Waymo拥有一整套可用的软件栈，包括机器学习、高精地图及定位、仿真模拟和内部软件技术等各个层次。但整车对于Waymo来说，是弱项。

而通用汽车同样选择与本田合作，利用旗下Cruise公司的技术开发专用的自动驾驶电动汽车。通用强调了产业协同作用：通用汽车提供车辆设计、工程和制造、以及自动驾驶领域的技术，本田则在车身空间效率和设计及其全球影响力方面贡献专长。

通用和本田的合作关系也在另外一个角度表明自动驾驶技术落地的难度和高昂的研发成本，显然这个成本远高于其投资通用汽车旗下Cruise的27亿美元。

自动驾驶的另一个成本黑洞就是激光雷达，这是自动驾驶竞争的另外一个关键环节，从目前行业的普遍观点，L4级自动驾驶基本上离不开激光雷达的配置，甚至很多公司认为L3级都需要配备。

此前，Valeo ScaLa（唯一一款目前量产的车规级）激光雷达安装在2018年奥迪A8车上，而Fisker的电动轿跑车使用Quanergy S3光学相控阵激光雷达。但这仍然只是一种尝试性的应用。

宝马此前宣布与Innoviz合作，开发一款将于2021年上市的MEMS扫描激光雷达，而福特还投资7500万美元在Velodyne上开发未来的激光雷达（目前的机械式扫描雷达已经不太可能用于车规级量产，尤其是360扫描机械式雷达，还要面临量产如何清洗维护的难题）。

除了不可预计的成本下降空间，更为关键的是各家汽车制造商和自动驾驶公司仍然没有完全确定和明确传感器组合的方案。比如，自动驾驶车辆到底需要多少传感器，需要什么样的传感器，仍然存在争议，而且新的供应商还在不断涌现。