（1）技术难度

由于把驾驶权完全交给机器，这就涉及到人工智能和机器学习的领域，机器如何模拟人类的道德和情感认知，并以此为标准来指导自己行为等问题。

举例来说，无人驾驶汽车在面对不可避免的事故时，是以自己车上乘客的安危为重，还是以车外行人的安危为重？

如果一辆无人驾驶汽车载着乘客行到红绿灯前，刹车突然失灵，汽车是选择急转方向避让前方行人，还是不避让以保证车上乘客安全？

面对意外状况，人类做出判断可能是很自然的一个过程，但对于机器来说则并非易事。在算法层面如何划分优先级，如何考虑不同的情况，其涉及的因素所需要的计算量都大大超出了现行计算机的计算能力。

而且这方面的标准和研究还处于初始阶段，并没有公认可行的人工智能道德和情感指导纲要。所以谷歌的无人汽车要真正普及，人工智能是一道绕不开的坎。

（2）法律以及相关规章的完善

无人汽车领域，法律的制定进度远远落后于技术发展的速度，法律层面的制定可能需要相当长的过程。

包括事故责任方如何划定，是由汽车制造商，还是无人驾驶系统软件商，或者是车上乘客承担责任？可能还有更多细节问题，比如喝了酒的人“开”无人驾驶汽车，算不算“酒驾”？

目前无人驾驶汽车面临的最大法律问题在于能否获得生产许可。目前并无统一的测试与评估标准来证实无人驾驶汽车的安全性，谷歌自己的无人驾驶汽车出现事故后，也只能一直用同一套说辞来“力证”自己是安全的。

目前为止，美国仅有4个州通过了允许自动驾驶汽车上路的法律，也有不少州在立法上受到阻碍。总体而言，法律上仍未通过的州占了多数。尽管有专项研究，相关标准也在推进，但涉及民事伤害、个人隐私等方方面面的问题，国外也没有明确的规定。

（3）社会公众的认同

相比于技术和法律，社会公众的心理认同可能是无人汽车更加需要面对的问题。大家可以想象一下，坐在一辆方向盘自己会动，或者压根就没有方向盘，而整个车自己会到处跑的场景，即使知道这是安全的，恐怕多少都有点坐立难安。

目前公众对于无人驾驶的认知多来自谷歌的宣传和媒体报道，如何增加公众对无人汽车的信任感，是谷歌迫切需要做的工作。

毕竟6年来，谷歌无人汽车已经发生了11起交通事故，而任何人都不想拿自己的性命来冒险。