第三个充电枪，比第十二个更值钱

每个手握预算的 CPO 都会走到同一个岔路口。一个繁忙站点只能升级一项：是为每个车位增加功率，还是增加更多车位？

Kempower 在 8 月发布的白皮书 More plugs, more utilization 给出的答案是：更多充电枪。我们认为，他们指向了正确的方向。我们也认为，这篇白皮书并没有证明这一点 — 而真正的证明更有用，因为它会告诉你何时该停下来。

电话问题

充电站本质上是一个排队系统：到达、服务台、等待。一个世纪前，电信业就解决了这个问题。

Agner Krarup Erlang 在 Copenhagen Telephone Company 工作时，于 1917 年发表了这一模型，用于确定电话接线台的规模。如今，呼叫中心和蜂窝基站的容量规划仍靠它。这里最关键的结果是集群增益：服务台池化带来的提升是超线性的。三名接线员能处理的业务量是两名的2.3 倍，而非 1.5 倍，因为更大的资源池可以吸收小资源池无法消化的随机波动。这一点永远成立 — 无论规模多大，容量增长总是快于服务台数量增长。变化的是溢价的大小，而且它衰减得很快：3 个服务台时，比线性增长高出 +80 个百分点；17 个时仅为 +1.7；到 100 个时几乎归零。正是这种衰减，决定了一个充电站应在哪里停止扩容。

把它应用到充电车位上，并将服务质量固定为“5% 的到达者需要等待”：

来源：Erlang C，Chargalytics 测算。虚线表示容量仅随车位数量线性增长时的结果。

为一个双车位站点增加第三个车位，可带来+130% 的容量 — 硬件仅增加 50%，容量却超过翻倍。为一个 11 车位站点增加第十二个车位，则带来 +12%，而你为此支付的车位增幅是 +9%。

更高功率真的能缩短充电时长吗？

在为任一方案投入资金之前，值得先确认功率究竟买来了什么。尴尬之处在于：我们测量的是充电时长，不是电量。因此，我们依赖的是完全不需要电量数据的证据。

按每个车位实际安装的功率对各市场站点进行排序，然后看它换来了怎样的充电时长。将功率从 100–175 kW 区间提高到 175 kW 以上，铭牌功率大致翻倍：

来源：Chargalytics 统一遥测数据，2026 年 6 月。所有至少拥有 50 次充电会话和 10 个观测日的 DC 站点 — 共 5 100 个站点、4.0 million 次充电会话。以实测铭牌功率对照实测充电时长，不引入任何电量假设。

在五个市场中的四个，每车位安装功率翻倍，对单次充电时长的缩短介于零到十三 per cent。在瑞典，完全没有收益。这正是充电曲线的典型表现：超过约 150 kW 后，决定速度的是电池，不再是充电桩。

低于这一门槛，则是另一回事。从低于 60 kW 的设备提升至 100–175 kW 区间 — 大致相当于三倍功率 — 可将充电时长缩短 17% 至 50%。在 50 kW 时，充电桩确实才是瓶颈。附录解释了为何法国和瑞士的平均充电时长远高于北欧国家。

这不是硬件的失败，而是物理规律。充电曲线在 60–70% SOC 以上急剧衰减；由真实车辆和真实电池构成的队列，永远无法持续输出铭牌功率。350 kW 额定功率的上半段，大多数时候无所事事。

这正是为何商业上应在全站范围内做负荷均衡，而不是把功率硬性绑定到某一个充电终端。但这还只是论证的一半。

多一个充电枪，还是双倍功率？

Erlang 对此给出了清晰答案。在一个繁忙度为 50% 的四车位站点，抵达的司机需要排队的概率为 17.4%。每车位功率翻倍后，概率降至 10.9%。车位数量翻倍后，则降至0.1%。

来源：Erlang C，Chargalytics 测算。

最简洁的说法是：对于一个繁忙度为 40% 的四车位站点，增加一个车位对排队的改善，等同于将每一次充电时长缩短 33%。对于双车位站点，等效缩短幅度是 56%。市面上没有任何充电技术能做到这一点。但多加一个充电终端，今天就能现货供应。

这真的会发生吗？会——而且几乎只发生在小站点

到目前为止，这还只是理论。我们的遥测数据可以用来验证。我们选取每个站点一天中最繁忙的小时，并询问模型：此时抵达的一名司机，有多大概率会发现所有车位全满。

21.2% 的欧洲 DC 站点在高峰时段，每二十名到达者中就有超过一人需要排队。每二十个站点中，就有一个站点每五名到达者中有超过一人需要排队。

但真正的痛点在哪里，看看就知道。

来源：Chargalytics 统一遥测数据，2026 年 6 月，8 672 个具备完整分时小时画像的 DC 站点。采用 Erlang C，按实测高峰小时负荷建模。

按市场划分的差异同样极不均衡 — 而这并不能用一个国家建了多少车位来解释。

来源：Chargalytics 统一遥测数据，2026 年 6 月；BEV 保有量来自 Chargalytics 市场分析，2026 基准情景。

比较瑞士和挪威。两国的全国供给水平几乎完全相同 — 每千辆电动车分别拥有 14.6 和 14.1 个 DC 车位。瑞士站点在高峰期的负荷甚至更低，为 16.0%，而挪威是 18.3%。

然而，瑞士有 38.8% 的站点在高峰期排队，挪威则为 7.1%。每辆车对应的车位数量相同、负荷更低，痛点却高出五倍半。

差异在于这些车位的配置方式。挪威平均每站有 9.4 个车位，瑞士平均只有 2.7 个。供给相同，体验相反 — 因为瑞士的网络被切割成过于细碎的小块，无法从资源池化中获益。

这对整个行业用来做规划的那个指标是一个警告。每辆电动车对应的充电位数量，几乎无法说明司机会不会排队。芬兰的比例是挪威的两倍——每千辆 BEV 有 29.4 个充电位，对比 14.1 个——但发生排队的站点占比却超过两倍。充电位如何聚合，比你建了多少个更重要。

这一切对我们并不陌生。7 月，我们发布了 欧洲充电网络扛过了 7 月。但有 145 个站点没有。，追踪了假期高峰期间的 20 955 个 DC 充电位，并发现有 145 个站点在高峰时段负载超过 80%——是 5 月的七倍。同一种现象，只是从另一端看：少数站点承受了所有压力，而全网平均水平依然显得从容。

那篇文章说得很到位：组合平均值会掩盖真实的压力。一家 CPO 报告 7 月利用率为 16%，却仍可能在十几个站点拒绝司机，同时让两百个站点闲置。6 月逐小时数据补充的是哪些站点——而答案压倒性地指向小型站点。

所有双充电位站点中，有一半在高峰时段已进入排队区间。八充电位站点中，这一比例不足 1%。到十个充电位时，几乎就是零。

这并不是因为大站点很冷清。不同规模站点的单充电位高峰负载出奇地平稳——各处都在 16% 至 25% 之间。排队之所以消失，完全是汇聚效应的结果，正如 Erlang 所预测。

一张图就讲清了全部论点。欧洲快速充电的排队问题，是一个小站点问题。它不是功率问题；而当规模超过约八个充电位后，它其实已算不上是个问题。

论点到这里就到头了

这一部分往往在供应商的材料中缺席，Kempower 的也不例外。

再看一眼第一张图。汇聚红利在两个充电位时极其可观，到十六个时几乎消失。但更直观的看法，是看绝对排队率。

假设一个站点的繁忙度为 40%。两个充电位时，23% 的到站车辆需要等待。四个充电位时，是 9%。十二个充电位时，只有 0.4%——增加第十三个充电位会将其降至 0.15%。到这个规模，你是在投入真金白银，去解决一个已经不复存在的排队问题。

增加充电枪的论据，恰恰在站点最小时最有力，并会随着站点扩大而减弱。

因此，“更多充电枪”并非充电站设计的普遍定律。从两个充电位增至四个，这是极有力的论据；从六个增至八个，理由充分；从十二个增至十四个，则理由薄弱。若有人拿第三个充电位的效果来推销第十二个，他给你看的图就错了。

那么，大型站点应该怎么做？

在整个站点范围内均衡负载。巧妙之处在于：这两个杠杆的作用方向相反。

增加一个充电位，在站点较小时最有价值。全站负载均衡，则在站点较大时最有价值——因为被拆分为双输出柜的大站点，会产生更多彼此独立、导致功率被搁置的孤岛。一辆车单独在一个配对柜中充电时，会受该柜的功率上限约束，而站内其他部分却处于空闲状态。

来源：Erlang C 与 Chargalytics 功率分配模型。小型站点应增加充电位；大型站点应均衡负载。

对于一个四充电位站点，在轻载下采用全站均衡而非两两均衡，每辆车获得的输出功率约可提高 50%。到六个充电位时约为 60%，并会维持在这一水平。与此同时，多增加一个充电位的价值已从 +130% 降至 +26%。

小型站点：增加充电枪。大型站点：均衡负载。两者都正确，谁也不能泛化到另一种场景。

我们自己的数据究竟说明了什么

我们考察了 8 966 个欧洲 DC 站点的单充电位利用率。较大站点的单充电位利用率更低，而非更高——且这一模式在不同市场间差异显著。

来源：Chargalytics 统一遥测数据，2026 年 6 月。法国呈 U 型，北欧持平，瑞士上升。没有一个在下降。

在控制位置质量、单充电位功率和国家因素后，充电位数量翻倍与单充电位利用率下降 10.5%相关。单充电位 kW 翻倍则走向相反：利用率提高 7.7%。位置质量仍是其中预测力最强的单一因素。

快速读来，这似乎与白皮书相矛盾。其实不是——而且其商业解读比两者本身都更有意思。

利用率不是唯一正确的记分牌

并非每家运营商都以同样方式确定站点规模，而谁来买单至关重要。

将充电视为实现其他目标之手段的网络——Tesla 用以保障车主体验，IONITY 为其汽车制造商股东兑现走廊服务承诺——可以按峰值配置，并接受冷清的周二。冗余能力换来品牌可靠性，回报则体现在充电桩之外的其他地方。

营利性 CPO 没有这种奢侈。它必须同时兼顾两个数字。峰值需求决定司机是否会再来。平均需求决定站点能否赚钱。收入来自整个月售出的电量——在我们的数据中，即每日单充电位使用量——而高峰时的排队，会悄然摧毁支撑其余工作日营收的复购业务。

因此，稀释效应确实存在，但程度温和——而在最规范的市场中几乎可以忽略不计。上述五个国家没有一个显示出站点变大后利用率随之下滑；法国呈 U 型，北欧持平，瑞士实际上还在上升。大站点无论给运营商带来何种成本，都不是每个充电位工作强度的崩塌。

我们 7 月的分析从收入角度发现了同样的张力：在假期高峰饱和的站点，恰恰是在其余十一个月中半数时间空置的站点。冗余能力不是免费的，也并非均匀分布。

这正是为什么白皮书的框架颠倒了。Kempower 问的是更多充电枪是否提高利用率。根据我们的数据，它们几乎不会朝任一方向改变利用率。真正值得问的是，边际增加一个充电位会对排队带来什么影响——而答案是：影响很大、可以量化，并且几乎完全集中在小型站点。

这对你的建设方式意味着什么

如果在小型站点中充电枪优于功率，而在大型站点中负载均衡优于两者，架构选择便顺理成章。为多个充电终端供电的功率模块——PB/D——可在整个站点内均衡一个整流器组的功率，因此闲置容量会流向实际正在充电的车辆。单个双输出柜内的均衡覆盖两个充电位。PB/D 覆盖十二个。

大多数 CPO 已经以某种形式进行负载均衡。问题在于均衡池的规模；我们的模型显示，对于任何超过六个充电位的站点，在两两均衡与全站均衡之间的差异，意味着每辆车可获得约 60% 更多的输出功率。

值得关注：EcoG 与 Jabil 联合打造的、硬件无关的 Powerblock/Dispenser 平台，支持 32 种充电架构和 15 种功率转换器。如果 PB/D 真正实现多供应商兼容，CPO 就不再会因一项十五年期资产而被锁定在单一 OEM 的路线图上。对大多数网络而言，这比任何单一供应商的充电枪数量都更重要。

然后，还有一个充电位的成本问题

以上所有分析都把车位视为同价处理。事实并非如此，而这个差异恰好直接切入 Erlang 论证的核心。

独立式双枪充电柜 — 经典的 Alpitronic 模式 — 是自带整流器的一体化设备。硬件和安装成本会随设备数量大致线性增长。每个车位的成本保持不变：第十个车位和第二个车位成本一样。

PB/D 的表现则截然不同。昂贵的是共享的功率柜。每增加一个车位，只需增加一个相对低成本的终端，因此同一功率柜下挂的车位越多，单车位成本越低 — 直到功率柜满载；届时下一个车位会带来一整套新的功率柜，成本曲线随之跳升。

指示性结构模型，并非 Chargalytics 价格数据。参见上述假设。第九个车位出现跳升，是因为需要第二个功率柜。

按这些假设，在两个或三个车位时，PB/D 反而是更差的选择 — 你在为一个几乎没有其他车位分摊的功率柜买单。大约到四个车位时两者成本交叉，到八个车位时，PB/D 的单车位成本约低三分之一。随后，第九个车位又会让你跨上一个台阶。

这就引出了决定多数站点设计的矛盾。随着站点规模扩大，新增一个车位的排队价值急剧下降；而新增一个车位的成本则持续下降。两条曲线背向而行，它们的交点，才是真正的站点设计论证所在。

对营利性 CPO 而言，这是一种真正有用的不对称性。在大型 PB/D 站点，新增车位成本低，因此平均利用率被摊薄的刺痛感也更轻 — 你以折扣价购买高峰覆盖能力，并覆盖一年中决定司机是否回来的那四周。这比在独立式站点增设同样一个车位更容易写进董事会材料：后者要付全价，对排队却依然几乎无能为力。

这项权衡确实存在，值得直说：一个共享功率柜分配给更多车位，意味着当站点真正满负荷时，峰值充电速度更低。在绝大多数时间所处的非高峰时段，司机能获得终端的完整额定功率。高峰时则会更低。鉴于平均单次充电的实际功率本就远低于额定功率的一半，这通常是个不高的代价 — 但它终究是代价，而且恰恰在站点最繁忙的日子支付。

简而言之

• 将每车位安装功率提高到 150 kW 以上一倍，单次充电时间仅缩短 0-13%。这是测得的结果，无需能源假设。超过这条线后，决定节奏的是电池，不是充电桩。
• 从 2 个车位增至 3 个，容量增加 +130%。从 11 个增至 12 个，仅增加 +12%。插头的论点，本质上是小型站点的论点。
• 四车位站点增加一个车位，等同于将单次充电时间缩短 33%。市面上没有任何方案能做到这一点。
• 大型站点应做负载均衡，而不是增加插头。站级均衡相比成对充电柜，可为每辆车带来约多 60% 的交付功率。
• 新增一个车位会减少高峰排队，同时摊薄平均利用率。营利性 CPO 靠后者赚钱，却由前者接受评判。
• 全部双车位站点中，已有一半在高峰期排队。八车位站点中则不足 1%。欧洲快充的排队问题，是小型站点的问题。
• PB/D 的单车位成本随站点扩大而下降；每个车位的排队价值也一样下降。两条曲线的交点，才是真正的站点设计决策。

Kempower 的方向是对的，而且原因比其自身报告所触及的更深一层。插头胜过功率，是因为实际交付功率不足额定功率一半时，额外额定功率无处可去 — 不是因为插头能提高利用率。我们的数据表明，它们会降低利用率，而这是营利性运营商必须证明合理性的成本。

还有一句不会卖出任何硬件的提醒：这种效应会衰减。第三个插头比第十二个更有价值。相应建设。

附录

为什么不同市场的充电时长差异如此之大

平均每次充电时长从荷兰的 23.5 分钟到法国的 39.2 分钟不等。表面看来，这似乎与前文“功率并不重要”的论点相矛盾 — 因此有必要准确说明，功率何时重要，又何时不再重要。

这一差距追踪的是一个因素：仍在运行的传统 60 kW 以下 DC设备占比。瑞士为 42.7%，法国为 30.9%，瑞典则为 8.2%。

来源：Chargalytics 统一遥测数据，2026 年 6 月。站点当月至少有 50 次充电。

在每一个市场内部，60 kW 以下站点的单次充电时长都比 175 kW 以上站点长 1.35 至 2.1 倍。而当只比较现代化站点时，国家间的差距基本收敛：挪威 24.5 分钟、瑞典 24.8 分钟、荷兰 29.0 分钟、瑞士 30.9 分钟、法国 34.4 分钟。

因此，规则不是“功率不重要”。而是功率的重要性持续到车辆成为约束条件为止，之后便不再重要。从 50 kW 升至 150 kW，大致可将单次充电时长减半，因为在 50 kW 时充电桩是瓶颈。从 150 kW 升至 350 kW 则几乎没有变化，因为此时瓶颈已是电池。

这恰好解释了为何在现代站点购买更多功率是弱招，而在传统站点却是强招。欧洲大多数 DC 设备存量已经越过了曲线的拐点。

仍有一部分差距没有消失 — 在可比硬件上，法国的单次充电时长仍比瑞典长约 39%。我们的数据无法对此作出定论。最可能的原因是车型结构（法国更偏向充电接受能力较低的小型车）和选址，即法国有更多 DC 站点位于司机会停留的目的地。这两项都值得单独研究。

推导交付功率，以及我们为何不将其纳入核心论证

我们没有 kWh 数据。若要讨论以 kW 计的交付功率，只能借用发布相关数据的运营商的单次充电电量 — Fastned 为每次 26.9 kWh，IONITY 明确为 30 kWh — 并将同一数字应用于每个市场。

这是真实存在的假设，也正因此，核心论证并不建立在以下结果之上。

样本涵盖 2026 年 6 月五个欧洲市场的 5 300 160 次 DC 充电。

交付功率是推导值，而非测量值：即已发布的单次充电电量除以我们测得的充电时长。由于每个市场都采用同一个电量数字，交付功率列只是充电时长的另一种表达，并不包含关于能源的独立信息。其绝对水平仅供说明，排序也应视为暂定。

据此推算，平均每次充电会调用设备额定功率的 30% 至 45% — 在所有市场中都远低于一半。需要提醒的是：如果各市场的单次充电电量差异很大，这一区间就会失去意义。要让法国达到与瑞典相同的输出功率，法国单次充电就必须承载1.56 倍的电量 — 即约 42 kWh，而瑞典为 27 kWh。鉴于法国市场偏向小型车，我们认为这不太可能，但现有数据无法完全排除这一可能。这也正是核心论点建立在实测时长而非这一推算之上的原因。

关于 Kempower 白皮书的说明

我们仔细研读了 More plugs, more utilization（Kempower，2026 年 8 月，需提交表单获取），还提取了散点图坐标。读者需要了解三件事。

“强 3×”的说法比较的是两组不同样本。充电接口图大约有 30 个数据点，利用率上限为 11%。功率图大约有 45 个数据点，最高达到 23%。不同样本得出的相关系数，不能通过相除来判断两个驱动因素谁更重要。

他们自己的电量图表显示，充电接口和功率几乎旗鼓相当 — R = 0.47 对比 R = 0.401 — 但标题却写着接口密度的重要性远高得多。我们的数据也与其图表一致：在同一比较中，我们测得 0.657 对 0.667。

他们的利用率指标，被定义为总已安装功率的利用率，也就是说，已安装功率既在分母中，又被拿来作为横轴变量。这种构造会在机制上削弱功率之间的关系，与任何真实效应无关。

这些都不意味着他们的结论是错的。只是现有展示的证据，尚不足以证明它。