城市交通发展的关键推动者。
 

亚太移动即服务行业新闻

  • 2024年5月,Grab Holdings 宣布与东南亚多个城市政府建立战略合作伙伴关系,部署智慧出行枢纽,整合网约车、微出行和公共交通服务,以提升最后一公里的出行衔接能力。
     
  • 2024年4月,Ola 为其 MaaS 平台推出一款全新的人工智能需求预测工具,可动态调配车队,并缩短印度各大都市地区乘客的候车时间。
     
  • 2024年3月,DiDi Chuxing 扩展了其 MaaS 服务,将与中国地方交通管理机构的整合支付解决方案纳入其中,方便乘客在多种交通方式之间顺畅购票。
     
  • 2024年2月,GoTo (Gojek Tokopedia) 推出了由可再生能源驱动的环保微出行车队,旨在减少印度尼西亚城市中心的碳排放。
     
  • 2024年1月,Meituan 与电信服务提供商合作,增强其 MaaS 生态系统内的电信连接,提升实时导航和数据共享能力,服务数百万用户。
     
  • 2023年12月,Uber Technologies Inc. 在其新西兰 MaaS 应用中加入了人工智能驱动的个性化出行推荐,通过提供量身定制的路线和交通方式建议,提升通勤体验。
     
  • 2023年11月,BlueSG 与区域保险公司合作,在其 MaaS 平台中整合按需保险服务,为新加坡电动汽车用户提供灵活的保障。
     

亚太移动即服务市场研究报告深入涵盖了该行业,提供2021年至2034年收入(十亿美元)和车队规模的估算与预测,涉及以下细分市场:

按商业模式划分的市场

  • B2C
  • B2B
  • P2P

按应用划分的市场

  • Android
  • IOS
  • 其他

按交通方式划分的市场

  • 私人交通
  • 公共交通

按支付方式划分的市场

  • 按次付费
  • 月度订阅
  • 企业套餐
  • 免费增值模式

按解决方案划分的市场

  • 技术平台
  • 支付引擎
  • 导航解决方案
  • 电信连接服务提供商
  • 保险服务

按服务划分的市场

  • 网约车
  • 汽车共享
  • 微出行
  • 公交共享
  • 铁路服务

按需求划分的市场

  • 日常通勤
  • 首末公里接驳
  • 机场或公共交通枢纽出行
  • 非高峰时段及轮班通勤
  • 城际出行
  • 其他

以上信息涵盖以下国家:

  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 印度尼西亚
  • 马来西亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 柬埔寨

 

作者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

常见问题 (FAQs):

2024年,亚太地区出行即服务市场规模为2,116亿美元,预计到2034年将达到约5,526亿美元,至2034年的复合年增长率为10.2%。
按使用付费细分市场在2024年创造了超过732亿美元的收入。
2024年,中国出行即服务市场规模超过1,069亿美元。
亚太地区出行即服务行业的主要企业包括 BlueSG、DiDi Chuxing、GoTo、Grab、Meituan、Ola 和 Oyika。

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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