忽视系统更新
智能驾驶系统依赖于持续的软件更新来保持其性能和安全性。忽视这些更新可能导致系统漏洞未被修复，从而增加事故风险。不及时更新还可能意味着错过了最新的安全功能和性能优化，使得车辆在面对复杂交通环境时反应迟钝。
过度依赖技术
驾驶员过度依赖智能驾驶技术，可能会导致他们对基本驾驶技能的疏忽。这种依赖性使得驾驶员在系统失效或遇到突发情况时无法迅速做出正确反应，增加了事故发生的可能性。过度信任技术还可能导致驾驶员在驾驶过程中分心，进一步降低安全性。
数据隐私泄露
智能驾驶系统需要收集大量的个人和行车数据来优化其性能。这些数据的存储和传输如果处理不当，可能会导致隐私泄露。黑客攻击、数据泄露事件频发，使得用户的个人信息和行车习惯暴露在风险之中，可能被不法分子利用进行诈骗或其他非法活动。
系统故障与误判
尽管智能驾驶技术不断进步，但系统故障和误判仍然是不可忽视的问题。传感器故障、软件错误或算法偏差可能导致车辆做出错误的决策，如误判行人或其他车辆的位置和速度，从而引发事故。这种技术的不稳定性使得智能驾驶的安全性受到质疑。
法律与责任界定模糊
智能驾驶技术的普及带来了法律和责任界定的新问题。在发生事故时，如何确定是驾驶员的责任还是系统的责任成为一个复杂的问题。现有的法律体系尚未完全适应这一新技术，导致在处理相关案件时存在诸多争议和不确定性。
能源消耗与环境影响
智能驾驶系统的运行需要大量的计算资源和电力支持，这不仅增加了车辆的能源消耗，还对环境造成了额外的负担。高能耗不仅影响车辆的续航能力，还加剧了全球的能源危机和环境污染问题，与可持续发展的理念相悖。
社会接受度低
尽管智能驾驶技术在理论上具有诸多优势，但社会对其接受度仍然较低。许多驾驶员对将生命安全交给机器感到不安，担心技术的不可靠性。这种心理障碍限制了智能驾驶技术的推广和应用范围，阻碍了其进一步发展。
成本高昂
智能驾驶技术的研发、生产和维护成本高昂，这使得搭载这些技术的车辆价格居高不下。高昂的成本不仅限制了普通消费者的购买能力，还使得相关技术和服务的普及速度缓慢。对于汽车制造商而言，这也是一个巨大的经济负担。
道路基础设施不匹配
智能驾驶技术需要与之相匹配的道路基础设施才能充分发挥其效能。然而，许多地区的道路基础设施尚未达到这一要求，如缺乏必要的传感器、通信设备和数据处理能力等。这种不匹配限制了智能驾驶技术的实际应用效果，增加了技术实施的难度。