“自动驾驶说”旨在分享原创的行业分析和学习心得，每周一篇。本人在硅谷某自动驾驶公司担任产品经理，专注于自动驾驶数据、仿真、以及安全研究。文章仅代表个人观点。欢迎留言，互相学习。

各个公司都希望领跑自动驾驶这场竞赛，国内和美国之间的竞争尤为激烈。但我们需要直面现实：不是所有地区都适合自动驾驶。今天就来分析，哪些因素会影响自动驾驶落地。

本周留言话题：如果你刚刚拿到一笔投资，你会选择哪里开展自动驾驶？

开放政策+严格监管

政策永远是最重要的因素。没有政策支持，再完美的人工智能也不可能落地。几年之前，还没有哪个国家政府鼓励自动驾驶上路测试。但是最近两年时间里，美国加州、德州、宾州亚利桑那等地都相继开放测试，中国也出台自动驾驶法规，北京、上海、广州、重庆、杭州、深圳等城市都为自动驾驶开了绿灯。

但同时，政策也不能过于宽松，企业的测试过程需要有第三方监管。就像一百年前人类刚刚接触汽车一样，如果不出台交通法规，就无法控制车祸的发生。

一百年后的今天，我们同样需要管制自动驾驶车的法规。但即使在自动驾驶发展最快的加州，除了要求上报脱离和里程，仍然没有成形的法规。

两年前，亚利桑那州州长放言，亚利桑那州欢迎所有自动驾驶公司在当地测试。结果，两年之后，Uber在当地测试时发生了致命车祸。州长只好命令Uber停止测试。这就是政策缺乏监督的后果。

如果能有哪个地区率先出台监督细则，定期检查各个公司的开发流程、安全系数、场景构架等各个方面的表现，才能做到真正领跑自动驾驶这场竞赛。

天气因素

众所周知，一些恶劣天气仍然是自动驾驶的硬伤，比如大雪、暴雨等等影响传感器的天气。

日照时间：对于一些刚刚起步的自动驾驶公司，连夜间驾驶都做不到。而且在日出和日落期间太阳的斜照或是中午的强光都会影响摄像头的判断。

降雨量：中雨以下的级别还是可以做到自动驾驶的。微信回复关键词“雨天”阅读为什么雨天不适合自动驾驶。

降雪量：降雪会覆盖路面标识，但是还是可以通过地图和定位来解决。只要下雪之后城市可以及时清扫道路，降雪这个难题还是有希望解决的。

气温：过高或过低的气温都不适合自动驾驶。在美国的公司一般使用-17到38摄氏度（0-100华氏度）的气温区间。其他恶劣天气也会影响自动驾驶。比如雾、大风、沙尘暴等等。

表面上看，相对干旱的地区最适合自动驾驶。但为了做到真正意义上的自动驾驶，同时也要去“小雨”比较多的地区，或是仿造降雨场景，集中采集特殊天气下的驾驶数据。

基础设施和驾驶环境

一些城市开发出了测试场地，专供自动驾驶封闭测试。通过封闭测试是保证安全重要步骤。但事实是大部分时候只能在普通道路上测试，这就需要自动驾驶熟悉路况以及人类司机的驾驶习惯。比如，如果代码设置的是“不能超车”，在国内复杂的道路上就很难驾驶。

而如果只挑选人烟稀少、宽广平坦的道路测试，或是永远只在封闭环境里测试，虽然驾驶流畅，但明显不利于数据采集，不利于开发进度。比较理想的流程是，封闭测试场地和普通路测两种测试要同时开展。拿到封闭测试场地当然是第一步。

人才抢夺战

由于自动驾驶是一个比较新的领域，和其他行业人才抢夺战不同，自动驾驶公司会从其他“相关领域”搜寻人才。除了核心的AI开发人员以及从传统车企流入的人才，其他行业的人才也会大量涌入，比如航天、军事、设计、运营等等。

为公司选址的时候也要注意，一个地区如果有很多科技人才，往往也就意味着这个地区的民众更愿意尝试自动驾驶，商业化进程也会加快。（微信回复关键词“薪资”阅读自动驾驶工程师平均工资。）

各个公司在招人的时候不可以把目光局限在人工智能或是汽车领域。多注意其他相关领域的人才也是不错的选择。