自动驾驶汽车目前面临的挑战涉及多个方面，以下是详细的归纳：

一、技术挑战

1. 环境感知困难：在复杂天气条件和路况复杂路段，传感器难以准确捕捉周围信息。恶劣天气如大雾、暴雨等会对传感器造成干扰，导致车辆无法准确感知周围环境。此外，道路施工、障碍物等动态变化的环境也增加了感知难度。

2. 决策制定难题：自动驾驶汽车在多车道变道、交通堵塞等情况下难以做出正确决策。这些场景需要车辆综合分析周围车辆、行人等多种因素，从而做出最优决策。然而，当前的技术还无法完全模拟人类驾驶员的经验和判断，导致决策失误。

3. 技术路线统一：自动驾驶技术发展中的多种技术路线需要统一标准，以确保技术的兼容性和通用性。

4. 计算能力需求大：处理大量传感器数据及复杂算法需强大计算能力，这增加了车辆的成本及能耗。

5. 数据丰富度不足：自动驾驶技术需大量丰富场景数据进行算法训练，但边缘场景数据获取成本高，需大量行驶里程积累。

二、法规与道德挑战

1. 法律法规缺失：现有的交通法规大多针对有人驾驶，而自动驾驶汽车在责任追究、隐私保护、数据收集、安全标准等方面缺乏相应的法律规范。这导致了自动驾驶汽车在法律层面的合规性问题。此外，国际法规不统一也增加了跨国研发和运营的难度。

2. 责任归属难题：在自动驾驶模式下，没有实际驾驶员，遇到交通事故时责任归属不明确。这是一个亟待解决的问题，需要法律法规的明确界定。

3. 道德困境：自动驾驶汽车在面对不可避免的事故时，需要做出艰难的选择，例如选择保护乘客还是行人。这涉及到生命价值的权衡和道德责任的判定。由于目前缺乏普遍适用的道德准则，这一问题变得更加复杂。

三、基础设施挑战

1. 基础设施要求高：自动驾驶汽车的商业化应用需要高精度地图、智能交通管理系统等支持，这些都需要完善的基础设施来支撑。然而，目前这些设施尚不完备，需要政府、企业、科研机构等多方共同努力来推动基础设施建设。

2. 通信基础设施滞后：车与车、车与基础设施间通信存在延迟，可能影响实时决策和控制。

四、社会接受度挑战

1. 公众信任缺失：受自动驾驶事故报道影响，公众对自动驾驶技术的安全性和可靠性存疑，这影响了其广泛应用和推广。

2. 社会适应性不足：人们对乘坐自动驾驶车辆的意愿和信任程度有待提高。这需要通过持续的宣传和教育来提高公众对自动驾驶技术的认知和接受度。

五、成本与隐私挑战

1. 成本高昂：自动驾驶技术的软硬件成本较高，这可能阻碍了其广泛应用。从传感器研发到算法优化，再到大规模测试和验证，均需巨额资金投入。

2. 数据隐私和安全问题：自动驾驶汽车在运行过程中收集和处理大量个人数据，如车辆位置、行驶速度、传感器数据等。这些数据如果被不当利用或遭黑客攻击，将带来严重的隐私和安全问题。因此，如何保障数据的安全性和隐私性是当前亟需解决的问题。

综上所述，自动驾驶汽车面临的挑战涉及技术、法规与道德、基础设施、社会接受度以及成本与隐私等多个方面。解决这些挑战需要政府、企业、科研机构及社会各界共同努力，通过技术创新、法规完善、基础设施建设和社会宣传等手段推动自动驾驶技术健康发展。