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未來的汽車和交通究竟如何發(fā)展？會面臨哪些安全風(fēng)險和障礙？使用情況會怎樣？對于投資者來說意味著什么？在總結(jié)分析了各家觀點之后，投資人 Alex Rubalcava 給出了自己的看法。本篇主要談無人車占領(lǐng)市場后的二階效應(yīng)。

VMT 反彈

討論完采用的障礙和部署階段的可能規(guī)模之后，接下來我們再討論一下無人車占領(lǐng)市場后的二階效應(yīng)。在前面的共識模型當(dāng)中，我覺得人均行駛里程數(shù)（VMT）基本維持不變的這一點最值得懷疑。因為無人車的每公里行駛成本將會非常低，而一旦東西便宜了，我們的消費會增加很多。

這不是什么新概念。19 世紀(jì)經(jīng)濟學(xué)家 William Stanley Jevons 就觀察到，提高煤的使用效率并沒有象人們最初期待的那樣降低煤消耗，反而大大增加了煤的消耗。因為提高效率可以降低費用，而降低費用可以刺激更多地使用煤所產(chǎn)生的能量，因此煤的消耗會大大增加。后來經(jīng)濟學(xué)家在其他市場也觀察到了 Jevons 悖論，包括交通擁擠、能源效率，以及基礎(chǔ)材料的消費等。

在互聯(lián)網(wǎng)早期階段很有影響力的未來學(xué)家 George Gilder 給出了一個有力的觀點。他說，每一個經(jīng)濟時代都是由某個關(guān)鍵的稀缺性和充裕性定義的。當(dāng)新技術(shù)的出現(xiàn)改變了稀缺性與充裕性的關(guān)系時，隨著消費者接受了在舊框架下沒有可能出現(xiàn)的新行為，舊的商業(yè)模式也就轟然倒塌。而隨著部署階段的成熟，獲勝的商業(yè)模式將是那些在舊體制下看似浪費、無聊甚至頹廢的模式。

交通催生的最重要的稀缺性是時間、注意力、成本以及對方司機的動作。去某個地方需要時間。在此期間，需要你付出幾乎全部的注意力。你每開出一公里都需要耗錢，大部分是通過汽油和折舊的形式。如果你跟別人去的地方一樣，還得面臨交通問題，需要消耗更多的時間和注意力。

那么無人車相對于傳統(tǒng)汽車有多便宜呢？Brian Johnson 在給 Barclays 準(zhǔn)備的報告中提供了一個評估成本降低的框架。他認(rèn)為未來會存在四種車：傳統(tǒng)的需要人類司機的車，由消費者所有供家庭自己使用的 “家用無人車”，由車隊擁有采用類似 Uber 和 Hertz 模式的 “共享無人車（SAV）”，以及 “池化的共享無人車（PSAV）”，PSAV 跟 SAV 類似，但每次運送的乘客超過 1 人，就像 Uber Pool 或 Lyft Line。

奇怪的是，Johnson 的片子暗示未來的 SAV、PSAV 還是用油箱，沒有注意到電池驅(qū)動車取得的長足進步。我們的討論仍基于大多數(shù)無人車采用電池驅(qū)動這一假設(shè)上。

按照 Johnson 的分析，基于 12000VMT/年的假設(shè)，則 SAV 或 PSAV 每行駛 1 英里的成本介于 $0.08 到 $0.44 之間。即年成本為 960 美元到 5280 美元之間。而根據(jù) AAA 的數(shù)據(jù)，美國人的普通轎車行駛成本為 $0.58/ 英里，年開支為 8700 美元。不過 AAA 的假設(shè)是年VMT 為 15000，但即便如此，SAV 每年也可以節(jié)省上千美元成本。

更重要的是，與交通相關(guān)的注意力成本幾乎降為 0 了。要知道美國人平均每天要在車上呆 5.5 個小時，這省出來的時間甚至讓許多人預(yù)測，隨著交通成本的下降，無人車會導(dǎo)致郊區(qū)化趨勢的深化。搬到遠(yuǎn)郊的人可以通過 PSAV 通勤，這樣交通成本會下降，娛樂時間可以增加，而買房的錢更是可以省下一大筆。這些好處的組合簡直難以抵擋，而這些還只是財務(wù)和注意力成本下降后交通消費增加的眾多表現(xiàn)之一。

無人車還會導(dǎo)致新型交通用例的出現(xiàn)。如果（家用）Tesla 無人車能夠把從洛杉磯到舊金山的行駛成本降至 10 美元以下的話，短途航班（西南航的是 75 美元）及火車將很難與其競爭，如果考慮到乘客不止 1 人的話就更加了。

在考慮門到門的情況下，500 英里以下大家的用時實際上相差不大。即便是那些選擇 SAV 的，市際旅行的成本也要便宜很多。對于像 Megabus 這樣的服務(wù)來說，在電池取代汽油，軟件取代司機后節(jié)省的成本將是非常巨大的。現(xiàn)有的 A320 和 737 機組可能就會被調(diào)飛長途航班了。

不難理解，規(guī)劃師和分析師對于無人車引發(fā)的 VMT 增加可能會感到擔(dān)憂。畢竟，按照對引擎為內(nèi)燃機的汽車的理解，跑得越多會引發(fā)這些外部效應(yīng)：交通擁堵、碳排放增加、停車位需求增加等。MIT 的 Joseph Coughlin 和 Luke Yoquinto 發(fā)出了如下的警告：

但高速的無人車通勤仍然具備真正的可能性。這就是我們需要思考其影響的原因—無論是積極的還是消極的。在無人車替我們做決定之前，我們必須審慎地考慮好將來要過怎樣的生活。

盡管要求進行規(guī)劃可以理解，但搶占式解決方案對于適應(yīng)無人車帶來的 VMT 的提高來說沒有必要。所有這些要求政策解決的負(fù)外部性都會被 AV/EV 本身擊潰。交通擁擠會因為更好的行駛模式、更緊湊的空間以及軟件的編隊能力而緩解。如果無人車是電動的話，污染和碳排放都不成問題了，實際上，隨著更多可再生能源的部署，EV 的碳排放優(yōu)勢還會擴大。當(dāng)然，對停車的需求也會少很多。

還有，目前尚處在襁褓期的需求聚合有可能還會進一步降低 PSAV 的成本。Uber 剛開始測試的 “智能路線”，就是用更低的資費鼓勵用戶在主街附近打 UberPool，從而提升總體的系統(tǒng)效率。可以預(yù)期這方面會有更多的創(chuàng)新出現(xiàn)。比如有人討論過從接送鄰里到市中心的小巴每 15 分鐘發(fā)車的想法，把無人車當(dāng)作公交的需求聚合者，或者像 Google 在灣區(qū)的巴士服務(wù)那樣當(dāng)作企業(yè)專車來用。

最后，交通的新用戶，如小孩和老人，一旦無人車降低了成本及安全門檻，就有可能愿意走比今天遠(yuǎn)好幾倍的距離。

這些無人車用例都有一個共同特征：那是與今天相比便宜（金錢、時間、注意力和非排他性）到了兇殘的地步。如果存在反彈效應(yīng)，那么問題來了—反彈的力度會有多大？交通需求曲線的彈性有多大？下面的若干反彈效應(yīng)的案例值得參考。

家用電器里面效率提高得最多最快的非冰箱、空調(diào)莫屬。根據(jù)紐約客的文章，“2010年 美國的冰箱平均能耗比 1975年 的下降了 3/4，即便容積大了 20%，成本降了 60%。” 但消費者卻把省下的錢用來購買更多的冰箱。

現(xiàn)在普通家庭大概廚房要放一臺（容積大 20%）、地下室放一臺，家中還要買個冰酒器、書房再放個迷你冰箱。空調(diào)的故事類似，1993 到 2005年 間，“家用空調(diào)能效改進了 28%，但家庭的平均空調(diào)能耗卻增加了 37%。”

回到無人車上面來。共識模型認(rèn)為車輛銷售會下降，作為對 SAV、PSAV 服務(wù)的響應(yīng)，車隊總數(shù)會下降。Barclays 的預(yù)測是，車隊規(guī)模會縮小 60%，銷售會下降 40%。

其假設(shè)是，1 輛 SAV 將取代 9 輛傳統(tǒng)汽車，年行駛里程為 64000 英里。PSAV 則更進一步，取代 19 輛傳統(tǒng)汽車，不過年行駛里程依然為 64000 英里。這個跟紐約的士年跑 7 萬英里的數(shù)字區(qū)別不大。

這些載客率低得出奇。64000 英里 /年，時速 20 英里，這相當(dāng)于 1 天只服務(wù) 8.7 個小時。無人車時速肯定比這要快吧？每天使用時間得超過 9 小時吧？

首先，車輛編隊能力可以讓無人車在高速路上跑得更快更密。其次，在無人車全面部署的情況下，紅綠燈將成為歷史。

第三，在采用現(xiàn)代大功率的充電設(shè)施后，每天的充電時間大概只用 1、2 小時。車隊老板有充分的動因讓自己的車盡快充滿電好上路賺錢。

那么大家的交通消費量會增加多少呢？如果成本下降 50%-90%的話，在消費開支與今日持平的情況下，消費者的 VMT（行駛里程）有可能提高 2 倍到 5 倍。相對于共識模型，我認(rèn)為會有每年更多的人坐更多的無人車跑更遠(yuǎn)的路，所需車隊數(shù)量將會超過預(yù)期，汽車產(chǎn)量也將提高。再者，一旦早期安裝階段遇到的安全風(fēng)險得到解決，部署階段的 VMT 將會提高，且不會增加額外成本并帶來相關(guān)外部效應(yīng)。

最后，我們必須考慮將來單人坐車會成為少數(shù)情況的可能性甚至必然性。Benedict Evans 在他的文章中暗示了可能會出現(xiàn)此類按需服務(wù)：

它們有可能極大地擴大按需服務(wù)的采用率，進而改變了誰將購買汽車和為什么要買這些問題的答案。

把司機從按需用車服務(wù)中剔除可以降低成本，因為你不需要付錢給他們，再者，事故率下降意味著保險會更便宜（當(dāng)然這也適用于自有車）。但還有一點，自動汽車還會擴大按需服務(wù)的供應(yīng)，因為在車主不使用的時候按需用車服務(wù)可用的車輛會多很多。這會制造出各種二階效應(yīng)和反饋回環(huán)。

任何因為按需的便利性而溢價并且僅向有能力支付的部分人口提供的服務(wù)，一旦無人車把便利性的價格降至接近 0 時，其規(guī)模就可以擴大 10 到 100 倍。最容易想象得到的是快遞服務(wù)（Uber 的快遞服務(wù)已經(jīng)上線了），然后還會有其他形式的服務(wù)。

我們現(xiàn)在就可以一窺未來對無人車的需求響應(yīng)。大家每年行駛的路也許不再是 12000 到 15000 英里，而是 30000 到 50000 英里了。然后可能還會制造出另外 50000 到 100000 英里的形式里程需求，讓無人車給他們送貨和提供服務(wù)。

在平均交通成本降低 50%到 90%的情況下，總的交通需求將會以反彈的方式予以回應(yīng)，以 10 倍于此前需求的消費量達(dá)到新的均衡。