無人駕駛智能汽車面臨著諸多技術瓶頸。

首先是技術制約，包括單車智能自動駕駛和車路協同自動駕駛兩種路線，前者更容易從技術層面落地，后者則更多得到政策支持。目前還無法做到 100%自動駕駛，且一些企業只能做單一場景量產。實現高階自動駕駛，車載傳感器數量增加會提高成本。

其次，精確導航技術很關鍵，要達到厘米級精度，否則無法實現完全自動駕駛。道路也需升級改造，車道線要清晰，紅綠燈設置要規范。人工智能技術要高度發展，并與導航和物聯網技術融合。

還有，道路交通法需修改完善，明確無人駕駛的道路規定和事故責任認定。

在語音識別控制技術方面，使用場景有限，嘈雜環境中難以分辨特定聲音曲線；中文識別技術難度高，無法顧及所有詞語含義和方言；交互模式不成熟，需要特定詞匯喚醒，反應時間長，回答生硬；誤操作幾率大，汽車誤操作可能影響安全。

自動駕駛技術路徑存在爭議，我國更偏向類似特斯拉的漸進路線，但此前特斯拉車主使用輔助駕駛模式致死案例令人擔憂。如何保證低級自動駕駛階段駕駛者安全成熱點。

感知系統對異形障礙物識別和分類有很長路要走，激光雷達在測距、激光器、激光波長、探測器、掃描模塊等方面技術路線未統一。決策規劃方面，面對極端場景，如車里是孕婦或后面是特殊任務車輛，基于規則的自動駕駛決策規劃模塊難以應對。端到端自動駕駛采用的深度神經網絡是黑盒子，出現問題時難以對癥下藥，只能靠更多數據訓練解決。

此外，還面臨復雜天氣下的感知能力、安全設計、網絡安全、法規不完善、公眾接納度低等問題。