原文發表于《科技導報》2025年第 8 期 《共享化、電動化、智能化應用對城市交通減排的貢獻及政策協同 》

共享化、智能化等交通新業態將深刻影響未來城市出行模式，是城市客運減排的重要方向。相關技術的普及應用將促進城市交通零排放目標的實現，還能減少私家車數量，顯著提高城市交通運行效率。為此，《科技導報》邀請交通運輸部科學研究院專家，采用T3E?SAM模型，設置了“雙碳”目標情景和技術變革情景，預測了未來城市客運的需求，并量化了共享化、電動化、智能化交通的減排效果。這一研究將為探索城市交通綠色轉型路徑、制定精準減排政策提供重要的科學依據。

實現“碳達峰碳中和”目標已經成為中國應對氣候變化的戰略。交通部門作為中國主要的碳排放部門之一，其碳排放總量持續上升，2005—2021年年均增速達3.6%，同時，占比呈現上升趨勢，從2005年6.4%上升為2021年的10.7%，未來交通部門將面臨較大的減排壓力。城市是居民活動的密集區域，中國私家車數量從2005年的1383萬輛，增長到2023年的2.71億輛，增長了近19倍，使中國城市交通碳排放成為交通部門中重要的碳排放源?？紤]到中國未來城鎮化率還將進一步提升，城市規模還將擴大，城市交通總需求量將繼續上升，并對時效性、舒適性等出行服務品質要求越來越高，城市交通碳排放總量控制難度日益增加。此外，城市在工業、建筑等部門減排空間日益縮減，交通部門碳減排成為城市的主要減排部門。

城市交通低碳發展一直是學術熱點問題，研究主要集中在城市交通碳排放核算和未來趨勢預測、城市交通碳排放影響因素識別以及典型城市減排路徑設計等方面。首先，研究人員構建核算模型對城市交通碳排放量進行核算，并基于不同情景預測了未來交通碳排放趨勢。其中，自上而下模型能夠較好反映城市經濟等宏觀因素與交通需求的影響，通過構建包括社會經濟、交通供需和城市的人口規模、經濟發展情況、交通基礎設施完備情況、新能源車輛應用情況等主要驅動因子的系統動力學模型，能夠核算城市交通能耗和碳排放量的變化趨勢。自下而上能源系統模型能夠更好反映交通運輸行業自身減排措施帶來的減排效果，劉俊伶等構建了該類模型，對提高車輛能效、推廣新能源車和鼓勵綠色出行3類典型城市交通低碳措施的減排潛力進行了核算和預測。其次，綠色出行是城市交通碳排放最主要的影響因素，一項針對天津市811名城市居民的調研發現，城市公共交通的完善度直接影響居民的出行選擇。同時，當城市人口密度較高，城市交通基礎設施完善、有充足的步行道和自行車道時，城市綠色出行比例較高。第三，中國城市各具特點，需要因地制宜地制定低碳交通發展對策。對于一線城市，由于其超大的人口規模、相對較多的財政預算及創新能力，能夠通過優化公共交通供給、加快推廣新能源車、提高治理水平，推動城市交通碳達峰。對于二三線城市，仍處于城市發展階段，需結合城市發展特征、資源稟賦和優勢產業，發展具備比較優勢的能源結構、打造智慧交通系統、優化城市空間結構等實現城市交通的“雙碳”目標。

隨著城市交通排放對氣候變化的影響日益增大，越來越多的研究聚焦于共享化、電動化、智能化出行在城市交通減排中的貢獻。共享化出行通過乘坐公共交通、共享單車和拼車等方式減少私人乘用車的使用頻率和擁有量，進而降低交通總量和碳排放。電動化的減排效果更為顯著，通過替代傳統燃料車輛，直接減少能耗和碳排放。智能化的應用通過利用大數據、人工智能和物聯網技術實現自動駕駛，提高車輛運行效率和道路使用率，減少車輛空載率和行駛距離，降低交通擁堵和碳排放。

綜上，現階段研究人員對城市交通的碳排量核算、預測、影響因素、城市低碳發展路徑等問題，以及共享化、電動化、智能化的減排原理開展了深入的研究。但主要集中在單一技術或模式的減排潛力評估，缺乏對多模式融合及政策協同的系統性研究。然而，隨著科技的發展，網約車平臺等共享化技術、自動駕駛等信息技術以及純電動車輛等新能源技術的應用已經成為推動城市出行方式變革的核心動力。為更好地探索城市交通低碳轉型發展的路徑，量化分析城市交通“共享化、電動化、智能化”發展趨勢帶來的減排潛力成為現階段研究迫切的需求。本文通過分析中國共享化、電動化、智能化交通對城市出行的影響，構建城市交通碳排放預測模型，量化了不同情景下的減排效果，提出中國城市共享化、電動化、智能化交通發展的協同政策建議，為未來城市交通低碳智能化發展提供科學的參照。

1 現狀分析

1.1 城市出行以共享出行為主，傳統共享出行模式占比降低

廣義的共享出行是指多個居民共同使用交通運輸工具完成出行，包括傳統共享出行模式，如公共交通、巡游出租車；新興的共享出行模式，如合乘、分時租賃、共享單車、網絡預約出租車（簡稱“網約車”）等。

城市出行以共享出行為主，但不同共享模式呈現不同發展趨勢。2014年之前公共交通是城市出行最主要的方式，但受到軌道交通、票價改革和共享單車普及的影響，出行量在2014年達到峰值后持續下降。軌道交通隨著基礎設施的建設，出行量持續上升，但考慮到中國僅有限城市具備建設軌道交通的條件，其客運量將持續增長但存在上限。巡游出租車受到網約車的沖擊以及牌照限制，自2014年其客運量持續下降。網約車能夠借助互聯網技術實現高效率的時空匹配，其數量、服務人數持續增長，成為第3大4城市客運出行方式，2024年出行量較2015年增長了16.5倍，如圖1所示。

圖1 中國城市交通不同模式出行量

1.2 電動化車輛普及速度不斷加快

國家實施“雙碳”戰略以來，推動交通動力低碳替代已成為城市出行領域主要減碳手段。中國擁有目前世界上最大的電動汽車市場，城市交通是新能源汽車推廣的先驅者。2024年新能源營運車輛保有量是2020年的8倍，其滲透率（新能源乘用車新車銷售占所有乘用車銷售的比例）已經從2016年的0.6%，快速增長到2024年的51.1%。

1.3 智能化是未來交通發展的主要方向

國內已開展眾多自動駕駛的研究及試點應用。雖然當前自動駕駛技術在安全性、整車制造成本及傳感器感知系統等關鍵技術上還有突破空間，但自動駕駛出租車逐步取代人工駕駛將成為重要趨勢，武漢的試點中無人駕駛網約車隊規模已達到1000輛并實現商業化運營。2020年國務院發布的《新能源產業發展規劃（2021—2035年）》指出預計2025年高度自動駕駛汽車實現限定區域和特定場景商業化應用，2035年高度自動駕駛汽車實現規?；瘧谩?/p>

2 研究方法

2.1影響因素分析

本研究中共享化對城市交通碳排放的影響，主要體現在公共交通、巡游出租車、網約車等模式不同發展路徑的影響?？紤]到公共交通、巡游出租車的客運量將持續下降，網約車將成為未來主要的城市出行方式，網約車的模式也將進一步拓展，包括私家車的拼車（carpooling）和共乘（ridesharing）類型的共享，該模式下能夠顯著增加車輛載客量，提高車輛的空間利用率和通行效率，直接降低了車輛總保有量，進而影響城市交通的碳排放。

電動化的普及加快了城市交通能源結構的優化。電動化車輛減排效果顯著，由于中國電力清潔化比例為34.5%，即使考慮電動化車輛使用電力從而產生的間接排放量，電動車相較于傳統燃油車的減排效果能達到50%以上。

智能化的因素影響主要體現在3個方面：一是通過應用自動駕駛、車聯網等技術，由于更加精細的控制能夠減少單車能耗45%左右。二是當自動駕駛、車聯網等技術滲透率達到一定程度后，能夠實現城市級別的智能控制與調度、路徑規劃等功能，能夠提高城市交通通行能力的99.5%。三是為實現車路協同需要安裝智能信號系統、感知系統等硬件，車輛將搭載更多的電子設備，從而進一步增加城市交通能耗30%左右。共享化、電動化、智能化對城市交通出行和碳排放的影響如圖2所示。

圖2 共享化、電動化、智能化對城市交通出行需求和碳排放的影響

2.2 量化模型構建

為量化分析中國交通部門碳排放發展趨勢，量化不同交通運輸政策、技術應用的減排效果，構建了中國交通運輸與經濟、能源、環境仿真分析模型（T3E?SAM），模型具體框架、細節見Wang等研究。

本文主要介紹城市客運需求預測模型，共享化、智能化對城市出行的影響模型。

1）城市客運需求模型。

城市客運需求通常由多元回歸模型進行預測，其中，人均出行次數受到人均GDP、人口總量和不同年齡人口分布、網上購物支出占總支出的比例和城鎮化率等因素的影響，模型構建如下：

式中，y為人均出行次數，次；x1為人均GDP，元；x2為15~64歲人口比例，%；x3為網上購物支出占總支出的比例，%；x4為城鎮化率，%；K,a,a1,b,b1,c,c1,d,d1為各類參數。

2）共享化、智能化影響模型。

該模型用于城市交通中共享化、智能化車輛應用對城市能源碳排放的影響進行分析。

式中，FCi,m為第i年m型動力系統車輛的燃料消耗量；NRi,j,k為第j年k類汽車新增注冊量；SRi,j,k為第j年新注冊的k類車輛的存活比例；IRi,j,k為第j年k等級車智能車輛新增注冊量在j年汽車新增注冊量中所占的比例；FCNi,j,k為第j年k類車輛的能耗強度，MILi,j,k為第j年份新注冊k類汽車在i年的行駛里程：MRi為i年智能車輛增加的行駛里程比例，對于非智能化車輛，這項指標為0。

式中，GEi為第i年份的車隊能耗；EFi,m為第i年份m型動力系統汽車燃料全生命周期能耗因子，

式中，GCi為第i年份的車隊碳排放量；FCi,m為第i年份m型動力系統汽車燃料碳排放因子。

考慮到本研究主要采用多元回歸模型（自上而下模型）對運輸量進行預測，該模型通過深入分析經濟系統與運輸需求的關聯，能夠相對準確地描述未來城市客運需求與宏觀經濟發展的趨勢，但由于未來經濟技術發展的參數難以確定，模型預測結果存在一定的局限性。共享化、智能化影響模型（自下而上模型）對城市碳排放影響進行分析，該模型能夠深入細致地描述碳排放系統內各種技術未來的發展趨勢，能夠對城市交通碳排放進行詳細的量化分析，但由于模型所需參數過多，核算存在一定不確定性。

2.3 參數設置

本研究設置“雙碳”目標情景及技術變革情景。結合中國碳達峰碳中和要求和共享化、電動化、智能化等因素的發展趨勢，確定情景參數。

“雙碳”目標情景：考慮國家近期密集出臺的“雙碳”政策，包括《2030年前碳達峰行動方案》（國發〔2021〕23號）、《交通運輸領域綠色低碳轉型行動方案》（2022年3月）、《關于加快經濟社會發展全面綠色轉型的意見》（2024年7月），量化相關政策措施，并作推演，獲取新能源車推廣、綠色出行比例提升等與城市交通出行相關指標。

技術變革情景：增強共享化、智能化發展的政策支撐力度，加快共享化出行的比例、新能源車輛的普及、智能化交通技術的應用。

1）宏觀因素。

宏觀因素如GDP、人口、城鎮化人口等影響未來城市客運需求。其中，GDP（人均GDP）的增長能夠反映在國民基本需求的增長，人民生活水平提高的同時對交通的需求逐漸加大，使城市交通需求迅速增長。人口數量會對交通運輸服務需求總量及其結構產生重要影響，隨著中國人口老齡化的加速，未來城市出行需求將會出現結構性變化；城鎮化過程中的人口遷移、人口規模、人均出行次數等，是城市客運的關鍵影響因素，研究表明，城鎮居民消費水平是農民平均消費水平的約3.5倍。

宏觀參數主要參照《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》及世界銀行CGE小組等國內外團隊研究成果，整理得到表1。

表1 宏觀參數設定

2）共享化、電動化、智能化因素變化。

車輛共享化主要是指以分散的閑置資源（非車主使用期間）私家車為基礎，以提升汽車利用率的方式。本研究中，私家車的共享化主要是車主是否擁有車輛，將車輛作為共享化車輛的比例。

電動化主要關注城市乘用汽車電動化情況，包括私人乘用車、巡游出租車、網約車。

智能化汽車涵蓋范圍較廣，主要包括：智能交互、智能駕駛和智能服務等方面的要素內容，本研究僅關注自動化駕駛汽車在城市交通的應用情況。不同級別的自動駕駛主要體現在司機在車輛行駛過程中的參與程度，主要關注自動駕駛對通行效率的提升，以及居民使用車輛的行為習慣。

具體參數設置如表2所示。

表2 未來共享化、電動化、智能化參數設置

3 結果分析

3.1 城市客運需求發展趨勢

1）“雙碳”目標情景。

依照構建的T3E?SAM模型，結合第2節構建的情景參數，得到未來不同城市客運出行方式需求的變化趨勢。

城市出行領域需求將持續增加，在2040年左右達到峰值，2040—2060年呈現下降趨勢。隨著城鎮化推進和經濟增長，城市出行的需求將持續增加，城市客運總量將從2025年的3043億人次，快速增長到2040年的4519億人次，增長48.5%，年均增長達2.7%。2040年后，中國城鎮化速度將趨緩，人口總量下降，老齡化程度增加，總體出行呈現緩慢的下降趨勢，2060年出行量將下降到4205億人次，2041—2060年間年均下降率為0.4%，如圖3所示。

圖3 “雙碳”目標情景下不同城市客運出行方式需求的變化趨勢

從城市客運出行模式看，私家車出行占比將持續上升。由于私家車能提供獨立空間、實現自由選線，在短距離出行更為快速、便捷，私家車出行成為最主要的出行方式，私家車出行比例將從2023年的45.8%，持續增加到2060年的58.5%，增加了近13個百分點。在一線、二線城市等人口密度較大的城市，隨著公共交通基礎設施的完善、響應型公共交通為代表的新模式涌現，居民出行將更多地使用公共交通，軌道交通出行占比從2025年的9.5%增長到2060年的14%，增長4.5個百分點。人口密度相對較低的城市，傳統的大容量公共交通無法靈活滿足分散出行的需求，公共交通需求將進一步下降，公交車出行占比從2023年的21.3%下降到2060年的6.7%，如圖4所示。

圖4 “雙碳”目標情景下不同城市客運方式占比變化趨勢

2）技術變革情景。

在技術變革情景下，共享化+智能化能夠顯著地提升通行效率，為通勤者和其他出行的居民節省大量的時間，從而增加居民的出行需求。電動化+智能化將顯著增加車輛行駛里程，汽車在路上運行或自動駕駛到更遠的地方停車比就近停車交高昂的停車費更經濟。電動車+自動駕駛出行成本將顯著下降，每公里成本要比傳統燃油車低50%~60%，需求就會增長20%~24%。

在該情景下，由于技術進步帶來的出行便利，促使城市居民出行需求持續增長，城市交通出行量從2025年的3043億人次，增長到2060年的5062億人次，年均增速保持在1.5%左右，該情景下2040年后城市客運量仍將保持較快增速，客運總量增長了12.1%，如圖5所示。

圖5 技術變革情景下不同城市客運出行方式客運量變化趨勢

從城市客運出行模式看，隨著居民經濟收入和生活水平的提高，出行服務的需求呈現個性化、差異化的趨勢。尤其是受教育程度較高、經濟較富裕或者存在特殊需求的人群，如病人、孕婦等，明顯地在追求更高端的車型、更舒適的用車環境以及更加優質的服務體驗，城市經濟GDP每提升1%，私家車數量增加1.58%，出行需求增加1.8%。隨著智能化車輛的普及，居民的出行全流程從約租車、乘坐、支付等方面更加便捷；移動出行服務商及平臺的智慧訂單分配系統極大地提高了出行效率，在一定時期內網約車每增加1%，城市出行需求能夠增加5%~10%；共享出行業態導入了多樣化的車輛，滿足消費者差異化的出行需求和場景，共享出行補充了城市公共交通的運輸空白。隨著車輛完全共享化的情況下，居民將較少地擁有私家車，或將私家車在閑時作為“共享車輛”，通過自動駕駛租賃給其他有用車需求的消費者。在此情景下，到2060年，網約車（包括共享服務的私家車）出行占比將超過64%，成為城市最主要的出行方式，如圖6所示。

圖6 技術變革情景下不同城市客運方式占比變化趨勢

3.2 城市交通能耗結構與碳排放變化趨勢

1）不同情景下能耗結構變化勢。

在“雙碳”情景下，隨著城市客運量的上升，私家車、軌道列車、公交車、網約車保有量也將相應上升，城市交通能耗總量快速上升，從2025年的1.35億tce（噸標準煤當量）增長到2040年的1.58億tce，增長了17%；2060年增長到1.93億tce，較2040年增長22.1%，如圖7所示。分能源類型看，隨著電動化的普及，電力逐步成為城市交通最主要的能源，2030年占比達13.1%，2060年占比將超過74.1%。

圖7 “雙碳”目標情景下能源消耗結構變化趨勢

在技術變革情景下城市交通能耗總量從2025年的1.35億tce增長到2040年的1.81億tce，增長了34.1%；2060年增長到2.59億tce，較2040年增長43.1%。依照3.1分析，城市客運量較“雙碳”情景略有上升，技術變革情景下的能源消耗量相較于“雙碳”情景有所上升，2060年能耗總量較“雙碳”情景上升了34%，如圖8所示。分能源類型看，在技術變革情景下，電動化推廣速度更快、覆蓋面更大，同時智能化設備的普及率更高，尤其是隨著自動駕駛的快速普及，所需要的車路協同系統、車輛感知系統等設備的用電量增長巨大。因此，在2035年電力就成為了城市客運中最主要的能源，占比超過50%，持續增加到2040年的66.8%，2060年，城市交通基本實現電力化。

圖8 “雙碳”目標情景下能源消耗結構變化趨勢

2）不同情景下碳排放趨勢分析。

在“雙碳”目標情景下，城市客運碳排放量將于2027年左右達峰，峰值達到3.62億t，其中，私家車是最主要的碳排放源，占城市客運碳排放總量的86.9%。隨著新能源公交車的普及，公交車將最早于2038年達到零碳排放，巡游出租車于2040年左右達到零碳排放，網約車于2050年達到零碳排放，到2060年私家車將是唯一的城市碳排放源，排放量將降至600萬t，如圖9所示。

圖9 “雙碳”目標情景下不同城市客運方式碳排放量變化趨勢

在技術變革情景下，新能源智慧化車輛的普及速度加快，城市客運碳排放總量將于2025年左右達峰，峰值達到3.6億t，其中，私家車仍然是最主要的碳排放源，占城市客運碳排放總量的85.1%。公交車將最早于2035年左右達到零碳排放，巡游出租車于2040年左右達到零碳排放，網約車于2044年達到零碳排放，私家車將于2057年達到零排放（圖10）。

圖10 技術變革情景下不同城市客運方式碳排放量變化趨勢

3）城市車輛變化趨勢。

隨著共享化理念和智能化車輛的普及、使用而非擁有成為大部分城市居民的共識，更多車主愿意將“閑時”的車輛（具備自動駕駛功能）資源通過共享平臺進入出行市場，技術變革情景下，到2060年私家車保有輛將減少到5544萬輛，較2025年下降82%。網約車將為城市出行提供大部分運力。城市車輛數將顯著下降，到2060年，城市客運車輛總數將顯著下降，較2025年減少62%，城市出行效率也將大幅上升，如表3所示。

表3 不同情景下私家車、網約車數量對比

4 協調發展建議

4.1 技術賦能，加快智能化車輛應用

依照前文研究結論，智能化車輛的普及應用能夠顯著提升城市通行效率、減少車輛碳排放強度，是城市客運減排的關鍵。智能化車輛的應用需要自動駕駛技術的進一步完善、城市交通基礎設施具備智能化設備配套、相關企業提供更具吸引力的出行解決方案。因此，建議政府主管部門、科研機構、交通設備提供商協同發力，推動智能化車輛應用。

1）加強自動駕駛技術研發。建議相關主管部門設立自動駕駛基礎理論研究的重大課題，提升中國自動駕駛領域理論研究深度。出臺相關政策激勵措施，加快融合感知、車路信息交互、高精度時空服務、智能路側系統、智能計算平臺、網絡安全等自動駕駛和基礎設施智能化關鍵技術及裝備的研發及應用。實現自動駕駛路徑的全布局，包括以激光雷達和高精地圖為代表單車智能路徑；以視覺感知和影子模式為代表車輛智能路徑；以網聯化為主導的車路協同路徑。

2）提升道路基礎設施智能化水平，推動自動駕駛等智能化技術落地。建議相關主管部門，在交通基礎設施規劃建設階段，以建設新型交通基礎設施為目標，推動感知網絡、通信系統、云控平臺等智能化技術及裝備的應用，科學推進基礎設施數字轉型、智能升級。對有條件的省份及地區，鼓勵建設智能化的交通基礎設施，推動路側感知系統、車用無線通信網絡、定位和導航設施、路側計算設施、交通云控平臺等車路協同和自動化駕駛相關的技術應用。

3）鼓勵共享出行公司提供更加多元化、一體化的出行方案和服務。打造一站式移動出行平臺，納入車輛控制、車輛共享、停車預訂、車上娛樂選項。集成自動駕駛車輛和其他交通模式，確保乘客方便易用、乘坐體驗舒適、支付流程順暢?？紤]客戶偏好、交通數據和其他情況，實現定制路線建議。預測性分析將用戶偏好與出行建議配對，為居民提供具有經濟性、個性化的出行方案。收集關于十字路口情景、交通堵塞、行程時間計量和碳排放等各個方面的信息。將此信息整合到更加智能的路線建議中，提高乘客的舒適度、便捷度。

4.2 理念賦能，推動“使用而非擁有”等共享理念的普及

依照前文研究表明，通過推動城市客運車輛共享化，能夠顯著降低城市車輛總數、提高車輛使用率和道路利用率，進而減少城市客運碳排放。共享理念的普及需要多方協同發力，政府主管部門建立信用體系保障車輛所有者權利，出行服務企業完善相關平臺，城市居民積極參與。

1）鼓勵閑置資源（具有自動駕駛功能的私家車）與需求（個性化出行需求）的高效對接。推動“使用而非擁有”等共享理念在城市居民中的普及，對參與共享出行的個人和企業建立完善的信用體系，通過構建用戶信用互評系統、保險賠付制度、信用懲罰機制，保障共享出行參與者的利益。

2）完善共享出行相關基礎設施。鼓勵共享出行企業和其他交通運輸企業一并搭建更加便捷高效的共享出行服務平臺，打通公共交通、營運交通和共享出行交通的界限，為城市居民提供更加順暢的出行服務。

3）開展共享出行創建試點，加快共享理念推廣。推動城市交通主管部門設計共享出行實施方案，選取典型城市推動共享出行試點建設。每年舉辦共享出行宣傳月，共享出行體驗周等活動，廣泛動員城市居民積極參與到共享出行中，培養共享出行文化，營造共享出行環境。

4.3 管理賦能，支撐智能化、共享化出行落地

推動智慧化、共享化出行在城市落地，需要政府層面出臺相關的法律、法規、標準、監測、管控政策、提供寬松高效的監管環境。因此，需要交通運輸部、工業和信息化部、科學技術部、市場監督管理總局等相關主管部門協同出臺相關政策措施。

1）制定提供法律、法規、標準等政策措施。針對未來自動駕駛的適用范圍，私家車與共享化的融合服務界定責任義務。研究智能化、共享化的法律法規、規范共享出行企業、自動化駕駛提供商的運營和服務質量，以及保護消費者和公共安全，支撐相關產業有序發展。

2）研究自動駕駛商業化運行后的監測和管控政策。開展自動駕駛與人工駕駛混行情況下的交通特性及影響機理研究，建立智能、高效、實時的監測體系，保障對交通事故權責的清晰劃分。開展面向未來的出行需求管理、實時路況反饋、交通流控制、交通事故處理等管理系統，提高城市道路資源的利用率，提升城市交通安全應急能力。

3）營造適應創新落地的監管環境。鼓勵自動駕駛技術方案提供商、共享企業在法律規定的范圍內快速發展，面對發展過程中存在的新形勢、新問題，相關主管部門及時調整、出臺相關制度，消除創新性產品落地所面臨的信任困境。同時，發展適應新業態的監管體系，利用大數據、區塊鏈、云計算等新技術，加強對相關企業的監督和檢查，對企業及個人的信用記錄、違法失信行為實現實時監管、披露和懲罰，實現監管信息的快速響應。

本文作者：王雪成、龍雨璇、張毅、王寶春

作者簡介：王雪成，交通運輸部科學研究院，助理研究員，研究方向為綠色交通量化分析；龍雨璇（通信作者），交通運輸部科學研究院，助理研究員，研究方向為交通戰略政策。

文章來 源 ： 王雪成, 龍雨璇, 張毅, 王寶春. 共享化、電動化、智能化應用對城市交通減排的貢獻及政策協同[J]. 科技導報, 2025, 43(8): 45-54 .

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