电动汽车充电领域最难回答的两个问题是：“我该在哪里建站？”以及“我的运营做得怎么样？”我们已通过选址评分和执行评分回答了这两个问题。但在每一场投资者会议和董事会汇报中，还有第三个问题总会被反复提起：这个市场究竟何时才能大到足以赚钱？
这正是需求模型所回答的问题。它是 Pulse 的基础需求组成部分——这条 S 曲线决定了你的 2028 年商业计划究竟是预测，还是幻想。
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S 曲线——以及走完全程的市场
BEV 的渗透并非线性增长，也从来不会是。大多数成功技术——智能手机、宽带、LED 照明、彩色电视——都遵循逻辑斯谛曲线：起步缓慢，中段加速，顶部趋平。这就是 S 曲线。
挪威为我们提供了完整样本：BEV 销售份额从 2010 年的 0.3% 升至 2025 年的 96%，从头到尾用了十五年。它是电动汽车充电领域最具价值的参考市场——并不是因为挪威具有典型性，而是因为它是唯一一个让我们能看完整部电影的国家。
曲线的形状说明了一切。最初四年几乎纹丝不动（从 0.3% 到 5.2%）。随后拐点到来——从 5% 升至 50% 仅用了七年（2013–2020）。超过 50% 后，增长依然陡峭；只有接近饱和时、约在 80% 左右，曲线才开始趋平。最后 16 个百分点用了三年（2022–2025）。
这很重要，因为充电需求增长最快的阶段出现在一个特定窗口——大致是 BEV 销售份额从 10% 到 60%。如今的欧洲大部分市场，正处于或即将进入这个窗口。
挪威是参考，不是上限
人们很容易把挪威的曲线视作速度上限，但其实不必如此。两项结构性变化意味着，后发市场在曲线陡峭段的加速速度可能更快。不过，我们的核心预测仍更为审慎：瑞典大致与挪威同速，其他市场则较慢。
供给端已发生根本性变化。2013 年的挪威早期用户，只能在实际续航 120 km 的 Nissan Leaf 和价格超过许多公寓的 Tesla Model S 之间选择。如今，德国或西班牙消费者进入的是一个拥有数十款竞争力 BEV 的市场，覆盖所有细分领域——从售价低于 €24 000 的 Citroën ë-C3，到续航 500+ km 的电动 SUV。车辆更好、更便宜，而且确实有货。这消除了早期曲线最大的制约因素。
经济性正在取代政策，成为首要驱动力。挪威早期的增长由政策推动：VAT 减免、过路费豁免、公交专用道通行权。这些激励措施确实有效，但成本高昂，也受政治环境制约。如今正在进入陡峭增长阶段的市场，越来越多地由一种更持久的因素驱动：消费者经济性。随着电池成本下降、BEV 与 ICE 车辆实现价格平价，购车决策将变成一场电子表格计算，而不再是意识形态选择。这种增长引擎比任何补贴计划都更可持续。
我们认为，长期电动汽车普及主要将由经济性驱动。其他一切——减排、能源安全、空气质量——都是令人欣喜的额外收益。当开电动车就是更便宜时，S 曲线自然会完成它该做的事。
同一片大陆，不同的时钟
同一条曲线，不同的时间点。以下是欧洲主要市场在 2025 年所处的位置：
挪威已走完全程。荷兰和瑞典已深入加速阶段。英国、德国和法国正在进入这一阶段。西班牙仍处于早期爬坡期。同一片大陆，同一出戏的五个不同幕次。
实际影响是：如果你是一家跨市场运营的 CPO，你的德国资产组合即将进入挪威在 2014–2020 年经历的增长阶段。你的西班牙资产组合才刚刚抵达这一窗口的起点（按我们的 2026 年预测为 11%），要到约 2028 年才会达到德国当前的份额水平。同一家公司，资本回报时间表却截然不同。
我们如何构建预测
我们不使用单一预测。我们拟合低位、核心和高位三种情景，并采用一条基于两项因素校准的逻辑斯谛曲线：
- 历史拟合。曲线以各市场实际的 BEV 销售数据为锚点。数据点越多，拟合越精确。
- 参考曲线归一化。我们将每个市场的发展轨迹与挪威及其他成熟 S 曲线市场——荷兰、瑞典、冰岛——进行比较。如果一个市场的节奏更接近挪威，其曲线就会更陡；如果走势更保守，我们便向下调整。
我们还会用其他技术普及曲线——智能手机渗透率、宽带铺设、LED 照明普及——来交叉验证曲线参数。主流技术往往遵循逻辑斯谛曲线，并呈现出惊人相似的增长窗口：在发达市场，从 10% 到 80% 的跃迁通常需要 6–10 年。挪威的 BEV 普及大约用了九年走完这一段（2014 年为 12%，2023 年为 82%）。这并非巧合——当基础设施与经济性形成合力，这就是技术普及的本质。
政治因素呢？
我们总是被问到这个问题。新一届美国政府撤回 EV 强制目标。Hormuz 关闭导致油价飙升。某国政府一夜之间取消购车补贴。这些事情难道不会让曲线脱轨吗？
短期内，会。德国在补贴取消后，2024 年的份额从 18.3% 降至 13.5%，数据清清楚楚。但拉长视角，规律依然成立：随后在 2025 年回升至 19.1%，而底层经济性并未改变。电池持续变得更便宜，车型续航持续提升，按每公里计算，电力仍比汽油便宜。
我们的观点是：政治和宏观事件只会在曲线上制造噪音，而不会改变曲线本身。它们可以让拐点提前或推迟一两年，却无法改变基本轨迹。当开电动车更便宜——而在大多数欧洲市场，我们已处于或接近这一临界点——普及便成为一种经济必然。不同情景正是为了捕捉这种不确定性：低位情景计入持续的政治逆风，高位情景计入顺风因素；核心情景则假设经济性承担主要推力。
以下是德国的情况：
德国 2025 年的 BEV 份额为 19%——正位于曲线最陡峭部分的起点。请注意补贴取消后 2024 年的下滑：真实、痛苦，但已经恢复。核心情景下，德国到 2030 年将达到 50%，到 2035 年达到 78%。低位情景：2030 年为 28%。高位情景：66%。
在核心情景下，德国公共充电需求将在 2025 至 2030 年间增长约 3.6 倍。低位情景下，若销售份额到 2030 年仅达 28%，需求增长将慢得多。这两种未来之间的差异，体现在每一家运营该市场的 CPO 将经历多少年的负现金流。
从销售份额到充电需求
BEV 销售份额告诉你车队更新得有多快。但充电需求取决于保有量——实际在路上跑的 BEV 有多少——而不仅仅是今年卖出了多少辆。德国在 2025 年销售了 545 000 辆 BEV，但其 BEV 总保有量为 2 million。这仅占德国道路上 49 million 辆汽车的 4%。
从销售份额到充电收入的转换链条如下：
- BEV 销售份额 (%) → 道路上 BEV 的累计保有量
- BEV 保有量 × 单车年均 kWh 耗电量 → 总电力需求
- 总需求 × 公共充电占比 → 公共充电需求池
- 公共需求池 ÷ 已安装充电桩容量 → 系统利用率
最后这个数字——系统利用率——决定一家 CPO 能否赚钱。而它取决于需求增长与供给增长之间的比率。当前在多数欧洲市场，供给（已安装充电桩）的增长速度快于需求（BEV 车队）。这使利用率维持在低位。但 S 曲线保证需求终将追上来——问题是何时。
Pulse 公式，完整呈现
需求模型提供随 S 曲线增长的国家级需求池。选址评分根据站点质量，将需求分配至网络中的不同站点。执行评分则根据运营商表现进行调整。
三个组成部分，逐一说明：
• 基础需求 — 本文所述。由 S 曲线驱动的国家级需求池。
• 选址评分 — 我们如何为每个充电站评分。基于车流量、人口、周边配套评估站点质量。
• 执行评分 — 我们如何评估每家运营商。由 CPO 可控的因素：定价、正常运行时间、品牌吸引力。
这三个变量结合起来，让我们能够在任意市场、任意需求情景下，估算任意一个站点的充电量。这正是我们每一项 Pulse 估值、每一次资产组合分析和每份盈利预测背后的引擎。
钱何时到位？
这就进入实际问题了。在我们的项目工作中——估值、网络规划、M&A 尽职调查——被问得最多的问题是：这个资产组合何时实现盈利？
答案不只关乎需求，还关乎需求相对于供给的水平。而这正是充电市场的结构变得关键的地方。
寡头问题
EV 充电市场是一个寡头市场。在大多数欧洲市场，三到五家运营商掌控了大部分高速充电容量。这意味着，竞争对手的决策会直接影响你的盈利能力。市场总需求由市场总供给分配——一旦市场过度建设，所有人的利用率都会下降。
这正是让 CPO 的 CFO 夜不能寐的情景。你可以选址出色、运营无懈可击、定价极具竞争力——但如果整个市场安装的容量超过需求所能消化的水平，依然可能亏损。S 曲线保证需求最终会迎头赶上，但当你还在为已部署硬件偿还债务时，“最终”这个词可能代价高昂。
当然，应对之道是选择更好的站点，并比同行执行得更出色。即使在过度建设的情景下，选址评分远高于市场平均水平的 CPO，仍能获取超过其应有份额的需求。但风险真实存在，任何诚实的盈利预测都必须将其纳入考量。
我们如何在 Projects 中建模这一问题
在我们的 Projects 模块中——这是我们用于 CPO 估值和网络发展分析的工具——我们并不只是孤立地预测需求。我们还会预测未来的单枪位吞吐量，其依据是一项基本原则：任何市场的长期建设速度，都会趋向该市场的盈亏平衡利用率水平。
逻辑很直接。如果利用率远低于盈亏平衡点，理性的运营商会放缓建设——或者退出。若利用率超过盈亏平衡点，回报便会吸引新进入者，并加快部署。随着时间推移，市场会自我修正，趋向这样一种均衡：边际站点大致处于盈亏平衡状态。这股引力塑造着每一个充电市场的演变。
因此，吞吐量预测取决于两项输入：来自我们 S 曲线模型的需求预测，以及决定该项具体分析盈亏平衡点的盈利要求。
以下是德国在中央情景下的需求轨迹，并列出了不同资产组合质量所对应的示例性盈利门槛：
在中央情景下，德国拥有优质站点（选址评分位于前四分位）的 CPO，大约在 2027 年跨过盈利门槛——届时需求约为当前水平的两倍。平均水平的资产组合大约在 2030 年达到这一水平，届时需求约为当前的 3.5 倍。低于平均水平的站点？最早也要到 2033 年。
但请记住：这些门槛的前提是市场会自我修正并趋向均衡。在过度建设情景中——即运营商在利用率偏低时仍持续部署——门槛会进一步抬升，盈利日期也会向后推移。在低需求情景叠加竞争对手激进扩张的情况下，一些低于平均水平的站点可能永远无法跨过这条线。
需求模型告诉你蛋糕有多大。选址与执行评分告诉你能分到多少。竞争动态则告诉你，这块蛋糕是由三家运营商分，还是十三家。一组规模较小但站点更优的资产组合，会比一个分散在平庸站点的大型网络早数年实现盈利——而且对竞争导致的过度建设更具韧性。
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2026 年 10 月 6 日更正：挪威曲线的数据现已与图表一致（七年内从 5% 升至 50%，在约 80% 附近趋于平缓；从 10% 升至 80% 约需九年）；挪威不再被称为底线；德国中央情景下的需求到 2030 年约增长 3.6 倍；西班牙的时间节点采用我们自己的预测。