电动机器人出租车（eRT）与电动无人飞行器（eUAV）系统的比较优化

城市出行的新方式

想象在拥挤的城市叫车时有两种选择：一种是在车流中滑行的无人驾驶电动汽车，另一种是将你带过街道并在附近楼顶降落的小型电动飞行器。本文提出一个简单而紧迫的问题：在相同规则和约束下，哪种系统对城市更有意义——以地面为主的电动机器人出租车，还是像空中出租车一样使用的电动无人飞行器——以及它们在旅行时间与总体成本之间带来怎样的权衡？

两种未来出行选项、同一测试城市

研究者构建了一个共享框架以公平评估两种系统，选择韩国世宗市作为试验地。他们输入了逼真的道路网络、实时交通速度和统计生成的乘客请求。对于每种系统，框架决定需要多少辆车、应安装多少台快充器以及放在哪里、以及电池应有多大。然后它模拟一年运营，规模为每天100名乘客，并汇总所有重要项：车辆与充电基础设施成本、电力费用，以及乘客从叫车到到达的旅行时间。

机器人出租车和空中出租车的实际运营方式

在地面上，电动机器人出租车被假定为完全自主。中央控制系统不断跟踪它们的位置、电量和乘客请求。每辆车在三种基本状态之间循环：空闲巡航、载客和前往充电站。当电量低时，车辆会被指引到最近的可用充电桩；当通过手机应用收到请求时，系统会指派能快速到达乘客且仍有足够电量到达充电站的车辆。充电站位置、充电桩数量和充电功率被视为影响成本与等待时间的重要设计选择。

上天后会改变什么

空中系统采用多旋翼风格的电动飞行器，每次运送一名乘客，在预选的高层建筑之间穿梭。此处空闲状态发生在楼顶的垂直场站（vertiport）充电站，而不是在道路旁。车辆爬升到固定巡航高度以避开障碍，飞行近似直线航路，然后在另一座楼顶降落。由于起降平台需要占用空间且必须谨慎选址，每个垂直场站比地面充电站更昂贵，而且每架飞机需要独立的充电位。飞行航程对重量、空气动力学和电池容量高度敏感，因此模型包含了较重电池既能延长能量供应又会增加每公里能耗的影响。

在节省时间与总成本之间取得平衡

在此设定下，团队使用遗传算法——一种受进化启发的搜索方法——来寻找在满足预定出行时间目标的前提下最便宜的设计。对于较为宽松的目标（约27–30分钟门到门），优化后的机器人出租车系统总体成本远低于空中系统，主要因为地面充电器和车辆成本较低且可以灵活共享。但当城市要求更快的行程时——例如约21分钟左右——地面系统成本急剧上升：需要更多车辆、更多充电桩和更多能源以应对拥堵并缩短等待时间，在大约21分钟以下，找不到可行的机器人出租车设计。相比之下，随着旅行时间目标收紧，空中系统的成本仅适度增长，因为飞越交通自然缩短了距离并避开拥堵。研究还发现，尽管空中出租车提供更短的中位旅行时间，但其行程时间更为波动，更有可能出现较长延误，而机器人出租车平均更慢但更稳定。

这对未来城市出行意味着什么

在日常条件下，如果人们可以容忍较长的行程，电动机器人出租车似乎是经济的主力：它们使用现有道路、需要更少且更便宜的站点，并在每公里能耗上更低。然 而，当城市或特定路线要求非常快速的出行时，设计良好的电动空中出租车系统可以提供汽车无法匹敌的速度，且在城市愿意投资密集楼顶基础设施的前提下，总成本具有竞争力甚至更低。总体而言，这项研究表明，未来的城市出行不太可能是轮子与机翼之间的赢家通吃比赛。相反，地面机器人出租车可能以低成本、可靠地处理大多数常规出行，而电动空中出租车则作为一层高端的高速网络出现，特别适用于对时间高度敏感且空域与安全规则允许的场景。

引用: Seo, H., Kim, S., Shin, B. et al. Comparative optimization of electric robo-taxi (eRT) and electric unmanned aerial vehicle (eUAV) systems. Sci Rep 16, 12617 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42843-y

关键词: 电动机器人出租车, 城市空中出行, 自主运输, 充电基础设施, 出行优化