實現比亞迪 L4 面臨的主要技術挑戰包括：

1. 感知系統：要實現高精度和高準確率的目標檢測及分類，涉及到深度學習在 3D 點云和 2D 圖像上的物體檢測及多傳感器融合。對小物體、長尾場景、特殊車輛、逆光、水花、意想不到的事件等的檢測和識別存在困難，需要提高識別率和召回率。

2. 傳感器配置與融合：不同傳感器的數據要標定到同一坐標系，包括相機內參標定、Lidar 到相機外參標定、雷達到 GPS 外參標定等，且要將標定精度提高到很高水平。同時，要解決不同傳感器的時間同步問題，比如通過 Lidar 觸發相機曝光。

3. 車載感知架構：要保證安全，近乎百分之百的 detection 的 recall，Precision 要求高。要盡量輸出所有對行車有幫助的信息，保證高效運行，能近實時處理大量 sensor 數據，還要具備 scalability 可擴展性，使模型和算法能適配更多城市和國家。

4. 復雜場景應對：在晚高峰十字路口、雨天、不同城市和國家的紅綠燈差異等復雜場景下，要準確識別和處理各種情況，比如識別紅綠燈倒計時、進度條等。

5. 硬件配置：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，還需要強大的中央處理單元來處理數據。

6. 軟件算法：要實現多傳感器融合、高精度地圖、自主決策等功能，包括行駛路徑規劃、環境感知、安全預警、自動駕駛控制等。

7. 實車測試與評估：要建立完善的測試平臺和全面的評估方法，包括功能性評估、安全性評估、用戶體驗評估等，以驗證自動駕駛系統在實際道路環境下的性能和安全性。

8. 技術合作與適配：選擇合適的技術合作伙伴，如與 AutoX 合作，其適配速度快，具有 L4 技術優勢和本地化優勢。與英偉達合作采用 DRIVE Thor 芯片，提升智駕水平。