自动驾驶电车的研发和实现是一项极具挑战性的任务，主要难在以下几个方面：
技术层面
- 环境感知技术
- 多传感器融合难题：自动驾驶电车需要依靠摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器来感知周围环境。然而，不同传感器的工作原理和数据特点各异，要将这些传感器的数据精准融合，以形成对环境的全面、准确认知，是一个复杂的技术难题。
- 复杂环境感知挑战：在实际道路中，存在着各种复杂的场景和突发状况，如恶劣天气（暴雨、浓雾、大雪等）会严重影响传感器的性能，以及特殊的光照条件（强逆光、阴影等），都增加了准确感知环境的难度。
- 决策与规划技术
- 复杂交通规则处理：不同地区的交通规则存在差异，自动驾驶电车需要对各种交通规则进行准确理解和快速决策。同时，在没有明确交通规则指引的特殊情况下，如道路施工、突发事件导致的交通混乱等，车辆也需要做出合理的决策。
- 实时动态规划要求高：车辆在行驶过程中需要根据实时的交通状况、自身状态等因素，不断调整行驶路径和速度。这需要高效的路径规划算法和强大的计算能力，以确保在复杂环境下能够快速生成安全、高效的行驶方案。
- 控制技术
- 车辆动力学控制复杂：自动驾驶电车的控制需要精确考虑车辆的动力学特性，如车辆的惯性、摩擦力、悬挂系统等因素。不同的路况和行驶状态下，车辆的动力学特性会发生变化，这就要求控制系统能够实时调整控制策略，以保证车辆的稳定性和操控性。
- 多系统协同控制挑战大：自动驾驶电车涉及多个系统的协同工作，如动力系统、转向系统、制动系统等。这些系统之间需要高度协调和精确配合，才能实现车辆的安全、稳定行驶。
安全层面
- 可靠性要求极高：自动驾驶电车在行驶过程中，任何一个小的故障或错误都可能导致严重的后果。因此，其硬件系统和软件系统都需要具备极高的可靠性，能够在各种复杂环境和工况下稳定运行。
- 网络安全风险大：随着汽车的智能化和网联化程度越来越高，自动驾驶电车面临着网络攻击的风险。黑客可能会入侵车辆的控制系统，篡改行驶数据、干扰传感器信号等，从而引发安全事故。
法律和社会层面
- 法律和监管滞后：自动驾驶电车的发展速度较快，而相关的法律和监管政策相对滞后。对于自动驾驶车辆在事故中的责任认定、数据隐私保护等问题，目前还缺乏完善的法律规定。
- 社会接受度问题：自动驾驶电车是一种新兴技术，公众对于其安全性和可靠性可能存在疑虑。要让社会广泛接受自动驾驶电车，需要提高公众对这项技术的认知和信任度。