共乘也被称为"合乘"、"拼车"、"顺风车",通过有效整合运力资源减少路上行驶车辆数量,对缓解交通拥堵、降低出行费用、减轻环境污染都有重要意义.大数据背景下实时更新的车辆位置信息数据、城市交通数据、社交网络数据,为智能出行特别是共乘带来了全新的发展机遇.在车辆行驶中对乘客请求进行实时匹配的动态共乘,是大数据背景下智能出行发展趋势的代表.在统一归纳了解决动态共乘实时性的Filter and Refine框架基础上,介绍了动态共乘的各种类型;针对大数据背景下动态共乘问题遇到的问题,对Filter步骤中预先计算可行解、建立动态空间索引、基于请求分组预处理及并行优化方法,Refine步骤中简化计算模型、采用新型数据结构、利用启发式算法等优化方法进行了详细介绍;然后对大数据背景下保证动态共乘系统的价格机制、信用体系和人机接口等相关技术进行了分析;最后,总结展望了大数据背景下动态共乘中亟待解决的关键问题和未来的研究方向,以期为创造低碳生活、绿色出行,解决环境污染有所启示.