一项新模型预测了机器人出租车对我们道路的影响。
它们究竟是缓解还是加剧拥堵，主要取决于两个因素。
交通规则，以及自动驾驶车辆与人类驾驶车辆的比例，将是关键。
目前，有三大趋势正在加速汽车行业的变革：零排放汽车、自动驾驶和新型出行模式。自动驾驶、零排放的机器人出租车同时体现了这三大趋势，有望提供便捷、个性化的出行方式，成为拥有汽车或乘坐公共交通之外的一种有吸引力的选择。然而，要理解机器人出租车可能产生的影响并非易事。
若不改变法规，机器人出租车将加剧交通拥堵
目前，汽车整体上会引发三类问题：交通拥堵、污染和安全。自动驾驶、零排放的汽车虽然能够减少或最大限度地降低污染和安全问题，但可能会加剧交通拥堵。机器人出租车不仅因其便捷性，还因其空载接客行程，可能会增加出租车出行次数，理论上这将使出行总次数增加一倍以上。
然而，机器人出租车也提供了一个契机，即通过缩短车辆之间的安全停车距离，显著提高交通通行能力。由于机器人几乎能够即时反应，在仍能实现更高安全水平的前提下，适当缩短强制安全距离是合理的。
为探究这一理论，我们以法兰克福一个真实路口为基础，开发了一个深入的数学模型，用以在微观尺度上模拟自动驾驶汽车对通行能力的影响。该研究基于两个因素，考察了多种情景下的交通通行能力：
· 所涉及的自动驾驶车辆与人类驾驶车辆的比例（即100%自动驾驶与50%自动驾驶加50%人类驾驶的对比）
· 为最大化自动驾驶车辆通行能力而调整交通规则的程度（无调整、小幅调整或大幅调整）。
总体结果概述如下。
模拟的主要发现是：若实现100%自动驾驶，并相应大幅调整交通规则以适应自动驾驶，道路通行能力在大多数情况下将比现在提高10倍。若再加入额外的安全余量，通行能力将提升至5到10倍。
相比之下，若实现100%自动驾驶但不调整规则，由于现行的安全停车距离规则是基于人类行为制定的，通行能力将下降约25%。适度调整同样会提升通行能力，但提升幅度较小。
然而，在混合交通中，即自动驾驶车辆与人类驾驶员在现行交通规则下共享道路时，交通通行能力同样会下降。人类驾驶员往往超速行驶，且保持的安全车距过短。由于自动驾驶车辆会自动遵守法律，在我们的动态模拟中，这会明显减缓交通流速，实质上，自动驾驶车辆会被人类驾驶员“欺负”。在混合交通中，调整交通规则仅能带来轻微的通行能力提升。
总之，要有效解决自动驾驶车辆带来的道路通行能力问题，唯一途径是转向100%自动驾驶，并缩短车辆之间的安全距离。消除拥堵并引入机器人出租车的便利，主要取决于政治和监管层面的选择。这需要了解每个城市的出行特征、现有车辆密度、地理条件和交通系统。
实际上，要消除拥堵并享受机器人出租车的其他好处，代价将是使公共交通吸引力下降，并禁止人类驾驶车辆，至少在高峰时段或高峰路段如此。这将影响数百万人的所有权和行为习惯。我们的测算表明，即使现有公共交通获得补贴，新型机器人出租车模式的成本也可能更低。因此，各城市和社会基于以下三个关键问题，可能会得出截然不同的选择结论：
· 如果机器人出租车车队将保持清洁、几乎零差错，并且很可能不会造成交通拥堵，那么它们难道不是取代公共交通和普通汽车的理想出行解决方案吗？
· 一座城市是否愿意接受随之而来的规范变革，从而挖掘这一潜力？
· 如果一座城市不愿接受，与选择这种出行方式并接受其影响的城市相比，这将如何影响其竞争力？
出行的未来是什么？
机器人出租车具有吸引大量需求的潜力
尽管上述交通拥堵分析假设自动驾驶车辆最终将取代传统车辆，但了解消费者是否真的愿意乘坐机器人出租车同样重要。2019年，Arthur D. Little 在13个国家开展了一项围绕汽车行业大趋势的全球消费者调查。由此获得的独特数据集为可能的需求提供了有价值的参考。我们发现：
· 没有汽车的消费者很可能会利用基于自动驾驶车辆的出行服务，取代乘坐传统汽车和公共交通的出行。近一半（45%）没有定期用车条件的人表示，他们会选择机器人出租车取代公共交通，其中25%表示会用其取代传统出租车。
· 要让汽车所有者转向机器人出租车，他们需要相信，机器人出租车至少能在独立性、舒适性和便利性这几个关键方面与私家车的体验相当，而这三者正是我们调查中消费者拥有汽车的前三大原因。根据我们的调查，44%的消费者会用自动驾驶汽车和机器人出租车取代自己的汽车。
因此，一旦机器人出租车投入使用，消费者需求将会很高，可能会取代公共交通和私家车，并进一步引发更多交通流量。只有通过面向自动驾驶的大幅监管变革，这一目标才可能实现。相比之下，如今的汽车共享仍属小众，近70%的消费者从未使用过汽车共享，只有12%的人每月使用超过10次。这种需求不足的原因在于，出行需要可规划且可靠，尤其是上下班出行，而上下班出行占所有汽车出行的一半。机器人出租车可以自行从城市中心返回，在同一高峰时段接载其他通勤者，就像如今公共交通所做的那样。然而，若要使汽车共享真正走向主流，除自动驾驶技术的进步外，还需要投资于智能需求车队管理，包括调度、先进的网约车服务以及主动需求引导。
