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          BBC:電動汽車占領(lǐng)市場,比人們想象的要來的更快

          英國BBC首席環(huán)境記者Justin Rowlatt發(fā)表題為《為什么電動汽車會比人們的想象來的要快?》(Why electric cars will take over sooner than you think)的文章指出,自1913年亨利·福特的第一條生產(chǎn)線開始生產(chǎn)以來,我們正處于汽車業(yè)最大的革命之中,而且這場革命很可能發(fā)生得比所有人想象的要快得多。許多行業(yè)觀察家認(rèn)為,全球已經(jīng)越過了一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),電動汽車的銷量將迅速超過汽油和柴油汽車。

          當(dāng)然,這只是世界大型汽車制造商的想法。


          捷豹計(jì)劃從2025年開始只銷售電動汽車,沃爾沃計(jì)劃從2030年開始銷售,近期,英國跑車品牌蓮花公司也表示將效仿,從2028年開始只銷售電動車型。通用汽車公司表示2035年將只生產(chǎn)電動汽車;福特公司到2030年在歐洲銷售的所有汽車都將是電動的;而大眾公司到2030年70%的銷售將是電動汽車。

          這不是時(shí)尚,也不僅僅是環(huán)保。確實(shí),全球各地的許多政府都在制定禁止銷售汽油和柴油等燃油汽車的目標(biāo),也的確推動了這一進(jìn)程。但是,讓內(nèi)燃機(jī)終結(jié)的,更不可避免的是一場技術(shù)革命,而且技術(shù)革命往往發(fā)生得很快。


          據(jù)估計(jì),目前的電動汽車市場,頗有些類似于20世紀(jì)90年代末或21世紀(jì)初互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展境況。那時(shí)候,人們對互聯(lián)網(wǎng)這一新鮮事物還議論紛紛。杰夫?貝索斯剛剛創(chuàng)立亞馬遜不久,谷歌(Google)則開始搶占Altavista、askjeeves和雅虎等老牌傳統(tǒng)搜索公司的互聯(lián)網(wǎng)搜索和廣告業(yè)務(wù);一些互聯(lián)網(wǎng)公司的估值令人瞠目結(jié)舌。

          當(dāng)時(shí)對于那些還沒有上網(wǎng)的人來說,這一切似乎都是令人興奮和感到有趣的,但對生活似乎也無甚緊要——通過電腦進(jìn)行交流能有什么好處?畢竟,我們有電話!但是,互聯(lián)網(wǎng)和所有成功的新技術(shù)一樣,并沒有沿著一條直線走入世界,它遵循的模式被技術(shù)專家稱為“S曲線”(S-Cruve)。這條曲線背后所隱含的發(fā)展模式,足以摧毀現(xiàn)有的業(yè)務(wù),改變我們幾乎做任何事情的方式。

          20世紀(jì)初,內(nèi)燃機(jī)也遵循了同樣的發(fā)展軌跡;蒸汽機(jī)和印刷機(jī)也是如此;電動汽車也將如此。事實(shí)上,電動車有一個(gè)比互聯(lián)網(wǎng)更古老的血統(tǒng),歷史上第一輛粗糙的電動汽車是由蘇格蘭發(fā)明家羅伯特安德森在20世紀(jì)30年代發(fā)明的。但直到最近幾年,這項(xiàng)技術(shù)的價(jià)格才使其具有競爭力。


          最顯著的變化是價(jià)格。美國清潔能源研究機(jī)構(gòu)落基山研究所(RMI)的 Madeline Tyson 表示,就在10年前,每千瓦時(shí)電池的成本還高達(dá)1000美元,現(xiàn)在下降到差不多100美元。如果考慮到燃料和維修的成本,許多電動汽車已經(jīng)比汽油或柴油汽車更便宜。與此同時(shí),電池的能量密度也在不斷提高。



          在新冠疫情大流行期間,2020年全球電動汽車銷量仍取得快速增長,增長達(dá)43%,賣出了320萬輛。雖然電動汽車依然只占各類汽車總銷量的5%,但這表明我們已經(jīng)進(jìn)入了快速增長曲線的陡峭上升階段。據(jù)投資銀行瑞銀(UBS)的最新預(yù)測,到2025年全球新車銷量的20%將是電動汽車,到2030年這一比例將躍升至40%,到2040年全球銷售的幾乎每輛新車都將是電動汽車。

          這背后的原因在于另一條曲線——制造商稱之為“學(xué)習(xí)曲線”。當(dāng)我們生產(chǎn)的東西越多,制作得越好,就越便宜。這就是為什么個(gè)人電腦、廚房電器以及汽油和柴油汽車變得如此實(shí)惠的原因,電動汽車的發(fā)展,毫無疑問也將遵循這一規(guī)律曲線。

          (來源:BBC、國際能源小數(shù)據(jù)E Small Data)


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