目前自動駕駛車輛面對嘅最大挑戰，主要同技術成熟度同安全冗餘機制有關，尤其係喺複雜環境下嘅可靠性，以及責任界定。核心難點來自感測器（例如LiDAR同鏡頭）喺極端天氣（大雨、濃霧）下性能下降，限制咗環境感知能力；同時，決策演算法對突發場景（例如道路工程或行人突然橫過馬路）仍然存在反應延遲風險。此外，L3+系統要求駕駛者喺系統要求時即時接管，但人機交接協議嘅含糊性可能引發責任爭議，因為現行法例仍未清晰界定車廠、軟件供應商同用戶之間嘅責任分配。硬件成本亦係另一個障礙；例如LiDAR同運算晶片（例如符合L4級400+ TOPS要求嘅晶片）會令車價推高至RM100,000-200,000，阻礙普及。從更宏觀角度睇，數據安全（例如行車軌跡私隱）同公眾信任（對機器決策嘅疑慮）亦構成額外商業化門檻，必須透過持續技術進步同法規完善去克服。
