而在中国本土自动驾驶企业中，典型的一家是Momenta，去年3月他们发布了“两条腿战略”，核心就是跟车企和tier1合作，通过自动驾驶车上市后获得数据，一边帮助车企优化自动驾驶产品，一边提升更高级别L4产品的技术。这种模式从技术上说的好处，就是会形成与特斯拉类似的马太效应。即销量越好，数据积累越多，自动驾驶功能就会越来越完善，也就越好用，给乘客更好体验。Momenta CEO曹旭东也提到过，“要实现自动驾驶的终局，两大要素格外关键，一是数据驱动，二就是海量数据。之所以要数据驱动，就是因为完全无人驾驶中的长尾问题——几乎是难以穷尽的，唯一的可能性只有靠数据驱动，自动化解决大部分的问题。”
互联网巨头腾讯也意识到海量数据驱动的重要性，该公司正在围绕自身优势，通过数据驱动构建自动驾驶研发、验证和升级的闭环，助力自动驾驶的技术量产应用。
腾讯自动驾驶业务中心总经理苏奎峰在日前的一次分享中提到，这几年自动驾驶的技术趋势之一是从模型驱动到数据驱动。近几年，数据驱动应用更广泛。数据本身能够通过规模来使系统更加稳定和完善。数据驱动的过程，本质上是数据流的驱动。在这样闭环的体系里，算法效率越高，数据流的效率越高，成本越低，它的核心竞争力未来一定会更高。
中国的道路环境比国外更加复杂多样，有着天然海量的数据供自动驾驶汽车测试学习，这将让中国自动驾驶汽车各项技术面临更为严峻的考验，需要不断地学习进化中变得更加安全可靠。同时，这些宝贵的国内交通数据也将变成未来与国外企业竞争本土市场的优势。
