摘要：步入 2035 年，城市交通的面貌已发生了根本性的变革。出行的核心理念，已悄然从过去单纯追求位移效率的“功能供给”，全面升级为以人为本、创造价值与乐趣的“体验赋能”。这场革命的背后，是出行即服务（MaaS）等新兴平台的成熟，以及RoboTaxi、空中出租车等新
步入 2035 年，城市交通的面貌已发生了根本性的变革。出行的核心理念，已悄然从过去单纯追求位移效率的“功能供给”，全面升级为以人为本、创造价值与乐趣的“体验赋能”。这场革命的背后，是出行即服务（MaaS）等新兴平台的成熟，以及 RoboTaxi、空中出租车等新型载运工具的规模化应用，它们共同编织出一张无缝、智能且充满想象力的未来出行网络。
过去，我们的出行围绕着“工具”展开——选择地铁、公交还是网约车，考虑的是时间、成本和线路。而在 2035 年，出行则围绕着“场景”和“体验”来组织。MaaS 平台成为了这一切的“超级入口”，它不仅仅是一个聚合了所有交通选项的应用，更是一个能理解用户意图的智能管家。它能够根据你的日程、偏好甚至实时情绪，为你量身定制一整套包含交通、娱乐、工作的“时空解决方案”。
这场体验革命的主角，是 RoboTaxi 和空中出租车（UAM/eVTOL）这些新型载运工具。RoboTaxi 彻底摆脱了传统汽车的属性，进化为一个个流动的“第三空间”。你可以在清晨预约一辆“移动办公室”，在上班途中高效地完成晨会；也可以在周末为家人选择一辆“亲子娱乐舱”，让旅途充满欢声笑语。RoboTaxi 将通勤的“垃圾时间”转化为极具价值的个人或家庭时光。与此同时，以 eVTOL 为代表的空中出租车，则为城市出行开辟了“第三维度”。
当你需要快速跨越拥堵的城区，参加一场重要的会议时，MaaS 平台会为你无缝衔接一辆RoboTaxi 和一架空中出租车，将数小时的地面交通缩短为十几分钟的空中旅程。这不仅是效率的极致提升，更是一种前所未有的、俯瞰城市风景的独特体验。
总而言之，2035 年的未来出行，其终极目标不再是将人从 A 点运送到 B 点，而是让每一段旅程都成为生活中有意义、有价值的一部分。通过 MaaS 平台的智能调度和 RoboTaxi、空中出租车等创新载具的应用，出行被重新定义为一种可以被设计、被享受、被赋能的全新生活体验。
1、无缝、智能、可持续的出行网络，让出行更便捷高效
展望 2035 年，全球城市化进程不断加深，特大城市面临着交通压力、人口老龄化和碳中和等多重挑战。与此同时，高度自动驾驶汽车（L4/L5 级）、城市空中交通（UAM）和超高速管道列车等新工具层出不穷。在这个时代，单一交通模式已无法应对复杂需求，一个能够整合所有资源的“超级大脑”——出行即服务（MaaS），将成为城市运转的核心脉络。2035年的 MaaS 不再是应用的简单迭加，而是由一系列前沿技术驱动的、深度融合的场景革命。
未来场景：无缝衔接的“超级通勤”
为应对极端通勤挑战，MaaS 平台将提供“一键式”订阅服务。这一切的实现，首先依赖于城市级数字孪生平台在云端的持续模拟，以及 AI 和量子计算引擎在数百万用户与载具间进行的全局最优解计算。清晨，系统根据您的日程和预测路况，自动派一辆自动驾驶共享舱到门口。
车辆搭载的智能终端，通过峰值速率达 100 Gbps 的网络，实时接收来自云端的动态路径规划。它将您送至小区垂直机场（Vertiport），在那里，一架共享 eVTOL 已精准就位。这种“车等机、机等人”的无缝衔接，得益于车辆、eVTOL 与机场三者间基于低于 0.5毫秒的端到端时延实现的协同通信。仅需 15 分钟跨越城区后，另一辆自动驾驶车已在降落点等候，完成“最后一公里”接驳。整个过程支付、换乘无感，通勤体验极致高效。
未来场景：普惠温情的“全民出行”
面对人口老龄化，MaaS 将提供高度定制化的无障碍出行。老年用户通过语音即可预约配备自动升降座椅和健康监测设备的专车。
为了保障绝对安全，车辆与道路基础设施的交互至关重要。当车辆接近路口时，会通过 V2X 通信向路侧单元（RSU）请求更长的绿灯时间。RSU 上部署的算力高达 1 PFLOPS 的边缘计算节点会立刻处理请求并协调信号灯，整个交互在 0.5 毫秒内完成，确保车辆安全通过。此外，MaaS 平台与医疗系统打通，自动规划康复理疗行程，这背后是每平方公里超过 1000 万物联连接数的网络支撑，将车辆、用户、医疗设备和城市设施紧密相连，构建起一张温暖的社会服务网。
未来场景：人货共运的“集约化物流”
为实现碳中和目标，MaaS 将整合客运与货运网络，实现资源的“潮汐式”复用。白天服务乘客的自动驾驶车队，到了夜间便自动转换为物流主力。这种模式的调度中枢，是存储容量超过 100 EB（Exabytes）的城市级云控平台。平台利用 AI 分析海量的历史与实时数据，精准预测各区域的客货运需求，并向数百万车辆下发指令。车辆自动前往物流中心装货，并将包裹高效送达小区储物柜。这种集约化模式极大减少了道路车辆总数，显著降低了碳排放。
总而言之，2035 年的 MaaS 不仅是一个整合交通工具的应用程序，它更是一个由 AI 驱动、数字孪生赋能、以人为本的城市交通操作系统。它将化解未来的交通挑战，让我们生活的城市变得更加高效、公平、绿色和充满活力。
2、L4&L5 成为流动的第三空间，重塑城市格局的智能出行革命
预计 2035 年，RoboTaxi（自动驾驶出租车）已从昔日的科技试验品，演变为全球城市交通生态系统中不可或缺的中坚力量。其市场规模已扩展至万亿美元级别，彻底颠覆了传统的出行服务行业。
这一时期的商业模式呈现出多元化、深度融合的特点，远超出了单纯的B2C 网约车范畴。主流模式包括：与城市公共交通系统互补的“公私合营”（PPP）模式，RoboTaxi 作为地铁、公交的“毛细血管”，解决“最后一公里”的接驳难题；面向企业客户的 B2B 订阅服务，为企业提供员工通勤、商务出行的定制化解决方案；以及由主机厂或头部运营商主导的“车辆即服务”（VaaS）平台，将标准化的 RoboTaxi 车辆和运营系统开放给第三方，催生出更多样化的本地生活服务。
RoboTaxi 的规模化商用，核心依赖于自动驾驶技术的飞跃式进步。到 2035 年，L4 级别自动驾驶在绝大多数城市建成区和高速公路已成为标配，甚至在部分领先的智慧城市中，能够应对一切场景的 L5 级别技术也开始投入运营。这背后的技术基石主要体现在三个层面：
第一，超越融合的“超维感知”。车辆的传感器不仅仅是激光雷达、摄像头和毫米波雷达的简单堆栈，而是通过深度学习算法实现了数据的前端预处理和特征级融合，使其具备了全时速、全方向、全目标、全天候、全场景的精准感知能力，能从容应对暴雨、团雾等极端天气和复杂的城市“边缘场景”。
第二，预测性的“社交化决策”。车辆的“大脑”不再是被动响应，而是能够基于V2X（车联万物）网络传来的全局交通信息和对周边交通参与者行为的精准预测，做出兼顾安全与效率的“拟人化”决策，如优雅地进行人车混行场景下的博弈，或与其他车辆协同编队行驶。
第三，坚不可摧的“冗余安全”。从硬件的双备份设计，到网络安全的“零信任”架构，再到远程云端接管系统的实时守护，构建了一套完整的安全死循环，确保了 RoboTaxi 的可靠性无限趋近于 100%。
在成熟的商业模式和强大的技术能力双重驱动下，2035 年的 RoboTaxi 催生了一系列颠覆性的创新应用场景，将车辆从单一的交通工具，变革为流动的“第三生活空间”。
未来场景：流动的个性化空间
通勤者可以订阅“办公舱”，在上班途中无缝接入安全网络，召开视频会议；年轻人可以预约“娱乐舱”，享受沉浸式的影音游戏体验；家庭出行则可选择“亲子舱”，车内配备有互动游戏和儿童安全监护系统。RoboTaxi 真正实现了“出行时间的价值再造”，将原本被浪费的通勤时间转化为工作、娱乐或休憩的高效时光。
未来场景：实时响应的动态公共服务
RoboTaxi 不再仅仅是商业化运营，它深度融入了城市公共服务体系。例如，与医疗系统联动的“移动诊所”，可以为行动不便的老年人提供上门基础体检服务，车内配备的智能诊断设备会将数据实时回传给小区医生。在应急场景下，RoboTaxi 车队可以被一键调度，优先执行药品配送、人员疏散等公共任务，成为城市应急响应系统的敏捷终端。
未来场景：万物互联的“实时零售与服务”
RoboTaxi 的车辆空间成为了线下零售和服务的新载体。用户可以在电商平台下单后，预约一辆“移动试衣间”RoboTaxi，在下班路上完成试穿和退换。餐饮品牌可以推出“移动餐吧”，在用户指定的时间和地点提供热气腾腾的餐食。这种模式将“人找货”变成了“货找人”，极大提升了消费体验和商业效率。总而言之，2035 年的 RoboTaxi 不仅是解决出行问题的工具，它更像是一个个智能、可移动的超级终端，编织出一张全新的城市服务网络，深刻地改变着我们的居住、工作和生活方式。
结语
2035 年，私人汽车出行占比减少 15%，MaaS 平台作为智能大脑，将覆盖欧盟 80% 核心城市，MaaS 服务成为出行主流，将通勤效率提升 15%-30%；通过无缝调度 RoboTaxi、空中出租车等新型载具，将出行过程转变为可被设计和享受的个性化场景，彻底重塑人们的时空体验，为了满足从位移的 " 功能供给 " 向创造价值的 " 体验赋能 " 跃迁，预测到 2035 年，单车需要获得 100Gbps 的稳定带宽，端到端时延从 10 毫秒级降低至亚毫秒级，每平方公里物联连接数将达到 1000万个，不仅使每辆辆，而是道路上的每一个设施（如信号灯、传感器等）都成为智能网联节点；路侧边缘算力相较提升 2 个数量级，达到 1 PFLOPS；城市云端存储需求从 PB 级跃升至 EB 级，达到100EB，以支撑数百万辆自动驾驶汽车产生的行驶日志、传感器数据以及 V2G 交易等数据。
来源：思瀚研究院
