驾驶场景主要分为外部场景和内部场景，外部场景指的是道路上的驾驶环境，考虑车辆作为交通参与者在道路中扮演的角色；而内部场景主要考虑在驾舱内部，智能车辆可以为乘客提供的服务。由于各国各地基础建设的程度、道路的结构和设计、交通规则和交通标识、其他道路使用者的驾驶习惯以及消费者自身的选择偏好和生活习惯的不同，会使得驾驶场景和人们对智能化的需求有所差异。
1. 外部驾驶场景
1.1 基础建设
在车辆行驶过程中，不仅要实现单车智能化，还要与周围环境、其他车辆、路况进行实时交互。一个地区的基础建设往往会决定车辆智能化的上限，也就是说：基建不同，车辆之间、车辆与其它设施之间能够实现的智联程度也会不同。例如，5G网络通讯技术的突破和推广将会推进驾驶场景的智能化，这将很大程度上影响车辆硬软件架构及内部算法的开发。另外，城市道路地图，尤其是高精度地图所提供的精确数据和道路细节会与车辆的感知系统相互补充，保障车辆全局信息的获取和感知的优化。
1.2 道路状况
道路设施的布局和状况在不同国家和地区有所不同，例如我国很多城市有纵横交错的立交桥，这种复杂的结构会影响车辆感知系统的判断。此外，不同地区存在道路材料、纹理的差异，车辆可能会因此对可通行区域做出不同判断。
1.3 交通规则和交通标识
不同国家和地区的交通规则及交通标识，如车道线、交通灯、路牌等，存在不同之处。我国十字路口的红路灯旁一般会有倒计时显示，这个场景在欧洲比较少见；我国单独闪烁黄灯表示车辆需减速警惕，而在德国这意味着交通灯发生了故障。
1.4 与其他道路使用者的信息交互
汽车、摩托车、自行车驾驶者的行驶习惯也会因各国交通规则的不同而有所差异。这种差异会影响智能车辆对包括自身在内所有道路使用者的驾驶意图和轨迹的分析和预测。例如基于神经网络的路径规划算法，为了给出更像人类司机的结果，在训练时会使用大量道路使用者的驾驶习惯和轨迹数据；此外，我国电动自行车的驾驶者很多，可能需要给电动自行车专门的标签或不同的运动模型；更细节的例子有：骑自行车的人在转弯前，是否会通过扭头、抬起手臂来表明其行驶意图也会影响机器学习的过程。
2. 车内场景：智能驾舱配置
2.1 交互环境
智能车辆与司机及乘客的信息交互涉及自然语言识别和手势、姿态的识别，对不同国家需要提供不同的语言包和对手势的差异化解释。另外，软件服务要适应本土需求，例如常用的通讯软件、娱乐视频软件、办公软件等。
2.2后座娱乐
后座娱乐也是智能驾舱的重要部分。我国家庭对家用车车型的选择偏好与国外有一些不同，国外车企在拓展中国市场时也会做出相应调整。例如很多家庭的首辆车会优先配置车身加长、后座宽敞的车，以方便全家出行，接送老人孩子等，更宽敞的后座空间和家庭成员的共同参与也使得更丰富的体验成为消费者的进一步需求。
