無人駕駛汽車目前面臨傳感與感知、目標檢測與識別、行為規劃、安全性和可靠性、通信技術等多方面技術難題。在傳感與感知上，極端天氣與信息融合是挑戰；目標檢測與識別受光照等影響；復雜交通場景讓行為規劃決策困難；安全性和可靠性對軟硬件及監管要求高；通信技術存在延遲、中斷等狀況。這些難題都制約著無人駕駛汽車技術的進一步發展 。

在傳感與感知領域，極端天氣是影響傳感器精度的一大“勁敵”。比如暴雨傾盆時，雨水會干擾激光雷達和攝像頭的信號捕捉，降低其對周圍環境的感知能力；大雪紛飛時，傳感器可能會被積雪覆蓋，導致數據獲取不準確。此外，不同類型傳感器采集到的信息各有特點，要將這些信息完美融合并非易事，這需要強大的算法和處理能力，目前這方面的技術尚存在諸多挑戰。

目標檢測與識別也面臨困境。光照條件的變化會極大影響識別的準確性，強光直射或昏暗光線都可能使目標物體難以被精準識別。而且在一些特殊場景，如施工現場、道路臨時管制等情況下，常規的檢測與識別模型往往難以應對，需要建立更可靠、更具適應性的預測模型。

行為規劃方面，復雜交通場景的“多變性”讓汽車的決策變得困難重重。交通擁堵時的加塞、行人的突然橫穿馬路等情況，都要求無人駕駛汽車能夠迅速做出合理決策，然而現有的算法在應對這些復雜情況時，還不夠靈活和智能。

安全性和可靠性方面，硬件的穩定性和軟件的可靠性是基礎。哪怕是微小的硬件故障或軟件漏洞，都可能引發嚴重后果。并且，目前針對無人駕駛汽車的監管制度還不夠完善，難以全方位保障其在道路上的安全行駛。

通信技術的延遲和穩定性問題，也時刻影響著無人駕駛汽車的性能。信號覆蓋不佳的區域，還可能出現通信中斷的風險，讓汽車失去與外界的聯系，從而無法正常運行。

總之，無人駕駛汽車要想真正實現廣泛應用和安全行駛，就必須攻克這些技術難題，不斷提升技術水平，才能迎來更加光明的未來 。