“自動駕駛說”旨在分享原創的行業分析和學習心得，每周一篇。本人在硅谷某自動駕駛公司擔任產品經理，專注于自動駕駛數據、仿真、以及安全研究。文章僅代表個人觀點。歡迎留言，互相學習。

各個公司都希望領跑自動駕駛這場競賽，國內和美國之間的競爭尤為激烈。但我們需要直面現實：不是所有地區都適合自動駕駛。今天就來分析，哪些因素會影響自動駕駛落地。

本周留言話題：如果你剛剛拿到一筆投資，你會選擇哪里開展自動駕駛？

開放政策+嚴格監管

政策永遠是最重要的因素。沒有政策支持，再完美的人工智能也不可能落地。幾年之前，還沒有哪個國家政府鼓勵自動駕駛上路測試。但是最近兩年時間里，美國加州、德州、賓州亞利桑那等地都相繼開放測試，中國也出臺自動駕駛法規，北京、上海、廣州、重慶、杭州、深圳等城市都為自動駕駛開了綠燈。

但同時，政策也不能過于寬松，企業的測試過程需要有第三方監管。就像一百年前人類剛剛接觸汽車一樣，如果不出臺交通法規，就無法控制車禍的發生。

一百年后的今天，我們同樣需要管制自動駕駛車的法規。但即使在自動駕駛發展最快的加州，除了要求上報脫離和里程，仍然沒有成形的法規。

兩年前，亞利桑那州州長放言，亞利桑那州歡迎所有自動駕駛公司在當地測試。結果，兩年之后，Uber在當地測試時發生了致命車禍。州長只好命令Uber停止測試。這就是政策缺乏監督的后果。

如果能有哪個地區率先出臺監督細則，定期檢查各個公司的開發流程、安全系數、場景構架等各個方面的表現，才能做到真正領跑自動駕駛這場競賽。

天氣因素

眾所周知，一些惡劣天氣仍然是自動駕駛的硬傷，比如大雪、暴雨等等影響傳感器的天氣。

日照時間：對于一些剛剛起步的自動駕駛公司，連夜間駕駛都做不到。而且在日出和日落期間太陽的斜照或是中午的強光都會影響攝像頭的判斷。

降雨量：中雨以下的級別還是可以做到自動駕駛的。微信回復關鍵詞“雨天”閱讀為什么雨天不適合自動駕駛。

降雪量：降雪會覆蓋路面標識，但是還是可以通過地圖和定位來解決。只要下雪之后城市可以及時清掃道路，降雪這個難題還是有希望解決的。

氣溫：過高或過低的氣溫都不適合自動駕駛。在美國的公司一般使用-17到38攝氏度（0-100華氏度）的氣溫區間。

其他惡劣天氣也會影響自動駕駛。比如霧、大風、沙塵暴等等。

表面上看，相對干旱的地區最適合自動駕駛。但為了做到真正意義上的自動駕駛，同時也要去“小雨”比較多的地區，或是仿造降雨場景，集中采集特殊天氣下的駕駛數據。

基礎設施和駕駛環境

一些城市開發出了測試場地，專供自動駕駛封閉測試。通過封閉測試是保證安全重要步驟。但事實是大部分時候只能在普通道路上測試，這就需要自動駕駛熟悉路況以及人類司機的駕駛習慣。比如，如果代碼設置的是“不能超車”，在國內復雜的道路上就很難駕駛。

而如果只挑選人煙稀少、寬廣平坦的道路測試，或是永遠只在封閉環境里測試，雖然駕駛流暢，但明顯不利于數據采集，不利于開發進度。

比較理想的流程是，封閉測試場地和普通路測兩種測試要同時開展。拿到封閉測試場地當然是第一步。

人才搶奪戰

由于自動駕駛是一個比較新的領域，和其他行業人才搶奪戰不同，自動駕駛公司會從其他“相關領域”搜尋人才。除了核心的AI開發人員以及從傳統車企流入的人才，其他行業的人才也會大量涌入，比如航天、軍事、設計、運營等等。

為公司選址的時候也要注意，一個地區如果有很多科技人才，往往也就意味著這個地區的民眾更愿意嘗試自動駕駛，商業化進程也會加快。（微信回復關鍵詞“薪資”閱讀自動駕駛工程師平均工資。）

各個公司在招人的時候不可以把目光局限在人工智能或是汽車領域。多注意其他相關領域的人才也是不錯的選擇。