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随着补贴政策退坡加剧，新能源汽车产业由政策驱动型向市场驱动型转变。用电动物流车替代传统柴油货车进行物流配送，从而实现货运行业的低碳化成为近期交通领域最为重要的一个机遇。城市化的快速推进和人民生活水平的日益提高，催生大量的电商、零售、生鲜等刚性货物配送需求，越来越多的柴油物流车在城市中行驶，不仅加剧了交通拥堵，更严重破坏空气质量。从节能减排的角度来看，电动汽车的温室气体排放只有同等汽油车的65%，其对于PM2.5等大气污染物的减排贡献十分显著。

如今，城市物流车的电动化正在引起人们重视，并在实践中出现了可资研究的样本。深圳市通过制定完整的电动物流车支持性政策，有效增加了市场保有量和活跃程度，在电动物流车的推广应用方面体现了强有力的带头和示范作用。其实践经验的总结不仅能够为自身电动物流车的进一步大规模推广应用助力，更是国内其他城市乃至欧美等国家借鉴学习的重要范本。

作为全国第一个应用电动物流车运营补贴的城市，深圳市的电动物流车日均行驶里程提升到了约78公里/辆。 

痛点：充电需求和布局掣肘

一直以来，深圳市都将节能减排的重点放在交通行业，特别是新能源汽车的推广应用上，截至2018年年底，深圳市新能源汽车保有量已经突破了27万辆（占全部机动车保有量的8.1%），其中电动物流车保有量已经达到了61857辆，而公交车（16359辆）和出租车（21485辆）则全部实现了100%电动化，在全世界各城市中处于遥遥领先的地位。

补贴和路权政策在创造了丰富的电动物流车市场资源的同时，也为深圳市打造了以租赁运营为主导的市场运行模式。在购置补贴政策的驱动下，具备一定数量的电动物流车企业就有40余家，这为租赁运营商和运输企业提供了多样化选择。由于货运行业目前仍然存在较为零散的特点，租赁运营模式不仅能有效缓解小型运输企业前期车辆购置投资成本的压力，也可为车辆提供更加完整的配套服务（充电、运营维护等），因此深圳市98%的电动物流车以租赁运营为主。

一方面，深圳市通过积极布局充电基础设施，尽可能满足电动汽车快速增长带来的充电需求。根据2018年的统计数据显示，深圳市累计建成60953个充电桩，其中71%为慢速充电桩（43044），20%为社会快速充电桩（12461）。

另一方面，与出租、公交和环卫等车辆有所不同，电动物流车虽然车型只有微面和轻卡两种，但由于配送场景多样化且配送需求十分灵活，目前车辆并没有非常严格的设计标准，底盘、电池和零部件的构造各异，对充电基础设施的数量和布局提出了更高的要求。尽管深圳市已经在充电基础设施的布局方面取得了一定进展，但从电动物流车每天的行驶路线、取货和配送的位置以及目前实际充电位置的对比可以看出，目前车辆充电需求和充电桩的位置分布仍然存在一定程度的不匹配，因而降低了电动物流车的配送效率，也削弱了其节能减排的效果。

造成这一现象的原因来自多个方面：首先，前期充电桩建设补贴的高额优惠，以及较为宽松的市场发展环境，使得充电基础设施建设呈现“野蛮生长”的趋势，充电桩运营商以抢占地块的方式随意建桩，并没有从车辆的实际充电需求角度出发进行布局；其次，部分公共充电桩停车位被燃油车占位，甚至出现禁止电动物流车进入充电的现象，导致已有充电桩不能有效利用；再次，由于深圳市土地资源非常紧张，能够优化选址建设的充电桩往往面临高昂的土地租用和建设费用，而未按充电需求优化布点的充电桩又会降低其充电频次和收益，使得其成本有效性受到很大影响；最后，由于电动物流车本身使用特性较为灵活，其充电需求大多数会依靠快充桩，对于未来以100%电动化为目标的深圳来说，电网每天将增加超过700万千瓦时的高功率充电用电负荷，且将承受不同区域不同时段的尖峰负荷压力。

破局：大数据+系统优化

落基山研究所通过定量访谈与定性大数据分析相结合的方法，对深圳市新能源车辆监测数据平台上的约12000辆电动物流车数据进行解析，并从系统化的角度建议，在电动物流车推广应用的过程中，应当着重在如下几方面进行优化：首先，根据电动物流车实际运行状况，优化设计车辆和充电桩运营补贴的标准和框架。在购置补贴逐渐退坡的前提下，对车辆和充电桩进行运营补贴是将车辆保有量逐渐转化为使用量的重要举措之一。

作为全国第一个应用电动物流车运营补贴的城市，深圳市的电动物流车日均行驶里程提升到了2018年补贴后的约78公里，可见其对车辆使用效率提升方面的效果非常明显。具体补贴政策的设置需要依托对车辆行驶和充电模式的分析，因此城市首先需要建立并整合电动物流车和充电桩数据监测平台，一方面为车辆运营补贴的发放提供核算标准，另一方面在充电桩运营补贴设置的过程中，通过大数据对车辆充电集中分布区域进行识别和排队时间地区进行计算，分区域设定不同的补贴标准，能够起到平衡充电桩的需求与供给的作用，在提高充电效率的同时增加充电桩运营商的有效收益。

其次，借助大数据分析和机器学习等建模方法建立开源工具模型。针对充电桩的数量和位置未能满足充电需求这一问题，最有效的解决方案是建立大数据分析模型，通过分析电动物流车夜间停车位置、日间在物流和仓储中心取货位置、配送位置以及剩余电量等信息，输出对各区域充电需求的计算值，结合与当前充电桩位置图和数量的对比，初步确定需要充电桩新增布点的区域，再结合该区域的土地资源、停车场等设施的情况，给出每个区域充电桩布点数量和充电桩类型的建议。

同时，在进行具体充电桩布局建设的过程中，为充电场站配置特定的餐饮和休息服务区，提供健康方便的食品和充电休息场所，能够吸引车辆使用者到最优位置进行充电，并通过收取适当餐饮服务费的方式增加充电桩运营商的收益，以抵偿高昂的土地费用。而在目前电动物流车日均补电一次的使用场景下，在车辆夜间停车位置补充更多的充电车位则可以更好地帮助车辆利用夜间时间充电，从而减少车辆白天配送过程中浪费和等待的充电时间。

最后，综合“车-桩-网”系统，结合电网信息，设计城市电动物流车乃至电动汽车一体化系统，为城市电动汽车整体规划发展提供助力。这不仅对于电网进行更有效的负荷管理和变电站投资规划至关重要，而且有助于对电动汽车进行专属的分时分区域电价设置——通过提高拥堵区域高峰时段充电电价，将充电分散至周边区域，从而优化车辆配送线路，减少交通拥堵。设定“车-桩-网”一体化系统同样需要以大数据分析为入手点，在城市开展电动汽车布局政策规划的前期进行优化，从而减少政策决策成本以及市场低效运转成本，同时紧密结合智能充电桩和V1G、V2G等储能互通互联技术，实现以车为核心，桩为节点，网为载体的城市综合电动汽车运行网络。

交通电动化的实现是一项系统工程，需要政府、行业等多方共同合作和努力。对于城市来说，率先抓住机遇通过一体化和大数据的手段进行战略布局和规划，不仅对电动物流车的更高效使用和节能减排意义重大，更有助于城市在电动汽车整体产业发展方面占据先机。（作者系落基山研究所高级咨询师）