从低速或高速、载人或载客、封闭场景或开放道路等维度来判断一个场景是否适合无人驾驶
如果只考虑以上三个维度，适合无人驾驶的场景是港口中转、矿山运输等低速货物的封闭场景；不适合无人驾驶的场景是公路开放的高速旅客，也就是大多数人想象的自动驾驶。
回到主题所有者的问题，主题所有者描述的这个场景是在相对封闭的公共道路上实现货物的高速运输。虽然用上述三个维度来判断并不是合适的情景，但也更合适。许多公司在这方面进行了大量的研究工作。根据不同的实现方法，我认为可以分为三个阶段。
1、 特定场景下的后方车辆编队驾驶阶段
在这个阶段，很多卡车都在排队行驶，辆车还是完全由驾驶员控制，后面的车辆采用了acc自适应巡航+lka车道保持辅助系统跟在前面的车辆后面，这是后面车辆的l2级自动驾驶，技术可行性和成熟度都比较高
例如，沃尔沃参与的萨特项目于2010年底正式启动，2011年进行了次测试（注：测试后的车为小型客车），2016年在美国进行了第二次测试，测试中的三辆车为卡车，试验中引入了v2v技术，实现了车辆之间的通信，实现了对车辆的同步控制运行。试验结果表明，节油率可达25%，距离越近，节油效果越好。
另一家瑞典卡车巨头斯堪尼亚（scania）2012年（或更早）开始研究排队驾驶技术，并于2017年宣布与新加坡港务局合作，利用这项技术为新加坡港口运输更多集装箱。
2、 特定场景单车驾驶/全编队驾驶阶段
事实上，主要的想法是在这个阶段。现阶段基本为l3级及以上自动驾驶。
据我所知，研究高速单车自动驾驶的公司并不多。您要么正在研究矿山/港口等低速场景中的自动驾驶（例如沃尔沃与挪威碳酸钙制造商brnn ykaks和斯堪尼亚的axl无人概念车的合作），要么直接研究复杂场景中的自动驾驶。
对于这种现象的原因，我个人的猜测是，虽然高速公路环境相对简单，但仍需要考虑匝道、收费站以及可能出现的紧急情况。如果将这些场景的控制权交给驱动程序，则整个系统仅为二级。如果我们认为在这种情况下可以实现自动驾驶，那么我们可以跳过这个阶段来覆盖更多的场景。相比之下，低速封闭场景需要的考虑要少得多。
全队列驾驶与前一种驾驶的区别仅限于辆车能否实现自动驾驶，因此不会重复。
3、 复杂场景自动驾驶/全编队驾驶台
在汽车技术发展和“新四化”的共同推动下，传统汽车企业和初创企业都希望在这一领域占有一席之地，因此，事实上，现阶段很多企业都在做这方面的研究。
根据计划，上汽智能重卡将在未来3-5年内开始大规模运营。如果东海大桥的所有货车都换成智能重型货车，东海大桥的通行能力可以提高，凑成一座新的东海大桥。
因此，虽然长途运输不是目前的无人驾驶场景，但也有着非常广阔的资金前景。