作者：蔡国伟发布时间：2026-06-16 01:26:18 点击数：51359

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：自动驾驶技术会让城市变得更大

最初，当互联网方兴未艾的时候，人们认为，一条网线通达寰球，世界会变得更加分散。英国政经学院教授理查德·奥布里恩（Richard O'Brien）认为，“地理”的概念正被终结，全球人口将分布得更加均衡。美国作家托马斯·弗里德曼（Thomas Friedman）则在其著名的《世界是平的》中提及，全球化和互联网将使资源的分布更加平均。

但是，事实的发展并非如此，随着互联网的发展，反而出现了进一步朝大城市聚集的现象。根据联合国的定义，世界级大都市圈圈域内总人口在800万以上，2000年世界大都市圈共计25个，2018年则达到36个。而根据联合国《2025年世界城市化展望》报告，人口超1000万的特大城市的数量，也从50年前的1个（纽约）增至2025年的33个。

以伦敦为例，在1961—1991年逆城市化，大伦敦都市区人口减少之后，大伦敦都市区又出现人口快速增长状态。同样，自1995年后，东京都市圈也开始进入新的一轮城市化阶段。这个过程，正好伴随着互联网技术的发展。

为什么会出现这个现象？在我看来，首先是隐性知识，即那些只可意会、不可言传的知识，只能面对面，才能高效地交流。比如高强度的头脑风暴，动作、肢体语言、表情、情绪都必不可少。另外，工作不仅仅是完成既定任务，也有关系、归属感、默契度。此外，还有人脉、信任等人际资源，也只有通过线下完成。所以，人们仍然需要见面，机会仍高度集中在城市。网络就像一根虹吸管，把那些无形的资源都汲取到大城市，就像高铁，降低了沿线城市的经济发展速度，提升了中心城市的经济发展速度。于是，网络加强了马太效应，有些城市持续发展，成为超级大都市；有些城市则日渐凋敝，全球影响力不断下降。

虽然城市规模越大，对一国的创新能力越有利，但城市也无法任意地扩大其规模。限制城市规模的一大因素是通勤成本。住得太远，每天花太多的时间在路上，人会很疲惫。曾有经济学家说，年轻人要住得近一点，把时间留给自己学习、充电，而不是浪费在路上。

通勤的时间成本，其实是一种机会成本，即通勤时间，本可以用来做其他的事。所以，为了转化这种时间成本，很多人在坐公交通勤时，通过手机学习、娱乐。这样付出的就不是“完全时间成本”，而只是“部分时间成本”，年轻人就可以接受更长的通勤时间。比如，原本可以接受半小时通勤，但现在可以刷剧了，通勤一小时也变得可以接受，反正回家也要刷剧一小时。

但上下班通勤并不意味着只有时间成本，也有暴露在公共场所中的精神和体力成本。很多人为了减少这个成本，就选择自己开车。私家车不仅仅是交通工具，更是移动的私人空间。在这个空间，你可以避开嘈杂、难闻的气味、不可避免的身体接触，但缺点是，你必须放弃刷手机，全部精力盯着路面。也就是说，需要付出“完全的时间成本”，换取私人空间。而且，考虑到拥堵，所耗费的时间往往比乘坐公共交通更长。

显然，自动驾驶，会进一步降低私家车通勤的成本。当然，这里说的自动驾驶是L4级别的，完全无人自动驾驶。自动驾驶可以把司机解放出来，车在行驶，人在这个完全放松的私人空间中，可以听音乐、看剧、睡觉，处理工作。也就是说，开车的时间付出，也从“完全时间付出”变为了“部分时间付出”，同时，还可以享受私人空间。这种情况下，人们可以接受的通勤时间就会更长。显然，40分钟的地铁，和完全解放双手双眼的私家车中的80分钟，后者可能更容易被接受。

通勤痛苦是城市变得更大带来的城市病之一，反过来说，通勤痛苦阻碍了城市变得更大。那么，当L4级自动驾驶，以及电动化降低了通勤成本，人们能接受的通勤时间就会变长，这会让城市变得更大。

除了开头提到的城市变得更大，有利于创新外，城市变大，也是提振消费的重要推力。

首先，消费是一个文化因素，城市生活会自然而然地提升人的消费倾向。其次，自动驾驶让人们接受更长的通勤时间后，20—40公里的近郊低密度社区的吸引力就会大幅提升。景观、面积、私密性、社区品质的权重就会上升，地段的需求就会下降，

这会带来新的房地产需求。

2023年9月底，自然资源部发文建议取消远郊城区新供宅地容积率不低于1.0的限制，这意味着始自于1994年的“限墅令”迎来松绑。自动驾驶新技术和提振房地产需求的政策，将会产生协同共振效应。

居住面积本身也会带来新的消费需求。土地不仅是财富之母，也是消费之母。有了更大的面积、花园、露台、地下室、阁楼、更大的客厅，都会带来新的消费。而且，这种消费带有一定程度上的刚性。美国之所以消费强劲，很大一个原因就是中产在郊区居住，消费能力匹配了更大的面积。而中国虽然平均居住面积不小，但结构上是错配的。更有消费能力的中产，居住在市中心狭小的房子内，屋子里堆得满满的，有钱没地方花；而农民的宅基地虽然很大，但没消费能力，房子里空荡荡的。

当然，自动驾驶也带来一些问题。如果大家都住远郊，高峰期的道路拥堵可能加剧。但自动驾驶并非单车自动驾驶，通过车辆数据的实时共享，可以通过编队行驶、动态路线规划，更高效地利用道路容量。

所以，自动驾驶技术赋能于经济，并非只作用于交通领域，而是会渗透到整个经济的方方面面，既能扩大城市规模，又能减少城市病，实现帕累托改进。综合性地考虑自动驾驶技术在经济、社会中的潜在影响力，在城市规模、土地、房地产政策等方面，制定相关政策，才能最大程度地从技术红利中获益，推动经济、社会的持续发展。

当然，整个过程也并非一蹴而就的。纵观人类技术发展史，每一次重大技术变革，都必然伴随着社会结构、生活方式与配套体系的同步调整。从蒸汽机车到汽车普及，新技术都经历了长期的技术打磨、规则完善与社会适应过程。自动驾驶引发城市边界、人居布局、资源分配的深层变革，也同样如此，既要积极攻克技术瓶颈、完善行业规范，也要兼顾经济、社会整体对自动驾驶技术的适配节奏，统筹城乡土地资源、公共交通服务的均衡供给，由此，才能最大化享受技术红利的同时，也减少对社会的冲击。总之，技术是发展的驱动力，社会是发展的根基，把握好二者的平衡，才能让技术进步真正服务于全社会的长远发展。

（作者刘远举为上海金融与法律研究院研究员）

来源：刘远举

昨日官方披露行业最新成果自动驾驶技术会让城市变得更大

最初，当互联网方兴未艾的时候，人们认为，一条网线通达寰球，世界会变得更加分散。英国政经学院教授理查德·奥布里恩（Richard O'Brien）认为，“地理”的概念正被终结，全球人口将分布得更加均衡。美国作家托马斯·弗里德曼（Thomas Friedman）则在其著名的《世界是平的》中提及，全球化和互联网将使资源的分布更加平均。

但是，事实的发展并非如此，随着互联网的发展，反而出现了进一步朝大城市聚集的现象。根据联合国的定义，世界级大都市圈圈域内总人口在800万以上，2000年世界大都市圈共计25个，2018年则达到36个。而根据联合国《2025年世界城市化展望》报告，人口超1000万的特大城市的数量，也从50年前的1个（纽约）增至2025年的33个。

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虽然城市规模越大，对一国的创新能力越有利，但城市也无法任意地扩大其规模。限制城市规模的一大因素是通勤成本。住得太远，每天花太多的时间在路上，人会很疲惫。曾有经济学家说，年轻人要住得近一点，把时间留给自己学习、充电，而不是浪费在路上。

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但上下班通勤并不意味着只有时间成本，也有暴露在公共场所中的精神和体力成本。很多人为了减少这个成本，就选择自己开车。私家车不仅仅是交通工具，更是移动的私人空间。在这个空间，你可以避开嘈杂、难闻的气味、不可避免的身体接触，但缺点是，你必须放弃刷手机，全部精力盯着路面。也就是说，需要付出“完全的时间成本”，换取私人空间。而且，考虑到拥堵，所耗费的时间往往比乘坐公共交通更长。

显然，自动驾驶，会进一步降低私家车通勤的成本。当然，这里说的自动驾驶是L4级别的，完全无人自动驾驶。自动驾驶可以把司机解放出来，车在行驶，人在这个完全放松的私人空间中，可以听音乐、看剧、睡觉，处理工作。也就是说，开车的时间付出，也从“完全时间付出”变为了“部分时间付出”，同时，还可以享受私人空间。这种情况下，人们可以接受的通勤时间就会更长。显然，40分钟的地铁，和完全解放双手双眼的私家车中的80分钟，后者可能更容易被接受。

通勤痛苦是城市变得更大带来的城市病之一，反过来说，通勤痛苦阻碍了城市变得更大。那么，当L4级自动驾驶，以及电动化降低了通勤成本，人们能接受的通勤时间就会变长，这会让城市变得更大。

除了开头提到的城市变得更大，有利于创新外，城市变大，也是提振消费的重要推力。

首先，消费是一个文化因素，城市生活会自然而然地提升人的消费倾向。其次，自动驾驶让人们接受更长的通勤时间后，20—40公里的近郊低密度社区的吸引力就会大幅提升。景观、面积、私密性、社区品质的权重就会上升，地段的需求就会下降，

这会带来新的房地产需求。

2023年9月底，自然资源部发文建议取消远郊城区新供宅地容积率不低于1.0的限制，这意味着始自于1994年的“限墅令”迎来松绑。自动驾驶新技术和提振房地产需求的政策，将会产生协同共振效应。

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当然，自动驾驶也带来一些问题。如果大家都住远郊，高峰期的道路拥堵可能加剧。但自动驾驶并非单车自动驾驶，通过车辆数据的实时共享，可以通过编队行驶、动态路线规划，更高效地利用道路容量。

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（作者刘远举为上海金融与法律研究院研究员）

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详细信息
  • 软件大小:36.32MB
  • 最后更新:2026-06-16 01:26:18
  • 最新版本:{版本}
  • 文件格式:apk
  • 应用分类:ios-Android自动驾驶技术会让城市变得更大
  • 使用语言:中文
  • :需要联网
  • 系统要求:3.88以上
应用介绍
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