實現完全自動駕駛功能面臨著傳感器局限性、算法復雜度、高精度地圖依賴性、計算能力要求高等諸多技術難題。在復雜環境中，惡劣天氣與光照會削弱傳感器性能，影響環境感知；處理海量交通數據，算法難以快速給出最佳策略；高精度地圖維護成本高且覆蓋有限；而實時處理大量信息，對計算能力和芯片性能要求苛刻。這些難題都亟待突破 。

首先，傳感器局限性是一大關鍵問題。在強降雨、濃霧等惡劣天氣下，傳感器就像被蒙上了一層紗，性能大幅降低。攝像頭也會受光照條件的“干擾”，在強光直射或昏暗環境中，采集到的圖像質量大打折扣，導致自動駕駛車輛無法精準“看清”周圍環境，增加了行駛風險。

其次，算法復雜度帶來的挑戰不容小覷。交通場景錯綜復雜，隨時可能出現各種意外狀況。算法要處理如此復雜的數據，從中做出最佳決策難上加難。面對突然闖入馬路的行人、違規變道的車輛，算法能否快速反應并給出正確應對策略，仍是未知數。

再者，高精度地圖雖然是自動駕駛的“得力助手”，但它的依賴性也帶來了麻煩。地圖需要頻繁更新以保證準確性，可這需要投入大量人力、物力，維護成本高昂。而且目前高精度地圖的覆蓋范圍有限，這就限制了自動駕駛車輛的行駛范圍。

另外，計算能力要求高也是實現完全自動駕駛的“攔路虎”。高性能計算芯片和傳感器成本居高不下，同時，要實時處理海量數據，對計算能力的要求近乎苛刻。只有強大的計算能力，才能讓車輛在瞬間做出正確決策。

總之，實現完全自動駕駛功能的技術難題眾多且復雜。只有各個擊破這些難題，提升傳感器性能、優化算法、完善高精度地圖、增強計算能力，才能讓自動駕駛汽車真正安全、自由地行駛在路上，為人們帶來更便捷、高效的出行體驗 。