智能駕駛技術作為汽車行業的前沿領域，正引領著交通出行的變革。然而，在邁向廣泛應用的征程中，諸多難點挑戰不容忽視。

傳感器技術首當其沖。智能駕駛高度依賴高精度、可靠的傳感器感知環境，但現有技術存在成本高、體積大、易受干擾等問題。高昂成本使大規模應用受限，較大體積影響車輛設計布局，而在惡劣天氣或復雜電磁環境下，傳感器易出現偏差，降低智能駕駛系統對周邊的判斷準確性。

人工智能算法也面臨困境。智能駕駛核心算法需強大數據處理與決策能力，可當前算法在復雜環境下力不從心。非結構化數據處理棘手，如不規則的道路施工現場、混亂的交通場景等。實時決策方面，面對突發狀況，算法難以及時準確輸出指令，導致智能駕駛汽車應對遲緩。

車輛控制同樣存在難題。智能駕駛要求車輛在各種復雜環境穩定行駛，可現有控制系統在極端天氣和復雜路況下表現不佳。暴雨天路面濕滑、冰雪天摩擦力改變，控制系統難精準調控；在狹窄街道、擁堵路段等復雜路況，控制不穩定、響應遲緩問題凸顯，影響行駛安全與效率。

協同控制技術也是一大挑戰。智能駕駛汽車在復雜環境行駛，需與其他車輛、行人、交通設施協同。但通信延遲影響協同效果，導致信息傳遞不及時。協同策略制定復雜，要兼顧各方需求，難度較大。特殊情況下，協同控制魯棒性差，容易出現混亂。

此外，安全保障方面，數據安全和隱私保護至關重要。智能駕駛汽車收集處理大量數據，一旦泄露，后果嚴重。法律法規和技術標準也亟待完善與統一。全球范圍內，相關法規在車輛責任歸屬、道路使用規則等方面不健全，不同廠商和地區技術標準差異，限制了智能駕駛技術的推廣與兼容性。

智能駕駛技術雖前景廣闊，但要實現真正的普及與安全應用，必須全力攻克這些難點挑戰，推動技術持續進步。