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充电桩到底值不值得投?我用 AI 搭了一套充电桩评估模型
作者 | 蜗牛 · 字数 | 2500字
这是蜗牛运营笔记第17篇原创文章
消失了好长一段时间了，上一份工作因为网络安全与保密协议的关系，几乎没怎么弄过新媒体；最近换的新赛道，反而有种刑满释放的感觉？
过去5年最大的一个收获就是各种航司、酒店的会员卡
说一说最近换的一个新赛道-智慧停车；不得不说，每次进入一个新的领域，都是学习力最强的时候。
这段时间整个人扎在行业信息、车场数据里，也慢慢的对整个行业有了一定的认知，基于最近做的几个AI赋能项目，想着来聊一聊的是其中一件我觉得还比较有意思的模块：新能源停车充电，具体说说我是如何用AI，去分析一个车场能不能投建充电桩。
据公开资料显示，从2025年开始，公共充电服务市场已进入到稳定期，充电站布局基本完成，新能源车辆保有量越来越多，但投建快充、超充的高速发展的风口似乎已经过去了，但基于车场的目的地的慢充需求，我们判断还有很大的市场空间，尤其是在三四线城市；
作为一家智慧停车平台的企业，在做充电桩投建这件事情上，有着天然的优势，那该如何利用平台的上数据去判断一些车场要不要投建，投建多少多少、如何合作以及多久回本，就成了一个重要的且很具体的需求。
围绕这个需求场景，我搭了一套评估模型，把它固化成了"五步法"；跑了一段时间，发现对前端拓客、立项评审、批量筛商机这几个场景都挺好用，今天就这个场景做一个初步拆解。
这套模型的整体思路：业态定级筛场地→ 区域潜力定红利 → 核心数据定需求 → 量化配比定投建策略 → 投建结论量化展示。
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场地基础信息判定
场地基础信息判断最重要的一点是业态，不是所有停车场都适合目的地充电桩的投建，这点与快充在场地判定上有着本质的区别。
慢充最理想的场景需要满足以下特点：车辆停留时长极长、充电需求稳定、淡旺季波动小，比如办公园区，社区等；而像大型商业综合体，交通枢纽等，车流量爆棚，很多老板一看就眼睛发亮，觉得这种地方闭眼投；快充的逻辑下确实可以考虑投建，但基于慢充的场景，商场车主平均停留也就一两个小时，去投慢充，纯属给物业交租金。
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区域潜力分析
场地本身合格了，接下来还要看看位置，虽然慢充对选址并没有硬性的要求，但依然需要分析判断所在区域的潜力，用以确定后续这个车场的投建策略，主要可以看2个方面。
1. 地理区位与新能源保有潜力
A、城市/区域能级：一线/新一线/二三线，以及所在区县的新能源推广政策力度；
B、区域新能源保有量：所在街道/片区的新能源车存量、年度新增上牌量；
C、区域新能源渗透率：这一项直接决定未来车流的增量，也是后面"积极投建策略"的核心依据。
2. 周边竞争格局
这里我设了个硬边界：统计项目周边 1km 范围；为什么是 1km？因为这是目的地慢充桩的核心辐射半径。车主愿意为了补电多开出去两公里吗？在"停车即充"的场景里，基本不愿意。1km 之外有多少桩，跟这个车场关系不大。
而在 1km 内，也需要重点看两件事：
A、已经投运的快充桩数量、空闲率、峰值排队情况；
B、已经投运的慢充桩数量、日均利用率、饱和程度。
这里快充和慢充，需要分开看，它们服务的根本就是两拨人，本身也不是一个纯粹的竞争关系，一个是"专程来补电"，一个是"停车顺便充"，相反，还有点互补。
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车场核心数据分析
前面两步是"筛"，这一步就是"算"了，也是运营最熟悉的领域，投建的相关指标有很多，进场车流，临停车辆，新能车流，车辆属地等等。
如果说整套模型只能保留一个最核心的指标，那一定只能是：
停留时长 ≥ 4 小时的新能源车辆
这是后续整套模型最核心的配比依据，为什么是 4 小时？这是由慢充的物理属性倒推出来的。一根 7kW 的交流慢充桩，充满一台常规电池的车，恰好需要几个小时。而"目的地慢充"的核心场景，就是车辆长时间静置、顺便把电补满。
停留 ≥ 4 小时的车，才是真正能被慢充服务到的有效用户；停留 1 小时就走的车，哪怕它是新能源，对你也没意义，这点时间充进去的电，还不够他开到下一个目的地。
短时车流，没有投建价值，这一步也经常帮我劝退一些"看上去很不错"的项目。车流数据一拉，全是短停，新能源占比再高也是白搭，这类场景的典型业态就是高铁站、机场等交通枢纽，以及大型商业综合体等，对快充站来说，车流是一个必要的数据，但对慢充来说，长时停靠的车流才更有价值。
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投建策略与收益测算
需求摸清了，接下来就是定策略，以及如何算账了。同一个车场，都会有几种投建策略，要么稳健，要么积极；稳健策略是"给现在的车配桩"，积极策略是"给明年的车也预留桩"。两者的差别是你对区域增长势能的判断。
这里有一个基本的测算公式，具体的指标可以基于各自的实际情况去补充，
单桩年充电收益 (元)=投资单桩日充电时间 (H) * 日充电量 (KWH) * 运营时间 (天) * 服务费标准 (元)
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投建结论报告
前四步走完，其实结论很明确了，这一步要做的，不是再做一次判断，而是把前面四步的结果，收敛成一份可以直接拿去汇报的结论，一句话总结就是：
该车场属于 X 类业态，建议采用 X 策略投建 X 根桩，预计年服务费收益 X 元，投资回收期约 X 个月。
这句话，就是销售拿着谈、内部拿去评审的标准答案。它就能同时支撑三个场景：前端拓客（自己先跑一遍判断值不值得跟）、立项评审（直接看定级和收益）、批量筛商机（按定级和回收期排序，优先攻哪个一目了然）;基于这套逻辑，我们对存量的车场进行了全部的投建分级，后续也可以高效的指导业务落地。
换赛道这件事，我最大的体会是：新领域的知识其实不可怕，可怕的是没有把自己的经验变成可复用的"标准件"，这次做充电投建评估模型思路可以迁移到任何需要前端拓客、批量筛选机会的业务，核心就是一个问题：
这件事，能不能被拆成一套"输入数据 → 输出结论"的标准流程？能拆，AI 就是放大器；拆不动，AI 也救不了你。
今天先写到这，涉及的具体数据的判定，稍微删减了一些内容，大体逻辑和思路倒是都写清楚了，现在环境宽松了，后面也还会陆续写一些智慧停车、车场运营、以及我在这个新赛道里用工具提效的思考，感兴趣的朋友可以持续关注。
END
作者简介：蜗牛，公众号“蜗牛运营笔记”，主职奶爸、副职生涯规划师、运营操盘手；专注输出运营干货，商业思考，学习笔记，做一名有前瞻性的运营生涯践行者。
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作者：蜗牛（snail180925）