國內達到 L4 級別的車面臨著感知系統、傳感器融合、復雜場景應對等多方面技術挑戰。L4 級別自動駕駛對環境感知要求極高，需精準識別各類物體，可小物體、特殊場景等情況增加了難度。同時，不同傳感器數據的融合與標定，以及時間同步問題，都考驗著技術的成熟度。復雜場景如惡劣天氣、特殊路況下，車輛要準確決策和操作也頗具挑戰。這些技術難題亟待突破 。

在車載感知架構方面，L4級別的車也存在技術挑戰。要確保近乎百分之百的檢測召回率以及高精度，輸出對行車有幫助的信息，高效處理大量傳感器數據，并具備可擴展性，以適應不同城市和國家的復雜路況，這并非易事。目前的技術在這方面還需要不斷優化和完善，以滿足實際應用中的多樣化需求。

硬件配置同樣是關鍵問題。采用先進的攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器，并實現傳感器融合技術，需要強大的中央處理單元來處理海量數據。然而，當前硬件技術的發展水平在滿足L4級別自動駕駛的高要求上，仍存在一定差距。一方面，硬件成本居高不下，限制了技術的大規模普及；另一方面，硬件性能的穩定性和可靠性也需要進一步提升。

軟件算法層面，實現多傳感器融合、高精度地圖、自主決策等功能，涉及行駛路徑規劃、環境感知、安全預警、自動駕駛控制等復雜環節。算法需要不斷優化，以提高決策的準確性和及時性，應對各種復雜多變的實際情況。但現有的算法在處理一些極端或罕見場景時，仍可能出現漏洞或失誤。

此外，實車測試與評估體系也有待完善。建立全面的測試平臺和評估方法，涵蓋功能性、安全性、用戶體驗等多方面評估，才能有效驗證自動駕駛系統在實際道路環境下的性能和安全性。但目前的測試和評估標準還不夠統一和完善，難以全面準確地衡量L4級別自動駕駛技術的水平。

國內達到L4級別的車面臨著諸多技術挑戰，需要在多個方面不斷探索和創新。只有攻克這些難題，提升技術的穩定性和可靠性，L4級別自動駕駛汽車才能真正走向大眾，為人們帶來更加便捷、安全的出行體驗 。