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Urbane Mobilität und autonomes Fahren im Jahr 2035

Aktuelle Deloitte-Studie zu Potenzial und Effekten von Robotaxis und Roboshuttles

Selbstfahrende Taxis und Shuttles verändern grundlegend die Art und Weise, wie wir uns in den Städten von morgen fortbewegen werden. Dieser Wandel wird für Automobilhersteller und Mobilitätsdienstleister ebenso weitreichende Auswirkungen haben wie für die Stadt- und Verkehrsplanung der Zukunft. Die aktuelle Deloitte-Studie „Urbane Mobilität und autonomes Fahren im Jahr 2035“ beantwortet anhand eines quantitativen Mobilitätsmodells die wichtigsten Fragen zu Potenzial und Effekten von Robotaxis und –shuttles und zeigt Handlungsoptionen auf.

Das autonome Fahren schafft gänzlich neue Mobilitätskonzepte. Autos müssen zukünftig nicht mehr manuell gesteuert werden, sondern können selbstständig von A nach B fahren. Diese Technologie ermöglicht den Betrieb von selbstfahrenden Taxi- und Shuttle-Flotten und führt dazu, dass Autos für deren Nutzung nicht länger gekauft werden müssen, sondern je nach Bedarf kilometer- oder minutenweise gemietet werden.

Diese Robotaxis und -shuttles haben für viele Experten das Potenzial, zu einem der Hauptverkehrsmittel des 21. Jahrhunderts zu werden. Zahlreiche Vorteile sprechen für diese innovativen Verkehrsmittel: Sie werden jederzeit und ohne große Wartezeit verfügbar sein und bringen ihre Fahrgäste bequem von Tür zu Tür. Nervige Parkplatzsuche und teure Parkgebühren entfallen. Und einen Führerschein braucht man auch nicht mehr – so wird der autonome Fahrdienst vor allem für Kinder und ältere Menschen eine sichere Option, um sich in der Stadt fortzubewegen. Und durch den Wegfall des Fahrers und die effiziente Auslastung der Fahrzeuge werden autonome Taxis und Shuttles aus Kostensicht zur attraktiven Alternative zu bestehenden Verkehrsmitteln.

Revolution der urbanen Mobilität im Jahr 2035

Wenn die Stadtbewohner in Zukunft verstärkt autonome Taxis und Shuttles nutzen, wird das gravierende Auswirkungen auf die Geschäftsmodelle der Automobilindustrie und des öffentlichen Nahverkehrs haben.

Für die Autoindustrie und Mobilitätsdienstleister stellt sich die Frage, ob sie zukünftig mit Einbußen rechnen müssen oder ob durch die neue Art der Mobilität auch neue Chancen und Marktpotenziale entstehen. Städteplaner möchten wissen, ob 2035 mit mehr oder weniger Verkehr zu rechnen ist und ob der frei gewordene Parkraum die Entwicklung neuer Verkehrskonzepte ermöglicht.

Berechnungen für das Jahr 2035 basierend auf einem quantitativen Mobilitätsmodell

 

Um die wichtigsten Fragen beantworten zu können, hat Deloitte in einem aufwendigen Verfahren zahlreiche Big-Data-Datenquellen herangezogen. Dazu wurde das Mobilitätsverhalten der Menschen in 109 Metropolregionen ausgewertet, um die Gebiete zu bestimmen, in denen sich im Jahr 2035 große autonome Fahrzeugflotten wirtschaftlich betreiben lassen.

Um die Preise für die Nutzung von Robotaxis und Roboshuttles zu ermitteln, haben wir umfangreiche Berechnungen angestellt, die sowohl die technische Weiterentwicklung wie auch branchenübliche Margen berücksichtigen. Dazu wurden 2000 Teilnehmer in einem Online-Experiment nach dem Stated-Preference-Ansatz befragt, um valide zu bestimmen, welche und wie viele Personen bei welchen Preisen und Zeitvorgaben autonome Fahrzeuge nutzen werden.

Alle Daten und Ergebnisse sind in ein quantitatives Modell geflossen, das den Verkehr im Jahr 2035 in deutschen Metropolregionen berechnet. Die wichtigsten Erkenntnisse sind in 5 Thesen zusammengefasst.

Die wichtigsten Erkenntnisse beschreiben dabei die folgenden 5 Thesen:

 

These #1: Robotaxis autonomer Fahrdienste verändern unsere Mobilität

 

Wie viele Verkehrsteilnehmer sind tatsächlich bereit, bei wirtschaftlich attraktiven Preisen auf autonome Fahrzeuge umzusteigen? Dazu wurden 2000 Teilnehmer in einem Online-Experiment befragt. Die Rahmenvorgaben waren: Sie werden von Tür zu Tür gebracht und müssen auch in Stoßzeiten nicht länger als 10 Minuten auf ein Fahrzeug warten. 32 Prozent aller Befragten sind bereit, dafür entweder ein Robotaxi (das sie direkt von A nach B bringt) oder ein günstigeres Roboshuttle (das mehrere Personen auf einmal fährt und deswegen kurze Umwege nehmen muss) zu nutzen. Mit 32 Prozent am Gesamtverkehr sind autonome Fahrzeuge damit ein neues Hauptverkehrsmittel, welches das Verkehrsaufkommen maßgeblich beeinflusst.

These #2: Die Preise für die tägliche Mobilität sinken 2035 deutlich

 

Was wird eine autonome Fahrt zur Arbeit oder zum Einkauf durchschnittlich kosten? Die Berechnungen zeigen, dass ein Kilometer mit dem Robotaxi 34 Cent, mit dem Roboshuttle lediglich 15 Cent kosten wird. Ein Robotaxi ist damit acht Mal günstiger als ein normales Taxi heute und liegt immer noch 25 Prozent unter dem Kilometerpreis eines privat betriebenen Mittelklassewagens (Volkswagen Golf). Für den durchschnittliche Arbeitsweg von 10 Kilometern fallen mit einem Roboshuttle lediglich 1,50 Euro an Kosten an. Das ist deutlich weniger als die Fahrt mit öffentlichen Verkehrsmitteln. Dies wird alle anderen Mobilitätsanbieter einem heftigen Preisdruck aussetzen und natürlich zur Attraktivität von autonomen Fahrdienstleistungen betragen.

These #3: Robotaxis und autonome Fahrdienste haben ein großes Marktpotenzial

 

Um die Fahrdienstleistungen erbringen zu können, sind ca. 560.000 Robotaxis und 180.000 Roboshuttles notwendig. Die Laufzeit dieser Fahrzeuge wird aufgrund der hohen Laufleistung nur 3 Jahre betragen. Setzt man diese Investition gegen den Rückgang im Neuwagengeschäft bei Privatkunden, ergeben sich daraus Umsatzeinbußen für die Automobilindustrie von ca. 760 Millionen Euro pro Jahr. Demgegenüber stehen aber zusätzliche Einnahmen von 16,7 Milliarden Euro für die Fahrdienstleistungen der autonomen Fahrzeuge. Insgesamt bietet der Markt damit ein großes Potenzial, das nicht nur von Autoherstellern, sondern auch von anderen Anbietern ausgeschöpft werden kann.

These #4: Weniger Fahrzeuge, aber mehr Straßenverkehr in der Stadt

 

Die allgemeinen Erwartungen, dass autonome Fahrzeugflotten zu weniger Staus und besser fließendem Verkehr auf unseren Straßen führen, werden sich nicht erfüllen. Die Anzahl der angemeldeten Fahrzeuge wird zwar um ca. 3 Mio. Fahrzeuge sinken, aber durch die hohe Auslastung der Robotaxis und -shuttles steigt die urbane Verkehrsbelastung deutlich. Die Anzahl der täglich mit dem Auto zurückgelegten Kilometer wird pro Person in deutschen Städten von 26,7 auf 32,0 km ansteigen. Das entspricht einer Zunahme um 24%. Die Gründe sind vielfältig: Robotaxis können auch von Kindern und Personen genutzt werden, die keinen Führerschein besitzen und bisher andere Verkehrsmittel genutzt haben oder zu Fuß gegangen sind. Außerdem müssen autonome Fahrzeuge auch Leerfahrten durchführen, um zu einem Kunden zu gelangen.

These #5: Ohne Regulierung droht ein Verkehrskollaps

 

Wenn die Nutzung von Robotaxis und Roboshuttles nicht reguliert wird, werden durchschnittlich 30% mehr Autos gleichzeitig in den Städten unterwegs als heute. Zu Stoßzeiten werden es sogar 36% sein. Das wirkt sich natürlich auf die Fließgeschwindigkeiten im Straßenverkehr aus, die von durchschnittlich 33,5 auf 30 km/h sinken werden und damit die Fahrzeiten um ca. 10% ansteigen lassen. Das sind im Schnitt 2,5 Minuten mehr als bisher. Robotaxis werden also die deutschen Städte verstopfen, falls die Kommunen nicht handeln und beispielsweise Schülern die Fahrt zur Schule nur per Roboshuttle erlauben, nicht aber per Robotaxi.

 

 

Alle Ergebnisse der Studie zur urbanen Mobilität und zum autonomen Fahren im Jahr 2035

 

Laden Sie hier die ausführliche Datenland-Deutschland-Studie zur urbanen Mobilität im Jahr 2035 herunter, die neben den fünf Thesen noch eine Fülle an weiteren interessanten und teilweise überraschenden Ergebnissen bereithält und im Detail erklärt, wie die grundlegenden Datenerhebungen und Ergebnisse der Online-Umfrage in die Berechnungen des Modells eingeflossen sind. Sie zeigt in zahleichen Diagrammen die Veränderungen in der Verkehrsmittelnutzung, aufgegliedert nach Alter und Nutzungsgruppe. Außerdem finden sowohl Unternehmen im Automobilbereich als auch Vertreter von Kommunen konkrete Empfehlungen in der Studie, die sich aus den Ergebnissen ergeben.

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