自动驾驶汽车的局限性主要体现在以下几个方面：

一、技术局限性

1. 传感器局限性：自动驾驶系统依赖于多种传感器（如摄像头、激光雷达、雷达）来感知环境。然而，这些传感器在恶劣天气条件下的表现可能受到限制。例如，在强降雨或浓雾天气下，摄像头的视线会被遮挡，激光雷达的探测距离可能减少，这会导致自动驾驶车辆对环境的感知能力下降。此外，光照条件也对传感器的性能产生影响，逆光或强光可能导致摄像头的图像被过度曝光或过暗，进而影响目标的检测和识别。

2. 算法复杂度：自动驾驶系统需要实时处理大量数据，并在复杂的交通场景中做出准确的决策。这对计算能力的要求极高，同时算法的鲁棒性、实时性和泛化能力也需要不断提升以应对各种复杂场景。

3. 高精度地图的依赖：自动驾驶汽车需要依赖高精度地图进行导航和定位，但高精度地图的更新和维护成本较高，且在一些地区可能无法及时获取或更新。

二、法律法规与基础设施局限性

1. 法律法规不完善：目前，关于自动驾驶的法律责任划分仍然不明确。例如，在自动驾驶车辆发生事故时，如何合理地划分责任（是车辆制造商、软件供应商还是车辆所有者）仍然是一个难题。此外，自动驾驶车辆的使用涉及大量个人数据，如何保护这些数据的隐私也是一个亟待解决的问题。

2. 基础设施建设滞后：智能交通系统是自动驾驶技术的关键支撑，但许多地区的智能交通基础设施建设仍然滞后。例如，一些城市的道路标识和标线不规范，这会影响自动驾驶车辆的感知和定位，导致系统性能下降。此外，交通信号灯、交通监控设备等基础设施的完善也是自动驾驶技术推广和应用的关键。

三、社会接受度与道德困境

1. 公众接受度有待提高：自动驾驶技术的复杂性和潜在风险使得公众对其安全性存在担忧。此外，自动驾驶技术的透明性较低，公众对技术细节了解不足，这导致了对技术的信任度较低，影响了技术的接受度。

2. 道德困境：在面临不可避免的交通事故时，自动驾驶汽车需要做出道德选择。例如，在紧急情况下是保护乘客还是行人？这种道德困境增加了自动驾驶汽车决策的复杂性。

四、经济因素与就业影响

1. 研发和生产成本高昂：自动驾驶汽车的研发和生产成本较高，这限制了其大规模生产和普及的速度。

2. 对传统驾驶职业的冲击：自动驾驶技术的普及可能会导致传统驾驶职业的减少，从而引发部分人群的抵触情绪和经济压力。

综上所述，自动驾驶汽车虽然具有诸多优点和潜力，但目前仍面临诸多局限性。为了推动自动驾驶汽车的普及和应用，需要技术研发人员、政策制定者和社会各界的共同努力来克服这些局限性。