無圖智駕技術面臨著多方面挑戰，其中數據合規、傳感器成本、技術融合及傳統依賴等問題較為突出。在數據合規上，沒有地圖資質的企業在生成相關數據時受限；傳感器成本方面，增加傳感器會使方案成本更高。此外，無圖智駕要求硬件和軟件高度融合，技術難度頗大，部分車企對傳統地圖依賴也阻礙著無圖智駕發展 。這些挑戰都需要行業不斷探索來加以解決。

從數據合規角度來看，智能駕駛地圖涉及地理信息數據，甲級測繪資質是進入導航地圖行業的門檻。具備資質并能提供合規方案的企業并不多，那些聲稱“無圖”卻沒有地圖資質的企業，在生成和地圖相關的數據時會受到諸多限制，這無疑給無圖智駕技術的發展套上了一層枷鎖。

傳感器成本也是一大難題。為了彌補沒有高精地圖的缺失，往往需要增加傳感器來提升感知能力。但這直接導致方案成本大幅上升，對于車企來說，成本的增加可能會影響產品的市場競爭力，使得推廣無圖智駕技術變得更加艱難。

無圖智駕對硬件和軟件的高度融合提出了苛刻要求。硬件需要精確地采集數據，軟件要快速且準確地處理分析，兩者緊密配合才能實現高效的智駕功能。然而，要達到這種高度融合并非易事，技術攻關過程中充滿了挑戰。

還有部分車企對傳統地圖的依賴根深蒂固。長期以來，傳統地圖在智能駕駛中扮演著重要角色，一些車企習慣了這種模式，在向無圖智駕轉型時猶豫不決，缺乏足夠的研發投入和決心去突破技術壁壘。

無圖智駕技術要想實現更廣泛的應用和發展，就必須直面這些挑戰。行業需要在數據合規方面探索新的合作模式，降低傳感器成本，攻克硬件與軟件融合的技術難題，同時推動車企轉變觀念，加大研發投入。只有這樣，無圖智駕技術才能在未來的智能駕駛領域大放異彩。