但中國交通狀況的復雜程度也是區別于世界上其他國家最顯著特征。常駐麥肯錫北京分公司的全球董事合伙人唐睿思（Christopher Thomas）也提到，中國自動駕駛環境更為復雜的地方體現在，人口稠密、混合交通、交通標志復雜、野蠻駕駛等多個方面。
根據麥肯錫的研究報告顯示，中國本土自動技術在算法/訓練數據上還需要2～3年的追趕時間。
在自動駕駛技術研發進程中技術生態圈的構建也成為一大趨勢。當前，市場上已經出現了一些技術聯盟，如寶馬-英特爾-Mobileye、Uber-沃爾沃-戴姆勒、Lyft-通用-捷豹路虎、谷歌OAA聯盟，以及百度阿波羅平臺等。
據麥肯錫調查報告顯示，28%和24%的專家分別認為整車集成，和自動駕駛軟硬件集成、驗證對制造自動駕駛汽車最為重要。34%的專家認為，算法和軟件對于實現差異化競爭最為重要。21%和23%的專家分別認為計算平臺，和算法、軟件是未來5～10年最大的技術瓶頸。
不過，三方未來誰能成為技術開發的贏家，業界未能達成共識。根據麥肯錫調查顯示，主機廠專家普遍認為傳統主機廠會占據主導地位，而通過對非主機廠專家調研顯示，主機廠、資深技術公司以及出行服務企業三者基本保持相當的地位。吳聽表示，“三個不同類型的企業占主導，可能是一個極端的情況。”
未來，主機廠、技術公司以及出行服務企業三方爭奪話語權的角逐會愈演愈烈。哪些因素會其中一方成為優勢方也值得考量。
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