自动驾驶汽车目前无法大规模上路的核心原因在于技术可靠性不足、环境适应性有限及法规标准缺失，尤其在复杂路况、极端天气或标识不清时安全隐患突出。以下是具体分析：

1. 技术瓶颈
   依赖的传感器（如摄像头、激光雷达）在恶劣天气（雨雪、雾霾）或道路标识模糊时易失效，导致误判。例如，特斯拉系统曾因地面标线缺失而失控撞栏。高精度传感器成本高昂且量产难度大，制约普及速度。

2. 环境适应性差
   自动驾驶算法难以应对突发状况（如行人闯入、动物穿越）或非标准化道路（如临时施工区）。不同地区交通标志差异也增加了系统学习难度，例如澳洲袋鼠频繁出没的路段需特殊训练数据。

3. 法规与基础设施滞后
   全球尚未统一自动驾驶安全标准和责任认定规则，V2V通信（车间互联）和智能道路覆盖率极低。5G网络延迟、交通信号协同等技术配套不完善，进一步限制实际应用。

4. 人为因素与伦理争议
   驾驶员过度依赖系统可能导致注意力涣散，而系统在紧急情况下的决策逻辑（如优先保护乘客还是行人）仍存在伦理争议，引发公众信任危机。

未来需突破技术冗余设计、加速法规制定，并通过大规模路测积累数据。现阶段自动驾驶更适合封闭区域或辅助驾驶场景，全面普及仍需时日。