谈及市场竞争，苏奎峰称腾讯的心态还是比较放松，他解释，汽车产业具有很长的产业链，车企很难把供应商锁定一家，这与传统互联网一家通吃的模式不太一样。而且，每个玩家都有差异化定位，只要在自己定位的赛道上，有足够的竞争力就一定有市场空间。
腾讯的自动驾驶战略与腾讯大战略保持一致，即做好连接和工具链。在这个定位的基础上，腾讯在做三大基础设施：自动驾驶开发云、仿真平台、高精度地图。凭借这些工具，腾讯希望在云端-车端之间形成一个业务闭环，加速数据流动从而快速迭代算法。
腾讯自动驾驶的优势在于腾讯的组织架构支撑，苏奎峰介绍，目前腾讯自动驾驶90%的需求都能在智慧出行部门内解决，并有腾讯云的支持，具备自主可控能力。
未来，腾讯希望与主机厂、硬件Tier 1供应商组成一个铁三角，推动产业更快的跑起来。腾讯在其中扮演的角色是服务者，帮助客户加速迭代、落地软硬件产品。
自动驾驶研发、验证、测试、评价等各个环节所需要的时间、经济成本巨大，且具备很强的不确定性和安全隐患。
苏奎峰介绍，腾讯自2016年开始布局自动驾驶，并将虚拟仿真技术作为重点业务之一，结合本土化的交通场景和应用需求，可以提供面向自动驾驶研发测试专属的数字化工具。借助腾讯云的算力支持，通过云仿真技术实现场景加速评测，进而提升研发和测试效率。
腾讯自动驾驶已累计申报了超过40项专利，在云端高并发运行、真实有效性等方面实现了创新突破，同时在工具链完整性、场景丰富性和真实性等方面取得进展。
在高效性方面，相较单机版仿真测试软件有限的算力，腾讯自动驾驶云仿真技术可以支持一万个以上的场景并行计算，将1000个场景的运行时间从2天大幅缩减至4分钟。
同时，腾讯利用虚实一体的交通流数据，构建城市级别的虚拟仿真世界，支持数千辆自动驾驶车辆和数十万辆交通流车辆同时运行，虚拟城市中车辆之间实时同步，在高效性的同时保证测试的有效性。
在真实性方面，腾讯自动驾驶自研了包括车辆动力学、传感器、交通流、地图和场景编辑等模型，并支持OpenX系列和OSI国际仿真标准，解决传统仿真软件部分核心模型过于依赖第三方的问题。
同时，腾讯凭借在高精度地图、游戏技术、AI等领域的积累，基于人工智能深度学习，实现场景的高精度、自动化三维重建，相对误差小于3cm。此外，系统中的动力学模型一致性、场地实验数据一致性等大于95%。
随着自动驾驶技术的加速发展，重点研发仿真测评技术，建立健全智能汽车测试评价体系，已经成为行业共识，云仿真已成为未来趋势。在测试工具之外，云仿真也将成为算法、高精度地图、测试数据、路采数据的管理平台，对保障数据安全有至关重要的作用。
