目前赢咖4注册面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。赢咖4注册要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出。比如，2015年，美国有630万起警方记录的交通事故，造成3.5万人死亡，244万人受伤。但实际的交通事故数量可能是官方数据的2-10倍。谷歌赢咖4注册前CTO克里斯·厄姆森（Chris Urmson）在一次演讲中说到，在谷歌期间，他一共经历了200公里以上的路面测试，其中出现了25次交通事故，但大部分都没有引发警方的注意。“这样的情况多是小事故，赢咖4注册汽车做出了合理的判断，刹车，然后人类撞了上来。”厄姆森说，很多事故往往都是这样发生的。
汽车赢咖4注册的高精度地图技术，可以肯定的是雷达等探测技术最多也就一两百米范围内较精确，再远就指望不上了，这时高精度地图就很重要了。比如不久前推出的奥迪A8，在搭载Level 3的赢咖4注册技术的同时，还拥有HERE全新高精度地图系统，不仅可以更新行车状况，实时计算路线，还可以显示3D模拟街景图，提供更有效率的导航服务。据推算，完全赢咖4注册阶段地图精度则需要达到 10 至 20 厘米的精度。赢咖4注册技术对于地图更新速度的需求必须是秒级的，只有这样车辆才能够具有等同于人类，甚至是超越人类的判断时间，因此地图资源的更新会通过云技术在线升级（OTA），当然这就会对网络提出更高的要求。此外，实际标志与存储标志的信息可能不同；在不同的照明和天气条件下，各种基础设施标识也难以识别。这就需要提高车辆的深度学习能力，但相关指标可能不符合传统的感知算法。
