駕駛場景主要分為外部場景和內部場景，外部場景指的是道路上的駕駛環境，考慮車輛作為交通參與者在道路中扮演的角色；而內部場景主要考慮在駕艙內部，智慧車輛可以為乘客提供的服務。由於各國各地基礎建設的程度、道路的結構和設計、交通規則和交通標識、其他道路使用者的駕駛習慣以及消費者自身的選擇偏好和生活習慣的不同，會使得駕駛場景和人們對智慧化的需求有所差異。
1. 外部駕駛場景
1.1 基礎建設
在車輛行駛過程中，不僅要實作單車智慧化，還要與周圍環境、其他車輛、路況進行即時互動。一個地區的基礎建設往往會決定車輛智慧化的上限，也就是說：基建不同，車輛之間、車輛與其它設施之間能夠實作的智聯程度也會不同。例如，5G網路通訊技術的突破和推廣將會推進駕駛場景的智慧化，這將很大程度上影響車輛硬軟體架構及內部演算法的開發。另外，城市道路地圖，尤其是高精度地圖所提供的精確數據和道路細節會與車輛的感知系統相互補充，保障車輛全域資訊的獲取和感知的最佳化。
1.2 道路狀況
道路設施的布局和狀況在不同國家和地區有所不同，例如中國很多城市有縱橫交錯的立交橋，這種復雜的結構會影響車輛感知系統的判斷。此外，不同地區存在道路材料、紋理的差異，車輛可能會因此對可通行區域做出不同判斷。
1.3 交通規則和交通標識
不同國家和地區的交通規則及交通標識，如車道線、交通燈、路牌等，存在不同之處。中國十字路口的紅路燈旁一般會有倒計時顯示，這個場景在歐洲比較少見；中國單獨閃爍黃燈表示車輛需減速警惕，而在德國這意味著交通燈發生了故障。
1.4 與其他道路使用者的資訊互動
汽車、摩托車、自由車駕駛者的行駛習慣也會因各國交通規則的不同而有所差異。這種差異會影響智慧車輛對包括自身在內所有道路使用者的駕駛意圖和軌跡的分析和預測。例如基於神經網路的路徑規劃演算法，為了給出更像人類司機的結果，在訓練時會使用大量道路使用者的駕駛習慣和軌跡數據；此外，中國電動自由車的駕駛者很多，可能需要給電動自由車專門的標簽或不同的運動模型；更細節的例子有：騎自由車的人在轉彎前，是否會透過扭頭、擡起手臂來表明其行駛意圖也會影響機器學習的過程。
2. 車內場景：智慧駕艙配置
2.1 互動環境
智慧車輛與司機及乘客的資訊互動涉及自然語言辨識和手勢、姿態的辨識，對不同國家需要提供不同的語言包和對手勢的差異化解釋。另外，軟體服務要適應本土需求，例如常用的通訊軟體、娛樂視訊軟體、辦公軟體等。
2.2後座娛樂
後座娛樂也是智慧駕艙的重要部份。中國家庭對家用車車型的選擇偏好與國外有一些不同，國外車企在拓展中國市場時也會做出相應調整。例如很多家庭的首輛車會優先配置車身加長、後座寬敞的車，以方便全家出行，接送老人孩子等，更寬敞的後座空間和家庭成員的共同參與也使得更豐富的體驗成為消費者的進一步需求。
