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登录未来的汽车和交通究竟如何发展?会面临哪些安全风险和障碍?使用情况会怎样?对于投资者来说意味着什么?在总结分析了各家观点之后,投资人 Alex Rubalcava 给出了自己的看法。本篇主要谈无人车占领市场后的二阶效应。
VMT 反弹
讨论完采用的障碍和部署阶段的可能规模之后,接下来我们再讨论一下无人车占领市场后的二阶效应。在前面的共识模型当中,我觉得人均行驶里程数(VMT)基本维持不变的这一点最值得怀疑。因为无人车的每公里行驶成本将会非常低,而一旦东西便宜了,我们的消费会增加很多。
这不是什么新概念。19 世纪经济学家 William Stanley Jevons 就观察到,提高煤的使用效率并没有象人们最初期待的那样降低煤消耗,反而大大增加了煤的消耗。因为提高效率可以降低费用,而降低费用可以刺激更多地使用煤所产生的能量,因此煤的消耗会大大增加。后来经济学家在其他市场也观察到了 Jevons 悖论,包括交通拥挤、能源效率,以及基础材料的消费等。
在互联网早期阶段很有影响力的未来学家 George Gilder 给出了一个有力的观点。他说,每一个经济时代都是由某个关键的稀缺性和充裕性定义的。当新技术的出现改变了稀缺性与充裕性的关系时,随着消费者接受了在旧框架下没有可能出现的新行为,旧的商业模式也就轰然倒塌。而随着部署阶段的成熟,获胜的商业模式将是那些在旧体制下看似浪费、无聊甚至颓废的模式。
交通催生的最重要的稀缺性是时间、注意力、成本以及对方司机的动作。去某个地方需要时间。在此期间,需要你付出几乎全部的注意力。你每开出一公里都需要耗钱,大部分是通过汽油和折旧的形式。如果你跟别人去的地方一样,还得面临交通问题,需要消耗更多的时间和注意力。
那么无人车相对于传统汽车有多便宜呢?Brian Johnson 在给 Barclays 准备的报告中提供了一个评估成本降低的框架。他认为未来会存在四种车:传统的需要人类司机的车,由消费者所有供家庭自己使用的 “家用无人车”,由车队拥有采用类似 Uber 和 Hertz 模式的 “共享无人车(SAV)”,以及 “池化的共享无人车(PSAV)”,PSAV 跟 SAV 类似,但每次运送的乘客超过 1 人,就像 Uber Pool 或 Lyft Line。
奇怪的是,Johnson 的片子暗示未来的 SAV、PSAV 还是用油箱,没有注意到电池驱动车取得的长足进步。我们的讨论仍基于大多数无人车采用电池驱动这一假设上。
按照 Johnson 的分析,基于 12000VMT/年的假设,则 SAV 或 PSAV 每行驶 1 英里的成本介于 $0.08 到 $0.44 之间。即年成本为 960 美元到 5280 美元之间。而根据 AAA 的数据,美国人的普通轿车行驶成本为 $0.58/ 英里,年开支为 8700 美元。不过 AAA 的假设是年VMT 为 15000,但即便如此,SAV 每年也可以节省上千美元成本。
更重要的是,与交通相关的注意力成本几乎降为 0 了。要知道美国人平均每天要在车上呆 5.5 个小时,这省出来的时间甚至让许多人预测,随着交通成本的下降,无人车会导致郊区化趋势的深化。搬到远郊的人可以通过 PSAV 通勤,这样交通成本会下降,娱乐时间可以增加,而买房的钱更是可以省下一大笔。这些好处的组合简直难以抵挡,而这些还只是财务和注意力成本下降后交通消费增加的众多表现之一。
无人车还会导致新型交通用例的出现。如果(家用)Tesla 无人车能够把从洛杉矶到旧金山的行驶成本降至 10 美元以下的话,短途航班(西南航的是 75 美元)及火车将很难与其竞争,如果考虑到乘客不止 1 人的话就更加了。
在考虑门到门的情况下,500 英里以下大家的用时实际上相差不大。即便是那些选择 SAV 的,市际旅行的成本也要便宜很多。对于像 Megabus 这样的服务来说,在电池取代汽油,软件取代司机后节省的成本将是非常巨大的。现有的 A320 和 737 机组可能就会被调飞长途航班了。
不难理解,规划师和分析师对于无人车引发的 VMT 增加可能会感到担忧。毕竟,按照对引擎为内燃机的汽车的理解,跑得越多会引发这些外部效应:交通拥堵、碳排放增加、停车位需求增加等。MIT 的 Joseph Coughlin 和 Luke Yoquinto 发出了如下的警告:
但高速的无人车通勤仍然具备真正的可能性。这就是我们需要思考其影响的原因—无论是积极的还是消极的。在无人车替我们做决定之前,我们必须审慎地考虑好将来要过怎样的生活。
尽管要求进行规划可以理解,但抢占式解决方案对于适应无人车带来的 VMT 的提高来说没有必要。所有这些要求政策解决的负外部性都会被 AV/EV 本身击溃。交通拥挤会因为更好的行驶模式、更紧凑的空间以及软件的编队能力而缓解。如果无人车是电动的话,污染和碳排放都不成问题了,实际上,随着更多可再生能源的部署,EV 的碳排放优势还会扩大。当然,对停车的需求也会少很多。
还有,目前尚处在襁褓期的需求聚合有可能还会进一步降低 PSAV 的成本。Uber 刚开始测试的 “智能路线”,就是用更低的资费鼓励用户在主街附近打 UberPool,从而提升总体的系统效率。可以预期这方面会有更多的创新出现。比如有人讨论过从接送邻里到市中心的小巴每 15 分钟发车的想法,把无人车当作公交的需求聚合者,或者像 Google 在湾区的巴士服务那样当作企业专车来用。
最后,交通的新用户,如小孩和老人,一旦无人车降低了成本及安全门槛,就有可能愿意走比今天远好几倍的距离。
这些无人车用例都有一个共同特征:那是与今天相比便宜(金钱、时间、注意力和非排他性)到了凶残的地步。如果存在反弹效应,那么问题来了—反弹的力度会有多大?交通需求曲线的弹性有多大?下面的若干反弹效应的案例值得参考。
家用电器里面效率提高得最多最快的非冰箱、空调莫属。根据纽约客的文章,“2010年 美国的冰箱平均能耗比 1975年 的下降了 3/4,即便容积大了 20%,成本降了 60%。” 但消费者却把省下的钱用来购买更多的冰箱。
现在普通家庭大概厨房要放一台(容积大 20%)、地下室放一台,家中还要买个冰酒器、书房再放个迷你冰箱。空调的故事类似,1993 到 2005年 间,“家用空调能效改进了 28%,但家庭的平均空调能耗却增加了 37%。”
回到无人车上面来。共识模型认为车辆销售会下降,作为对 SAV、PSAV 服务的响应,车队总数会下降。Barclays 的预测是,车队规模会缩小 60%,销售会下降 40%。
其假设是,1 辆 SAV 将取代 9 辆传统汽车,年行驶里程为 64000 英里。PSAV 则更进一步,取代 19 辆传统汽车,不过年行驶里程依然为 64000 英里。这个跟纽约的士年跑 7 万英里的数字区别不大。
这些载客率低得出奇。64000 英里 /年,时速 20 英里,这相当于 1 天只服务 8.7 个小时。无人车时速肯定比这要快吧?每天使用时间得超过 9 小时吧?
首先,车辆编队能力可以让无人车在高速路上跑得更快更密。其次,在无人车全面部署的情况下,红绿灯将成为历史。
第三,在采用现代大功率的充电设施后,每天的充电时间大概只用 1、2 小时。车队老板有充分的动因让自己的车尽快充满电好上路赚钱。
那么大家的交通消费量会增加多少呢?如果成本下降 50%-90%的话,在消费开支与今日持平的情况下,消费者的 VMT(行驶里程)有可能提高 2 倍到 5 倍。相对于共识模型,我认为会有每年更多的人坐更多的无人车跑更远的路,所需车队数量将会超过预期,汽车产量也将提高。再者,一旦早期安装阶段遇到的安全风险得到解决,部署阶段的 VMT 将会提高,且不会增加额外成本并带来相关外部效应。
最后,我们必须考虑将来单人坐车会成为少数情况的可能性甚至必然性。Benedict Evans 在他的文章中暗示了可能会出现此类按需服务:
它们有可能极大地扩大按需服务的采用率,进而改变了谁将购买汽车和为什么要买这些问题的答案。
把司机从按需用车服务中剔除可以降低成本,因为你不需要付钱给他们,再者,事故率下降意味着保险会更便宜(当然这也适用于自有车)。但还有一点,自动汽车还会扩大按需服务的供应,因为在车主不使用的时候按需用车服务可用的车辆会多很多。这会制造出各种二阶效应和反馈回环。
任何因为按需的便利性而溢价并且仅向有能力支付的部分人口提供的服务,一旦无人车把便利性的价格降至接近 0 时,其规模就可以扩大 10 到 100 倍。最容易想象得到的是快递服务(Uber 的快递服务已经上线了),然后还会有其他形式的服务。
我们现在就可以一窥未来对无人车的需求响应。大家每年行驶的路也许不再是 12000 到 15000 英里,而是 30000 到 50000 英里了。然后可能还会制造出另外 50000 到 100000 英里的形式里程需求,让无人车给他们送货和提供服务。
在平均交通成本降低 50%到 90%的情况下,总的交通需求将会以反弹的方式予以回应,以 10 倍于此前需求的消费量达到新的均衡。