自動駕駛汽車技術目前面臨著不少主要挑戰。

環境感知方面，在惡劣天氣條件如大霧、大雪、大雨中，以及路況復雜的路段，傳感器可能無法準確捕捉周圍信息。

決策制定也有困難，像多車道變道、交通堵塞時，難以做出正確決策。

安全性是核心挑戰，自動駕駛技術的可靠性和安全性一直是焦點，必須保證不發生任何事故。

法律法規方面，自動駕駛需遵守相關法規，確保使用過程合法合規。

在預測車輛前方道路的制動性能上，由于預測道路摩擦力較難，可采用機載或基于云的計算方法實時估算。預測行人軌跡也頗具挑戰，人類行動的不可預知性強，但斯坦福大學、東京大學等研究的相關模型可能提供可靠解決方案。

道路上有雜物時，自動駕駛汽車要經歷識別、分類、了解物品、決定開過、避開或停止這四個階段，可通過神經網絡訓練、完善數據庫等方式應對。

天氣條件也是挑戰，光學傳感系統在極端天氣下效果不佳，而雷達敏感度低，或可為其提供解決方案。

新的交通系統需要全新的法律和社會框架，不同地區和市場的法律框架建立進度不同。

汽車制造商不能單獨成功，戰略聯盟是推動技術主流化的必要條件。

車輛數據收集需大修，要開發新的數據管理系統架構，確保安全和安保。

新的加工需求呼喚量子飛躍，全自動駕駛依賴功能冗余，處理平臺性能需大幅提升。

閉環系統對開發速度至關重要，有效驗證和確認需要改進車輛測量設備等。

此外，自動駕駛還面臨成本高昂、公眾接受度低、可能導致就業崗位消失等問題。