自動(dòng)駕駛車目前面臨的主要技術(shù)難題包括傳感器局限性、算法復(fù)雜度、高精度地圖依賴及計(jì)算能力要求高等。傳感器在惡劣天氣與特殊光照條件下性能受限，影響對(duì)環(huán)境的準(zhǔn)確感知；算法應(yīng)對(duì)復(fù)雜交通場(chǎng)景及異常情況時(shí)，難以快速給出最佳決策；高精度地圖不僅維護(hù)成本高，覆蓋范圍也有限；而高性能計(jì)算芯片和傳感器成本高昂，限制了技術(shù)普及，且計(jì)算延遲還會(huì)帶來(lái)安全隱患 。

在傳感器局限性方面，強(qiáng)降雨、濃霧等惡劣天氣對(duì)其影響巨大。攝像頭的視線會(huì)被遮擋，就如同人在大霧中難以看清前方物體一樣，無(wú)法精準(zhǔn)捕捉道路上的標(biāo)識(shí)、車輛和行人等信息。激光雷達(dá)的探測(cè)距離也會(huì)大幅減少，不能全面感知周圍環(huán)境。而光照條件同樣棘手，逆光或強(qiáng)光時(shí)，攝像頭拍攝的圖像質(zhì)量下降，目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別變得困難重重，這些都極大影響了自動(dòng)駕駛車對(duì)環(huán)境的感知。

算法復(fù)雜度也是一大挑戰(zhàn)。交通場(chǎng)景復(fù)雜多變，在多車道變道、交通堵塞等情況下，算法很難快速做出正確決策。現(xiàn)實(shí)中的交通狀況充滿不確定性，目前的技術(shù)無(wú)法完全模擬人類的經(jīng)驗(yàn)和判斷力。遇到一些異常情況，如突然闖入道路的動(dòng)物，算法難以迅速制定出最佳應(yīng)對(duì)策略，對(duì)計(jì)算能力和算法的魯棒性提出了極高要求。

高精度地圖雖為自動(dòng)駕駛提供了重要支持，但它的依賴性問(wèn)題突出。地圖需要頻繁更新以保證準(zhǔn)確性，這帶來(lái)了高昂的維護(hù)成本。而且，其覆蓋范圍有限，在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或新修建的道路，可能無(wú)法提供有效的地圖數(shù)據(jù)，影響自動(dòng)駕駛車的正常行駛。

計(jì)算能力要求高同樣制約著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展。高性能計(jì)算芯片和傳感器成本居高不下，使得大規(guī)模推廣面臨經(jīng)濟(jì)壓力。同時(shí)，實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算能力要求極高，哪怕微小的處理延遲，在高速行駛的車輛上都可能引發(fā)嚴(yán)重的安全問(wèn)題。

總之，自動(dòng)駕駛車要實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用和安全運(yùn)行，需要突破上述諸多技術(shù)難題。只有解決了傳感器、算法、地圖以及計(jì)算能力等方面的問(wèn)題，自動(dòng)駕駛車才能真正駛向更安全、更便捷的未來(lái)。