汽車新技術(shù)的普及面臨不少挑戰(zhàn)。

首先是能源技術(shù)方面，電動汽車雖發(fā)展迅速，但電池性能提升及充電設(shè)施普及仍有困難。比如電池續(xù)航里程有限、充電時間長，而且公共充電樁數(shù)量不足、分布不均。解決方案是加大對電池研發(fā)的投入，提高電池能量密度，同時政府和企業(yè)合作，加快充電樁的建設(shè)。

其次，智能駕駛技術(shù)面臨傳感器性能和決策算法的難題。在極端天氣條件下，傳感器感知能力下降，決策算法在復(fù)雜場景中存在不足。要解決，就得優(yōu)化傳感器技術(shù)，提高其在惡劣環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性，同時不斷完善決策算法，增強其準確性和實時性。

還有無線充電技術(shù)，其面臨磁耦合及系統(tǒng)構(gòu)成等問題。比如原邊線圈和副邊線圈的交變磁場相互作用效率有待提高，系統(tǒng)構(gòu)成中的功率傳輸和通信控制等部分的協(xié)調(diào)復(fù)雜。對此，要深入研究磁耦合原理，優(yōu)化系統(tǒng)構(gòu)成，提升各部分的協(xié)調(diào)效率。

再者，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展存在不確定性。網(wǎng)絡(luò)安全性、數(shù)據(jù)隱私、系統(tǒng)兼容性等問題突出，制約其全面普及。這需要加強網(wǎng)絡(luò)安全防護，完善數(shù)據(jù)保護法規(guī)，提高系統(tǒng)的兼容性。

另外，人工智能技術(shù)在智能汽車中的應(yīng)用也有挑戰(zhàn)，比如智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和推理能力不足。這得通過改進算法，增加數(shù)據(jù)樣本，提升其應(yīng)對復(fù)雜駕駛場景的能力。

最后，智能汽車發(fā)展還面臨法律、法規(guī)和政策保障的問題，不同地區(qū)法律環(huán)境差異大。解決辦法是推動相關(guān)法律法規(guī)的制定和統(tǒng)一，為智能汽車發(fā)展創(chuàng)造良好的法律環(huán)境。