電動汽車智駕的發展面臨法規政策尚在逐步完善的挑戰。智能駕駛技術日新月異，可相關政策法規的更新速度難以與之匹配。這就使得電動汽車在推進智駕功能時，車企需要時刻緊跟政策動向，確保智駕系統契合各項規定。這無疑增加了發展過程的復雜性，每一步都需小心翼翼，既要大膽創新技術，又要保證符合政策框架，在摸索中前行，以應對政策帶來的種種挑戰 。

在安全標準的界定上，政策也存在諸多模糊地帶。智能駕駛的安全邊界不同于傳統駕駛，面對復雜的路況和多樣的場景，到底怎樣才算達到安全標準，目前并沒有十分明確且統一的規范。這讓車企在研發過程中缺乏清晰指引，不知道該將安全保障做到何種程度才符合政策要求。不同地區對智能駕駛安全的側重點也有差異，進一步加大了車企統一研發和推廣智駕技術的難度。

責任認定也是一大政策難題。當智能駕駛汽車發生事故時，很難界定到底是車企技術問題、系統故障，還是駕駛員操作失誤導致的。傳統汽車事故責任認定相對清晰，但在智能駕駛時代，復雜的技術架構使得責任歸屬變得錯綜復雜。如果政策不能及時明確責任認定規則，車企會在推廣智駕技術時有所顧慮，消費者購買搭載智駕功能電動汽車的信心也會受挫。

數據管理政策也給電動汽車智駕發展帶來挑戰。智能駕駛依靠大量數據進行學習和優化，數據的采集、存儲、使用和共享等環節都需要規范。然而當前政策在數據管理方面還不夠健全，車企擔心數據合規風險，在數據的充分利用上會有所保留，這不利于智駕技術通過海量數據實現快速迭代升級。

綜上所述，法規政策在完善過程中的滯后、安全標準不明、責任認定模糊以及數據管理不健全等問題，都是電動汽車智駕發展道路上亟待跨越的政策障礙，只有解決好這些問題，智駕技術才能穩健前行。