在供应链紧张的时候，美国有80，000名卡车司机短缺。正是这样的情况使自动驾驶卡车的概念具有吸引力。
"一个例子是在德克萨斯州的高速公路上长途跋涉，那里的天气并不极端，距离很广，"Nauto首席执行官Stefan Heck说。"这里相对干燥，阳光明媚，这些地方没有看到恶劣的冬季天气。自动驾驶或自动卡车可以被编程和跟踪，以自动驾驶并从点到点交付货物。它非常适合长，不间断和简单的路线。
稳定和可预测的条件很重要，因为自动驾驶汽车是由传感器和软件驱动的。在软件开发过程中，开发人员试图想象软件必须能够处理的每一种可能的情况，然后为此进行编程。
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但总存在软件无法预料的技术限制和不可预测的情况。
例如，暴风雪阻碍了当今物联网传感器捕获数据的能力，并且需要人为干预。在具有各种交通状况的城市中，复杂的交叉路口也很难被传感器和控制软件破译和导航，更不用说人类驾驶员的不可预测因素和他们做出的决定了。
"旅行的最后一英里部分往往在人口稠密的城市地区，对于自动驾驶卡车来说更具挑战性，并且采用速度将很慢，"赫克说。"同样重要的是要注意传感器技术存在局限性。以高于每小时约75英里的速度操作自动驾驶卡车是很困难的，因为传感器检测障碍物的范围不允许足够的制动距离。
尽管如此，自动驾驶的用例，自动驾驶卡车继续出现。
Embark正在休斯顿和圣安东尼奥之间推出一条新的自动卡车运输车道，并已进行商业运营;
TuSimple在图森运营一辆自动驾驶卡车;
去年，沃尔沃在瑞典哥德堡启动了一项商业试点计划，通过该计划，它正在用配备传感器的卡车收集数据。和
在采矿等行业中，有一些"最佳使用"案例正在进行，在这些行业中，矿石由自动卡车从偏远矿山拖出。
我们了解到的是，尽管技术和物联网取得了进步，但在自动驾驶汽车的运行中仍然需要一些人为干预。
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"绝大多数非长途卡车仍然有一个人，他不仅是司机，而且在目的地执行重要任务 - 安装变压器，修理空调，在货架上存放交付的饮料或进行家庭检查，"赫克说。"考虑一下食品服务司机将零食送到零售店，或者技术人员为电信公司提供服务电话。给这个人一个AV的经济性实际上并没有节省劳动力，因为技术人员仍然必须在车里，并且即使在前往工作现场时也"在时钟上"。
因此，没有关于何时消除人为干预的时间表，并且还有悬而未决的法律问题，例如，如果发生人身伤害或死亡或财产损失，谁或什么有过错。正是像这样的棘手问题可以决定自动驾驶汽车机器与人机界面的方向，并在此过程中确定自主技术中必须保持的人类参与量。
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