自動駕駛 L4 技術目前面臨技術、法規、用戶接受度、數據安全等多方面挑戰。從技術層面看，復雜環境決策對硬件和算法要求極高，特殊天氣與路況影響可靠性；法規上，交通法規待修訂，事故責任判定等倫理問題待明確；用戶對其安全性存疑，接受度不高；數據安全方面，運行收集的大量數據存在隱私保護隱患。這些都阻礙著 L4 技術的廣泛應用。

在技術領域，自動駕駛系統于復雜城市環境中的實時決策，對傳感器、算法以及計算能力均提出了嚴苛要求。在雨雪天氣、交通擁堵等特殊狀況下，系統的可靠性難免受到影響。以感知系統為例，實現高精度和高準確率的目標檢測及分類頗具挑戰，針對小物體、長尾場景等的檢測與識別存在困難。同時，不同傳感器的數據標定到同一坐標系，以及時間同步問題，都亟待解決。硬件配置需采用先進傳感器，并要有強大中央處理單元，軟件算法要實現多傳感器融合等諸多功能，實車測試與評估也需完善。

法規與倫理層面同樣問題重重。現行交通法規需要進行修訂，以適應自動駕駛L4技術的發展。而事故發生時的責任判定，以及如何在保障乘客安全的同時兼顧行人安全等倫理問題，都引發了廣泛討論，目前尚無定論。

用戶接受度也不容樂觀。公眾對于自動駕駛L4技術的安全性和可靠性存在諸多疑慮，這成為該技術推廣普及的關鍵阻礙。畢竟，將自己的生命安全交予機器，對于大多數人來說，仍需克服心理障礙。

數據安全與隱私問題也不容忽視。自動駕駛L4技術在運行過程中會收集大量數據，這些數據涉及用戶的諸多隱私信息。如何確保數據的安全存儲與使用，保護用戶隱私，成為了亟待解決的重要問題。

綜上所述，自動駕駛L4技術要實現廣泛應用和發展，需要科研人員、法律制定者等多方共同努力，逐一攻克技術、法規、用戶接受度和數據安全等方面的難題，為其商業化和普及化鋪平道路 。