德国铁路区域运输公司委托开展的一项新研究表明，若将自动驾驶车辆纳入以铁路为核心的系统，可显著提升德国公共交通的质量与效率。该分析对2045年的全国性场景进行了建模，结论指出：当自动驾驶技术强化火车和公交网络而非作为独立服务运行时，其效益最大化。
研究发现，若仅将自动驾驶技术用于现有公交服务的自动化改造或私营自动驾驶出租车车队的扩张，其影响将十分有限。在这些情况下，出行便利性和通勤时间的改善仍属有限，而城市道路交通量可能显著增加。相比之下，当自动驾驶接驳车融入公共交通体系，主要作为轨道交通和升级公交走廊的接驳工具时，才能实现全系统范围内的最大效益。
在此情境下，自动驾驶接驳车服务于短途低密度区域，将乘客直接送达目的地或连接至高容量轨道交通服务。轨道交通仍作为网络骨干，通过优化公交线路及自动驾驶接驳车将其服务范围延伸至郊区及乡村地区。
全国范围内约有100万辆自动驾驶班车和公交车投入运营后，大都市区的平均候车时间可降至约5分钟，农村地区则降至13分钟。相比当前非城市中心地区的水平，这意味着候车时间最多可缩短50%。出行时间将接近私家车水平，在某些大都市走廊甚至可能更短。
服务质量的模拟变化将对交通模式分担产生显著影响。公共交通在总运输量中的占比将翻倍至约35%，主要得益于首末公里接驳服务的改善推动了铁路客运量的增长。
对于更广泛的交通系统，研究预测城市及大都市区的道路拥堵将减少高达11%。与此同时，尽管公共交通服务总量有所增加，但由于效率提升和票务收入增长，公共交通补贴有望减少约20%。从私家车转乘公共交通的用户每月平均可节省170欧元。
该研究由ioki、卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）、德国航空航天中心（DLR）和Prognos共同完成。研究强调，仅靠自动驾驶技术无法实现结构性变革，将其融入基于铁路的公共交通体系才是提升运力、可达性及客流量的关键所在。
