自動駕駛車目前面臨的主要技術難題包括傳感器局限性、算法復雜度、高精度地圖依賴及計算能力要求高等。傳感器在惡劣天氣與特殊光照條件下性能受限，影響對環境的準確感知；算法應對復雜交通場景及異常情況時，難以快速給出最佳決策；高精度地圖不僅維護成本高，覆蓋范圍也有限；而高性能計算芯片和傳感器成本高昂，限制了技術普及，且計算延遲還會帶來安全隱患 。

在傳感器局限性方面，強降雨、濃霧等惡劣天氣對其影響巨大。攝像頭的視線會被遮擋，就如同人在大霧中難以看清前方物體一樣，無法精準捕捉道路上的標識、車輛和行人等信息。激光雷達的探測距離也會大幅減少，不能全面感知周圍環境。而光照條件同樣棘手，逆光或強光時，攝像頭拍攝的圖像質量下降，目標檢測與識別變得困難重重，這些都極大影響了自動駕駛車對環境的感知。

算法復雜度也是一大挑戰。交通場景復雜多變，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。現實中的交通狀況充滿不確定性，目前的技術無法完全模擬人類的經驗和判斷力。遇到一些異常情況，如突然闖入道路的動物，算法難以迅速制定出最佳應對策略，對計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駕駛提供了重要支持，但它的依賴性問題突出。地圖需要頻繁更新以保證準確性，這帶來了高昂的維護成本。而且，其覆蓋范圍有限，在一些偏遠地區或新修建的道路，可能無法提供有效的地圖數據，影響自動駕駛車的正常行駛。

計算能力要求高同樣制約著自動駕駛技術的發展。高性能計算芯片和傳感器成本居高不下，使得大規模推廣面臨經濟壓力。同時，實時處理大量數據對計算能力要求極高，哪怕微小的處理延遲，在高速行駛的車輛上都可能引發嚴重的安全問題。

總之，自動駕駛車要實現廣泛應用和安全運行，需要突破上述諸多技術難題。只有解決了傳感器、算法、地圖以及計算能力等方面的問題，自動駕駛車才能真正駛向更安全、更便捷的未來。