「最悲催的北京和上海比例差不多，但接下來次慘、次次慘、次次次慘的都是北京比較多」

Lens按：

茅明睿和他的研究團隊曾根據北京和上海的公交地鐵刷卡數據做過一個聚類分析，研究表明：北京只有23.2%的人不經常加班，而上海的穩定上班族達到了54.9%。

他在另一項關於兩座城市居民可自由支配生活時長的研究中發現：最悲催的一類人北京和上海差不多，但接下來次慘、次次慘、次次次慘的人都是北京比較多......

為什麼北京的生活品質比上海差了這麼多？什麼樣的城市能給我們理想的生活？

智能出行——從技術試驗到社會試驗

1899年，歐洲的一家雜誌組織了一群美術家、插畫家、博物學家和未來的研究者，做了一個關於2000年的想像，把他們心中未來的樣子畫了下來。比如說有視頻通訊、家政機器人、移動街道、電視轉播等等。

其實在這裡邊，幾乎60%是跟出行有關的。比如這個我看著很像電磁軌道交通，還有水陸兩棲交通、航空公共交通，以及類似這種會飛的計程車。

但我最感興趣的是這個。其實人類對於出行的訴求，並不簡簡單單地是想要移動出去，他們還想讓自己的空間也移動出去，所以有了這樣一個東西。

這是一個我最近剛知道的車，很震撼。

智能出行到底會帶來一個什麼樣的未來？過去是通過車或者交通載具的形式，它改變了這種關係，讓路程上產生了一個新的場所，所以有很多研究者現在在提「第三空間」這個概念。

我們嘗試著想讓房子跑起來，事實上已經有人去做這種試驗了，比如說這種自動驅動的房車。

其實大家可以想一想，未來可能會出現一個很典型的場景——酒店會被它幹掉。未來去旅行的時候，很有可能就不需要再訂酒店了，我的路程就是我的酒店。也許自駕游就變成了這樣一種模式，甚至可能有些人就生活在路上。

還有很多類似的，包括移動辦公室、移動蔬果店、移動市場，有很多都已經做出了產品的demo，可能有的都已經在試用了。

但這個現在還沒有看到，我覺得是最容易想到的。卡拉OK是在哪裡誕生的？是在日本的計程車上誕生的。左邊是日本當時的計程車，左下角可以看到，車頂部還有這個燈。

現在中國的商場里大量地看到右邊這個東西，我們需要一個私密的自己high的空間。所以如果將來車輛可以自動駕駛，還能讓我在裡面K歌，是很美妙的一件事情。

2016年的時候，上海的某位創業者出了這麼一個「滴滴拉屎」的APP。真的是上海，他還找到了一些願意共享廁所的空間。

這在當時當然是一個笑話，是在滴滴打車之後大家做的一個笑話。其實在生活當中，我們是有這種移動廁所的，尤其是在一些景區和特定的區域，它能解決臨時的問題。

但在自動駕駛的這樣一個時代，其實我們可以很嚴肅地去考慮這個事情。為什麼「滴滴拉屎」不成立——當我有了很緊急的需求的時候，我再去找它，這個不太現實，但是一旦當廁所可以跑起來的時候，它就有了意義。

而它更大的意義在於，有一個詞叫作not in my backyard（不要在我家後院），鄰避效應。在北京，或者在中國很多老城當中，我們是缺乏公共衛生間的，不僅是在找空間上存在困難，還會與當地的居民產生一些問題。

因為每一個沒有廁所的居民都希望家附近有廁所，但又都不希望廁所建在自己的家門口。如果有移動廁所，它可以解決鄰避問題，我們需要的時候它就來了；我們不需要的時候，它就到街角的某一個大家都夠不著的地方停著，我覺得這是一個可能的方案。

但是我今天站在這裡，並不是要帶著大家天馬行空地去展開想像。當我們擁有了無人駕駛以後，還可以有行走的健身房、行走的SPA，因為未來在市場上一定會有許許多多的勇敢者和資本一起去做各種嘗試、去試錯。

也許剛才說的一切都不成立，但也一定會有很多新的東西會在我們的想像之外誕生。學者要做什麼呢？學者要做的不是一起去想可以發明什麼，而是去想這個東西被發明出來後，在投入使用後會產生什麼樣的社會影響。

所以今天我其實更多地想去講，在智能出行時代我們的社會想像是什麼。為什麼要講社會想像？我總是對每一種新產生的技術都心存懷疑，並不是我否定它，因為我們總是設想它是這個樣子的：光鮮的，美好的，烏托邦式的。

然後我們的現實總是這個樣子的，幾乎每次都是這樣。所以社會是很複雜的。

社會的複雜會導致高速公路變成曬穀場，前不久因為這個還發生了交通事故。

小區的健身器材會被用來曬被子，這些都是人性化的需求，我們實現了它的多功能的使用。前段時間李迪華老師還懟了這個健身設施，其實我覺得它曬被子還可以。

社會是很複雜的，它有它的隨機性和無序性：第一，我們預測不準；第二，我們的設計會失效，很多事情的走向跟我們想像的會不一樣，我們試圖去控制的東西往往會失控，不管是朝好的那一面，還是朝不好的那一面。

最近我們玩了一個遊戲叫底特律，它講述了仿生人覺醒的故事。

我把它挑出來是因為，第一，這是一個近科幻，遊戲里大量地用了一些我們可以去想像的未來的技術，去描繪了一個可信度非常高的生活場景，比如無人駕駛的計程車、未來的公交系統。

但我想說的並不是它的技術想像，而是這個故事給了我們一個很值得去探討的社會倫理的想像。我們現在看到的是一個仿生人，它可能是剛幫主人買完東西，準備坐公交車回家。這是一個仿生人專用的上車點。

車內的空間是這個樣子的。我們發現了新的種族隔離：後面是仿生人的站的空間，前面是人類坐的空間。

這個遊戲的偉大之處並不在於它做了很多天馬行空的技術想像，而是在於它探討了當未來出現機器人、仿生人、智能保姆之後，社會會發生什麼樣的變化。

所以如果我們要去理解未來的智能出行，必須要立足於對人性的理解，去面對社會的複雜和無序，只有這樣，我們才能得到一個可信的未來。

那麼無人駕駛到底會給我們一個什麼樣的未來？將如何影響我們的出行？我們最近收集了非常多關於未來出行的預測，其中在中文媒體當中轉載得比較多的是2015年《經濟學人》的一篇文章。

這篇文章提了很多預測的觀點，比如說自動駕駛可以允許員工住得更遠，道路交通事故減少，解放更多停車空間，節約找車時間。它還提了一個數據被引用得特別多，就是汽車保有量下降90%。

最近《Nature》上發了一篇MIT的論文，說未來經過更好的大數據的調度，尤其是有了自動駕駛之後，紐約只需要70%到50%的計程車就能提供當前的服務能力。

所以有很多關於出現自動駕駛之後到底需要多少車的預測，目前還沒有定論。我今天就和大家一起做一道很簡單的數學題。

我們有一個很簡單的推理，未來一個城市對於自動駕駛的車輛的需求，並不是由一天24小時平均的車輛使用率來決定的，因為我們對車的需求不是均衡的。它其實是由早高峰的出行量來決定的。

【想做數學題的朋友，歡迎拉到文末探討】

所以會不會導致這樣的結果：未來自動駕駛讓我們很方便，所以越方便城市越堵車。當然，整個社會的平均通勤時間一定會下降，但是出行結構會發生變化。

最後，我們一定會在公共交通所帶來的速度和擁擠舒適度，跟自動駕駛出行所帶來的速度和擁擠舒適度之間，去找到一個新的均衡點。這個均衡點會比現在好一些，但一定不是大家所想像的技術解決一切的結果，因為背後還有人性在那裡。

這是小汽車出行量的問題。那自動駕駛會如何改變我們的空間呢？城市不是只有人在生活，北京也好，上海也好，我們城市裡面有2000萬人，如果城市是一個大森林的話，在過去它就是有2000萬個小動物。

但當有了汽車，這個城市就湧進來了一些大個子、大動物，北京有500到600萬個，上海也差不多，當這些東西擠進來的時候，我們的城市是沒有做好準備的。

這是北京老城的一個非常典型的景象。

衚衕不是為汽車設計的，以前人們一般就步行，所以街巷衚衕是這樣一個尺度。而車進來了之後，道路空間、街巷空間有50%的面積就被佔用了。這是北京的一個常態，而且幾乎無解。

突然有一天北京的某一條衚衕，叫史家衚衕，要重新鋪路面，所以他們就在路上刷瀝青。因為瀝青是高溫的，很燙，那一天就把衚衕里的小汽車都清出去了，不讓它們在衚衕里停，所以我們看到了這樣一個景象。

圖片來源：史家衚衕博物館運營團隊

我們突然發現北平回來了。我們花了很多錢去進行衚衕的風貌整治，其實所有的一切都不如把小汽車趕走。到了傍晚，當地面的溫度降下來之後，小朋友們都回到了衚衕當中。

圖片來源：史家衚衕博物館運營團隊

這是很難見到的景象，沒有家長敢把小朋友放到當中，因為總是有很多的車經過，或是把孩子們遊戲的空間給佔掉了。我們那一天非常感動，在朋友圈大量地轉發說，哇，原來整治北京街巷衚衕的風貌這麼簡單。

圖片來源：史家衚衕博物館運營團隊

這個事情持續了多久呢？持續到傍晚。有人過來把車位重新給畫上了。第二天早上他們拍著照片說，「熟悉的味道又回來了」。

但車不僅跟我們爭奪這種空間。如果把汽車作為一種大個子的動物的話，停車場就是它們睡覺的地方。它們還要吃飯，要去保健、體檢、治病，還要洗澡、美容。還要去上學。這是在上海。

將黃浦區放大了來看，這裡面每一個藍色的塊塊都是居住小區，里外睡了一堆車，圖上的點點是它們的家，你們可以看看汽車是怎麼包圍人的。

所以我們得到下面這張圖，是上海的跟汽車服務直接相關的設施分布，可以看到有多少東西密密麻麻地生活在我們當中。

那麼上海人的遊憩休閑空間是什麼樣子的呢？是這樣的。

假設我們把第一張圖中的10%還給上海市民，變成人活動的空間，就會變成第三張圖這樣，我們會增加這麼多活動的空間。

中國的足球為什麼這麼糟糕，我們假設在這10%中，再拿出10%修成小球場，讓小朋友們去踢球，20年以後世界盃上怎麼會沒有我們呢？

當然，自動駕駛不一定只會帶來一個好的未來。很多人很積極地看待它，其實我是很謹慎地看待這個事情，因為換個詞就叫作郊區化蔓延。

哪怕時間一樣，通勤過程中的痛苦指數降低了。我們不需要親自開車，沒有急剎車，可以在路上睡，在路上K歌，一路戴著VR眼鏡，可以很舒適。這樣人性一定會驅動我們去住到更遠的地方，面朝大海，春暖花開。

接下來它會導致土地的浪費，會帶來更激烈的極端潮汐交通，會帶來過度的通勤。它會降低城市的密度，導致街道生活的消失，以及降低公共服務品質。

為什麼這麼說呢？每一個商業設施都需要有足夠多的消費者，都有一個服務半徑問題。現在上海內環的居民一般兩分鐘就可以找到一個便利店。當人口密度降下來之後，便利店就缺乏了足夠高密度的客流，那它就必須開得更稀疏一些。

一旦分布更稀疏，這就意味著，本來我不想開車出門，我也不得不開車出門，這會逼著我去開車。而且還會帶來高昂的基礎設施建設成本和運營成本，因為管線會鋪得更遠。

圖片來源：建築學報

當小汽車出行越舒適的時候，實際上你離理想的生活、人性化的城市也就越來越遠了。

技術可以讓生活變得更好，也有可能讓我們的城市變得更糟糕，所以對於未來的交通治理，不能只以交通去說交通。楊東援老師的文章中有一段話寫得非常好，「如果就交通討論交通，而不從城市的空間聯繫、居民的生活方式、城市的社會空間分布所造成的問題去考慮交通對策，那麼交通對策就是喂止疼葯」。

所以我們要從理解生活的角度去研究未來的出行，這就回到了我的本職工作。其實我們一直在進行市民的行為分析，想通過市民的生活來理解城市這個複雜系統。

出行不一定是提供交通設施和交通工具，也有可能是改變城市的功能結構、服務配置，以此來改善我們的交通系統，最後提升城市的品質。

我們做了一些宏觀的研究，一組基於出行數據對城市市民生活的認知。我手上有一些公交和地鐵的刷卡數據，你們現在看到的是北京和上海一天24小時地鐵站進出站的客流的變化。

我們把地鐵的刷卡記錄做了一個聚類分析，聚成了十種不同的出行的人。這裡面橫坐標是一天24小時，縱坐標是周一到周日。

這是北京的上班族的統計結果。比如左上角這一組人，他們共同的出行模式是早上7點左右乘坐地鐵出門，晚上5點左右乘坐地鐵下班回家。右上角這一組就是7點左右出門，晚上6點左右坐地鐵回家。

還有分別是早上6點、8點、9點出門，但是不知道幾點回家的。

有一些我不能理解的很詭異的，只有禮拜一中午出門，還有禮拜天晚上出門的人。我不知道為什麼。

我們就找到了北京這十種最主要的使用地鐵的人的行為模式。

再看上海，比如有早上8點鐘出門，大概6點到7點回家；9點鐘出門，不知道幾點回家的；8點出門5點回家的等等。大家可以看到上海沒有那種早上6點出門不知道幾點回家的。

這是北京和上海我們聚出來的這些人，聚它幹嗎，我想知道哪個城市加班比較多。結果是這樣的：北京只有23.2%的人不經常加班，70%多的人是經常性加班的。這些不加班的人大概分布在北京的東二環和西二環沿線，少數在中關村軟體園和CBD，這是北京比較幸福的人。

上海到底有多少穩定上下班的呢？54.9%。上海最幸福的這一群人，他們上班地點在2號線沿線。所以北京人慘啊，北京人拼啊。這是我們看到的一個最直觀的關於加班的情況。

我們還做了一個更好玩的事情，一個一個地去看了每一個持卡人的生活時長，因為通過刷卡數據可以知道他們一天大概有多少可自由支配的時間。我們去看住在哪些站點周圍的人比較happy。

站點越紅就代表你的可支配生活時長越長，黃色的次之，綠色的再次之，藍色的最少。這下面有它的時間長度。右邊是上海的，一眼就能看到，上海的紅點點比較多。

但還是要聲明一下，我觀測的不是所有的上班族，僅是坐地鐵的上班族。我們去計算每個居住小區隸屬於哪個地鐵站，再把每個站點的居民生活時長投射到小區上，這樣就得到了兩個城市每個小區的地鐵上班族的生活品質。

越藍代表這個小區里的人生活質量越好，越紅的越慘。北京和上海的都有，你們可以看看自己家所在的小區是比較happy的，還是比較悲催的。

值得一提的是，並不是大家所想像的住得越遠的人生活品質越差，雖然北京總體上看起來是這樣，但實際上並不是。比如說北京的亦庄東部和平谷，可自由支配時間就很長，以上海為例，奉賢、寶山也有這種特點。

為什麼呢？因為雖然住得遠，但他們的出行並不是向心的，他們的生活跟主城區、跟內環沒有關係，他們生活在自己那個組團內部，所以生活品質很高，而且加班也不多。

最後我們得到了北京和上海接近兩萬個居住小區的可自由支配生活時長的測度。我們可以對比一下。最左側是最悲催的這群人，北京和上海比例都差不多，都接近10%。但是接下來次慘、次次慘、次次次慘的都是北京比較多，北京一直到什麼地方才被超越呢？

在每一天有14.25到14.5個小時生活時長的人這塊兒，上海一下子就超越北京了。到了14.75個小時的時候，上海還有15%，北京就只有不到5%了。再往上到15個小時一天，北京就看不到什麼人了。

這是我們看到的兩個城市生活品質的差異，我們利用可自由支配的生活時長去做的這麼一個測度，但這只是一個階段性工作，我們想分析背後的原因是什麼，為什麼北京人生活的品質比上海人差這麼多。

我們想把這樣一些生活品質的測度指標，跟一些外部環境變數進行回歸分析，看一看到底什麼樣的城市可以給我們一個更理想的生活。當然這個工作很難做，我們只是剛剛起步。

接下來我想講一個更完整的試驗。首先要介紹一個很時髦的跟Sidewalk Labs並列的知名實驗室，它位於北京的西二環，叫Duckbridge Labs，因為這個地方有個地名叫鴨子橋，剛好我就在那上班。

我們在那裡干一個事情，就是試圖給它一個智能化的解決方案，以及怎麼去實現一個人性化的社區。

首先，我們想解決在一個不智能的社區怎麼實現社區感知和數據採集的問題。

有很多社區規劃師、交通規劃師，他們日常生活就是站在那兒數人、數車、數房子。如果你們做過社區規劃的話，一定會深刻地知道這當中的痛苦以及mapping的過程有多複雜。當我們去做鴨子橋這個社區研究的時候，就遇到了這個問題。

於是我們利用微信的入口，開發了一個調研小程序。拍的每一張社區的照片，它都會自動把要素提取出來，告知照片中有多少車、有多少人、有多少建築物等等，這樣就能夠知道這個社區的活力分布、停車分布和交通流量。

利用這個方法，我們對鴨子橋社區的每一條道路在不同時間段進行了一個截面的量化認知。

舉個例子，早上9點有很多行人分布在這個社區的南側，越紅的路代表流量越高。但我們發現同一時間，老年人會出現在這個社區的北側，可以看到一個紅色的向左的L型流量，一會兒我會解釋為什麼有這樣一個特徵。

這樣我們就把一天之內人們是如何使用空間的測度出來了。

接下來我們去認知人在空間當中的活動。我們能夠知道幾點鐘有人出來遛狗，沿著哪條路遛，幾點鐘居民去買菜了，小朋友放學了是沿著哪條路回家等等。通過這樣去了解一個社區的空間場所到底承載了什麼樣的功能，為人提供什麼樣的服務。

我們試圖讓中國所有的社區都能得到這樣一種量化認知，知道人跟城市的關係。除此之外，我們還可以利用大數據、手機的定位數據等等，去知道這個社區的居民在哪上班，上班的距離有多遠。

我們還計算了社區15分鐘生活圈的便利性，在15分鐘的步行可達範圍裡面，他們到底有什麼、到底缺什麼。這張圖上可以直觀地告訴我們，這裡缺中學，缺運動的場館，尤其缺咖啡廳，步行半個小時也找不到一個咖啡廳。

並且它的公交覆蓋度不好，地鐵覆蓋度也不好。

我們利用手機的定位數據，計算了這個社區的居民休閑時間都在什麼地方活動。所以我們就知道他們喜歡去哪個菜市場買菜，喜歡去哪個餐館吃飯，喜歡去哪裡遛彎，這樣就把這個社區居民的生活給投射出來了。

現在你們就基本上可以理解了，為什麼老年人早上出現在這個向左的L型上面。因為社區的西北側有一個菜市場，早上9點鐘很多人就從那買了菜往回走。

另外值得一提的是，圖中有一個像刀把的空間。這裡是金中都遺址，是一個大型的遺址公園，空間品質是很好的，它是屬於這個社區的，但是卻看不到很多居民在這裡的定位。為什麼呢？為什麼社區的居民不怎麼去這兒，而要去北側很窄的一個濱河的綠道？

原因在這兒：金中都遺址公園在社區的南邊，但是這個社區的主要的生活性服務設施都在北側。

所以人們生活的步行路徑是從社區出來，在買菜的同時順便去溜彎，或者買菜之前去溜彎，他們不願意繞一段路跑到南邊遺址公園的大綠地里去，而是選擇北邊的濱河綠道里順路就走。

我們並不是想詬病，說我們的生活服務設施沒有進行整體考慮，不是這個意思。我只是想告訴你們怎麼去理解人的出行行為，人的出行行為跟他的生活習慣、生活路徑，跟設施分布有高度相關性。

除了步行，我們還可以看在車行尺度下他們又是個什麼樣的模式。中間這個熱地圖，是他們在車行尺度上的一個生活分布，我們把他們主要去的一些地點也標出來了。

同時你們可以看到，圖上有一個藍色的氣泡一樣的邊框，這是利用公共交通40分鐘的可達範圍。這個社區居民的主要生活，大概有70%的休閑活動都在它這40分鐘的公交等時圈裡面。

但是我們計算了一下上海徐匯、靜安和黃浦區的主要社區，它們達到70%的休閑活動分布的公交等時圈是25到30分鐘，而同樣的，北京在二環邊上的一個社區，它要用40分鐘才能夠覆蓋主要的休閑活動。在上海，當它達到40分鐘的公交等時圈的時候，它可以覆蓋上海市居民85%到90%的休閑活動。

因此一個城市的功能結構、交通設施的條件，跟居民的出行、生活有直接的關係，所以解決交通問題，不一定簡簡單單地是修路、開通地鐵、放公交車，也有可能是功能布局、生活性服務的問題。

基於上面做的一些數據分析，我們就能夠通過系統平台看到這個社區在不同的地點都有些什麼樣的事情在發生，比如說哪些地點是鄰里的交往中心，哪些地點是社區主要的無序停車空間，哪裡是廢棄品堆砌的空間等等。

再進一步，如果未來要讓這個社區智能化，去替代我們人的眼睛觀察，該布設什麼樣的感測器、布設在什麼地方，能解決什麼樣的問題，為什麼要採集這個數據。

所以我們就做了一個社區智能布點的規劃，整個這一切我們是試圖用一個系統性的方法去進行社區生活的測度，以及通過數據去引導它進行社區的提升和優化。

最後回到我的一個總結，未來不管是空間的智能化，自動的智能駕駛，還是人居的智能化，它們都不是我們的一個目的，而是我們的一個手段。

我們要做的是通過對於人的空間行為的感知，去認知人對於城市的需求，通過人對於城市的需求去推動以人為本的設計，通過以人為本的設計去打造人性化的社區，最終實現一個可持續的城市，這才能夠在未來的不確定性中給我們一個更可控制的未來。

謝謝大家。

出現自動駕駛之後到底需要多少車？

我們有一個很簡單的推理，未來一個城市對於自動駕駛的車輛的需求，並不是由一天24小時平均的車輛使用率來決定的，因為我們對車的需求不是均衡的。它其實是由早高峰的出行量來決定的，因為晚高峰會更均勻，而早高峰會更集中。

拋開其他的變數，假設維持相應的出行結構，就是假設未來使用小汽車出行的量不變，那麼這個數字就是由上班族的人數、每一輛車的車均人數、小汽車的出行佔比和早高峰接送趟數來決定。

這個早高峰用車的趟數就是所謂的共享出行，我把你送到了，我還可以再接另外一個人去上班，而不是就停在了辦公室。所以我們最後得到了這樣一個簡單的公式。

舉個例子，根據第五次北京市的綜合交通調查，北京一天大概有1215萬人上班，在2014年有接近25%的人使用小汽車上班，然後平均每輛小汽車有1.24個人，北京的早高峰期有兩個多小時，早高峰通勤的時長是平均每個人56分鐘。

所以我們把上面剛才得到的一些數字帶進來進行計算，北京如果維持24%的小汽車出行佔比的話，需要多少自動駕駛汽車呢？120萬輛。

2014年北京大概有420萬輛私人小汽車，120萬輛大概佔29%。

但是這裡有一些問題。比如說第一個，我們假設了通勤時間不變。自動駕駛會讓駕駛環境變好，所以剎車帶來的手風琴效應會降低，通勤時間也會相應縮短。

第二，我假設的是當車把人送到了終點之後，它立即能在終點找到一個人再把他送回來，所以它能夠在兩個小時內送兩次。但實際上沒有一個城市的職住剛好是這麼均衡的能夠成對往返的。

我們是向心性的，所以有可能大多數情況下它還是要空駛回來，這一里一外就抵消了剛才所說的駕駛環境變化帶來的通勤時間的縮短，因為它是一個向心性的潮汐的交通模式。

這個事沒有完，未來我們真的是只需要29%的車嗎？其實不是，我們又回到了一個很經典的經濟學概念，傑文斯悖論。這是他當時做的煤炭問題研究，就是假設我們提高了燃煤的效率，是不是可以節約更多的能源。

最後結論不是，單位燃煤效率的提升，會導致整個社會燃煤使用量的增加。因為它關係到一個重要的經濟學概念，叫需求彈性。而出行恰恰是一個需求彈性極其大的，遠大於「1」的事情。

也就是當未來無人駕駛、自動駕駛的小汽車出行變的很方便的時候，每一個理性的人都會拋棄公共交通，選擇無人駕駛小汽車，它會激發大家的出行需求，尤其是小汽車的出行需求。這個叫誘導性出行，或者誘導性需求。

所以會不會導致這樣的結果：未來自動駕駛讓我們很方便，所以越方便城市越堵車。當然，整個社會的平均通勤時間一定會下降，但是出行結構會發生變化。

最後，我們一定會在公共交通所帶來的速度和擁擠舒適度，跟自動駕駛出行所帶來的的速度和擁擠舒適度之間，去找到一個新的均衡點。這個均衡點會比現在好一些，但一定不是大家所想像的技術解決一切的結果，因為背後還有人性在那裡。