深度解析

欧洲充电网络扛过了 7 月。但有 145 个站点没扛住。

作者:Chargalytics · August 5, 2026

欧洲的快充网络并不存在容量问题。只是每年大概有四周,它看起来确实有。

在 7 月 6 日至 8 月 2 日期间,挪威、瑞典、芬兰、法国和瑞士近 21 000 个 DC 车位的负载较春季高出 53%。这会是所有人拿去引用的数字。但更值得讲的,是这些负载最终落在了哪些充电桩上——那些在其余 11 个月里大半时间都闲着的桩。

+53%
7 月负载 vs 5 月
5-country panel
145
峰值超过 80% 的站点
20 in May
+66%
最偏远五分之一的中位增幅
vs +22% urban
20 955
分析的 DC 车位数
fixed panel

7 月到底有多极端?

这个指标很直接,也很诚实:可用车位分钟里,真正输出了电能的占比。5 月,这个面板的数值是 10.8%。到了 7 月 6 日至 8 月 2 日,这一数字升至 16.5%。

从纸面上看,这些市场没有一个接近容量上限。但在那四周里,它们全都像是已经逼近上限。

瑞士是个例外,而且本就该如此。瑞士假期按州错峰,7 月的大量车流也更多是在穿境而过,而不是从这里出发——这个国家是通道,不是起点。芬兰之所以看起来温和,只是因为它的 6 月已经被 juhannus 提前抬高了。若对比 5 月,它同样增长了 44%,和邻国并肩。
2026 年 5 月与 2026 年 7 月 6 日 – 8 月 2 日的平均负载百分比。固定样本为 20 955 个 DC 车位,已做工作日平衡。来源:Chargalytics。

那德国呢?

主面板只纳入五个国家,因为这是自 5 月 1 日以来我们持续追踪的五个国家。欧洲其他地区是在春季陆续接入我们的数据流,因此若用 5 月作基线,衡量到的更多会是我们的接入进度,而不是任何人的驾驶行为。

如果把窗口缩短为 6 月对比 7 月,样本面板规模大致翻倍,达到约 40 000 个车位——德国也包括在内。

德国的 7 月增长是真实的,但幅度温和——大约只有瑞典、挪威或法国波动的一半,而且还是建立在更高的日常基数之上。德国学校假期从 6 月下旬一路滚动到 9 月中旬,按各州错峰展开,把高峰摊薄到整个季度,而不是压缩进三周。事实证明,错峰日历本身也是一种基础设施策略。

国家6 月7 月 6 日 – 8 月 2 日变化车位数
瑞典11.0%15.9%+45%4 584
法国12.7%18.2%+43%10 428
挪威11.3%15.8%+39%5 567
德国17.6%21.5%+22%11 755
瑞士7.5%8.8%+17%2 161
芬兰13.5%13.9%+3%3 009

西班牙、意大利和葡萄牙会在 9 月得到同样的处理,等它们的 8 月结束之后。这个故事的另一半,就在那里。

一个欧洲,三套假期日历

北欧拿下 7 月。南欧等到 8 月。周度数据对此毫不含糊。

2026 年 5 月至 7 月的周度负载百分比。北欧曲线冲高后回落;法国曲线在数据结束时仍处高位;瑞士几乎没什么波动。来源:Chargalytics。
北欧的曲线像一根尖峰。挪威和瑞典在 7 月前三周快速爬升,于 7 月 20 日当周见顶,并在月底最后一周已经开始回落。这正是 fellesferieindustrisemester 按日历该有的样子。法国则是另一种走势。它在巴士底日当周达到 17.6%,随后继续上行:7 月 20 日当周 18.6%,7 月 27 日当周 18.8%。我们的观察窗口在 8 月 2 日结束时,法国曲线正处于最高点,丝毫没有掉头迹象。法国的夏天不会在 7 月结束。它结束于 la rentrée

芬兰见顶最早,回落也最快,这与其旺季前置到 6 月下旬的特征一致。瑞士则给出了五国中最平缓的曲线——从 6.5% 温和爬升到约 9.6% 的平台期,没有哪一周特别突出。

按周展开,完整数据如下:

7 月把地图压平了

直觉会告诉你,假期车流会奖励那些在高速旁、城外、靠近餐饮的站点。这只说对了一半。

我们选取了 2 968 个拥有干净春夏数据的站点,并将其接入支撑每个站点页面的位置模型——POI 密度、竞对邻近度、道路交通。然后我们把它们从“前不着村后不着店”排到“城市正中心”,再看每一组在春季有多忙、在 7 月又有多忙。

从左到右:蓝绿色代表春季,琥珀色代表 7 月,每个琥珀色柱子上方的数字是该组的增幅。最孤立的站点起点最落后——平均负载 9.5%,而市中心站点为 12.6%——但最终追平了它们。到 7 月底,每一组都落在 14.5% 到 16.0% 之间。

一句话概括这个发现:7 月抬升的不是本来就忙的地方,而是把原本空着的地方一路抬上来,直到整张地图变平。最偏远的五分之一,中位增幅达到 66%。开发最密集的五分之一,只有 22%。同样的国家,同样的周数,增幅却相差 3 倍。

从另一个方向看,竞对密度讲的是同一个故事。5 km 内竞争对手 DC 站点不超过 2 个的站点,中位增幅为 65%。而 5 km 内有 24 个及以上竞对站点的站点,增幅只有 13%。孤立程度,是预测 7 月表现好坏的最佳单一指标。

餐饮不是。到最近餐厅或咖啡馆的距离,与 7 月增幅几乎没有相关性,而五个餐饮邻近度五分位组的中位数都落在 37% 到 43% 这一狭窄区间。配套设施会影响停留时长和复购,但它们并没有决定谁赢下这个夏天。

有一个细节值得点出来:道路交通评分与 7 月增幅呈弱负相关。高交通量位置往往偏向城市干道,而城市干道在 7 月反而安静。假期需求追随的不是交通总量,而是出行方向。

是的,确实排队了

我们对 6 484 个匹配到的多车位 DC 站点,在 5 月跑了一次这套四周模式,又在 7 月跑了一次。5 月,峰值超过 80% 的站点有 20 个。7 月,这个数字变成了 145 个。峰值超过 60% 的站点,则从 219 个升至 904 个。

2026年5月7月6日–8月2日变化
峰值达到 ≥ 80% 的站点201457.3×
峰值达到 ≥ 60% 的站点2199044.1×
达到 ≥ 80% 的站点占比0.3%2.2%+1.9pp

把它画到地图上,压力就有了形状。下面这张图汇集了11个国家中6月与7月可直接对比的全部快充站——共 17 909 座——并按各站负载变化幅度着色。暖色代表更忙,青绿色代表更闲,圆点大小则对应充电车位数。可平移、可缩放:每一个点,都是一座站。

排队地图2026年6月至7月负载百分比变化 · 17 909 座 DC 站 · 11个国家
更闲持平+20%+45%+75%+115%+180%三倍或以上
暖色表示该站在7月更繁忙;青绿色表示更清闲。圆点大小代表车位数。缩放、拖动——每一个点,都是一座站。来源:Chargalytics。

7月比6月更忙的站点占到 77.4%,而且暖色并不是均匀铺开的。它高度集中在挪威的山地与峡湾线路——Gudbrandsdalen 走廊和 Hardangervidda 穿越线的负载都翻了一倍以上——以及一路延伸至挪威边境的瑞典西海岸、法国大西洋沿线、Cévennes 与地中海线路,还有阿尔卑斯山口。

青绿色讲的是另一半故事。地图上最冷的一块,是 Oslo 以东的环线区域,380 个车位的负载下滑了 11%。接着是 Stockholm,其两个最密集区域分别下降 −6% 和 −10%;再是 Helsinki,709 个车位下滑 9%。它们无一例外,都是首都。7月里,城市没有变得更忙。它们空了。

位于挪威山区 E6 干线上的 IONITY Dombås,用一张图就能说明什么叫“夏季饱和”。6 个 350 kW 车位,周负载曲线在一周七天里每天都触及 80–86%,不只是周末。

IONITY Dombås,截至 2026年8月2日的四周周度负载百分比。峰值 84.9%,平均 41.2%,且一周内有 11 个独立小时高于 80%。来源:Chargalytics 站点弹窗。
这份高饱和站点名单明显偏向高速服务区。由 Fastned 和 TotalEnergies 运营的法国 aires 占据前十八中的九席;瑞典上榜站点则集中在通往挪威边境的 E6 假日走廊。
站点运营商车位数5月峰值7月峰值≥ 80% 小时数
Tanum (SE)Tesla1475.3%92.4%35
Aire de Dracé (FR)Fastned860.2%94.1%24
Uddevalla Herrestads Torp (SE)Tesla875.1%90.1%24
Relais de la Ferté (FR)TotalEnergies868.0%92.2%21
Aire d'Ambrussum Nord (FR)Fastned878.6%92.8%19
Aire de Villers-Bretonneux (FR)Fastned768.7%94.1%18
Roissy-en-France CDG (FR)Electra1176.8%88.3%18
Strömstad (SE)Tesla2082.1%88.0%17
IONITY Dombås (NO)IONITY667.7%84.9%11

赢家与失意者

从北欧样本来看,相对增幅把市场干净利落地分成了两半。

假日线路上的网络一骑绝尘。EDRI、IONITY、Tesla 和 Kople 的春季负载分别再抬高了 68% 到 81%。而围绕城镇、加油站前场和零售场景布局的网络几乎没怎么动:Uno-X Mobility 增长 11%,Vattenfall InCharge 22%,Mer Norway 31%,OKQ8 32%。

7月的胜利,其实有两种截然不同的赢法,而上面的图表分不出来。

IONITY 和 Tesla 是有意为之地赢下了这个7月。两家都沿着承接假日出行流量的走廊布局,而且在进入7月前就已经很忙——春季负载分别达到 11.6% 和 13.0%。它们的夏季表现,是一套明确路线策略兑现出来的结果。

Kople 的 +68% 则是另一回事。它的网络位于挪威人口稀疏地区,日常需求本来就很有限,7.2% 的春季负载在北欧主要网络中也属于最低一档。等到城市人去楼空、车流涌向它时,相对增幅自然会非常夸张,因为它起跳的基数实在太小。与其说 Kople 很适合假日场景,不如说它在其余十一个月里位置并不理想——而7月,恰恰是这一点暂时不再构成问题的时候。

这个区别在商业上很关键。高基数加高倍数,说明你找到了需求。低基数加高倍数,说明你找到了季节性。

如果看绝对值,差距就非常明显了。四周内,Tesla 在其北欧车队中新增了约 157 000 小时的充电时长,几乎是下一家网络的三倍。规模叠加走廊暴露度,在7月是极强的组合。

运营商 (NO+SE)充电车位春季负载7月负载相对变化新增小时数
Tesla2 43913.0%22.6%+74%157 184
Circle K2 00912.2%16.2%+33%53 841
IONITY59611.6%20.6%+77%35 771
Mer Norway1 4028.6%11.2%+31%24 869
OKQ876110.4%13.6%+32%16 744
Kople3217.2%12.1%+68%10 628
Uno-X Mobility41210.4%11.6%+11%3 279

法国也呈现出同样的格局,只是名字不同。Atlante 增长了 69%,SPIE CityNetworks 61%,bp pulse 59%,Tesla 50%,TotalEnergies Marketing France 43%。排在表格末尾的是:Lidl France,增长 31%。一个依附于超市的网络,本质上就是一个依附于那些留在家里的人群的网络。

运营商(法国)充电车位春季负载7月负载相对变化
Atlante France30211.1%18.8%+69%
SPIE CityNetworks2438.9%14.4%+61%
bp pulse4174.0%6.3%+59%
Tesla3 29315.0%22.5%+50%
Greenflux4359.6%14.0%+46%
ENGIE Vianeo15312.5%18.2%+46%
TotalEnergies Marketing France1 35514.7%21.0%+43%
Power Dot France1 0538.4%11.7%+39%
DRIVECO3727.1%9.8%+38%
Lidl France79010.2%13.4%+31%

这到底意味着什么

  • 夏季峰值本质上是选址问题,不是网络问题。全国平均负载率远未逼近容量上限。真正顶到上限的是 145 个具体站点。
  • 组合平均值会掩盖真实痛点。一家 CPO 即便报告 7 月利用率为 16%,也可能在十几个站点把司机拒之门外,同时还有两百个站点在闲置。
  • 高倍数提出的是问题,不是答案。它可能意味着走廊流量暴露更高。也可能意味着这个网络日常使用场景下选址不佳,只是夏季数据把账面表现“美化”了。庆祝之前,先看看春季数据。
  • 配套设施策略和交通走廊策略,本质上是两门生意。附近有没有餐饮,对 7 月增幅几乎没有影响。真正起决定作用的,几乎全是与最近竞争对手的距离。
  • 对所有做站点承保或投资评估的人来说:7 月对 5 月的倍数,是衡量一个站点需求季节性最便宜、也最诚实的代理指标。两个站点即便全年利用率相同,只要夏季倍数不同,就不是同一种资产。

数据与方法

数据来源。 Chargalytics 统一观测数据——挪威、瑞典和芬兰采用 NOBIL feeds;法国、瑞士、德国及其他已覆盖市场采用基于 OCPI 的 feeds。所有数据均覆盖额定功率 50 kW 及以上的 DC connectors(CCS/Combo 和 CHAdeMO)。

统计周期。2026 年 5 月 1 日 – 8 月 2 日。周度模式对比在两个时段各取完整的四周:5 月 4 日 – 5 月 31 日,以及 7 月 6 日 – 8 月 2 日,且两侧均按当地时间计算。

样本。五国负载面板共 20 955 个 bays;包含德国在内的 6 月至 7 月面板共 39 249 个 bays;区位分析覆盖 2 968 个 stations;饱和度对比覆盖 6 484 个多车位站点;地图覆盖 11 个国家的 17 909 个 stations;运营商表格覆盖北欧 9 239 个 bays 和法国 8 200 个 bays。运营商表格仅展示固定面板中至少拥有 100 个 bays 的网络。

新增小时数 =(7 月单 bay 日均充电小时数 − 春季单 bay 日均充电小时数)× 28 天 × 车位规模。它表示额外的供能时间,不是收入指标。

注意事项。负载百分比统计的是充电时长,而非实际输出电量:一个 50 kW bay 和一个 350 kW bay 在统计中权重相同。由于 7 月 14–17 日源数据中断,非北欧市场已剔除该时段;法国、瑞士和芬兰则对 7 月 13–19 日这一周进行了衔接处理,而非直接报告;本文引用的峰值均不落在该周。英国和西班牙的数据源在整个春季仍处于完善过程中,因此地图中这两个市场的数据更适合作为方向性参考。数据截止至 8 月 2 日,尚未覆盖南欧 8 月高峰。