随着人工智能和计算能力的不断进步，自动驾驶汽车已经成为未来交通的一大趋势。其中，机器视觉系统作为核心技术之一，在确保车辆安全行驶中扮演了至关重要的角色。但是，这项技术并非没有挑战，其实现过程充满复杂性。

首先，我们需要明确“机器视觉系统”这一概念。在这里，它指的是一套能够通过摄像头或其他传感器捕捉环境信息，并将这些信息转换为数字信号供计算机处理的系统。这个系统不仅要能识别周围环境中的物体，还要能对它们进行分类、跟踪和预测，以便于做出合理的决策。

然而，实际应用中遇到的第一个主要挑战就是光照条件。不同时间、地点和天气下光照强度差异巨大，这对于依赖图像数据来进行检测和分析的机器视觉系统来说是一个巨大的考验。当日光非常强烈或者是阴雨绵密时，摄像头可能会因为过曝或暗淡而无法准确地捕捉到细节，从而影响到整个系统的性能。而且，如果是在夜间或者阴影处，那么即使是最先进的夜视功能也难以弥补缺乏光线的情况带来的困难。

其次，由于每个人的眼力都有所不同，对同一景象不同的解释也是自然现象，因此如何让机器具备类似的灵活性成了一个问题。这涉及到了算法设计与学习上面的深度学习模型，以及它如何从大量标记数据中学习出规律来提高识别准确率。一旦算法学会了某种特定类型的情境后，它就可以更好地理解新的情境，这是一项持续发展与优化工作。

此外，自动驾驶汽车还需要处理多种多样的场景，比如交叉路口、急弯、高速公路等，每个场景都有其独特之处。这意味着开发者必须设计出足够灵活且广泛适用的算法，同时保持速度高效运行，因为在实时操作中延迟是不被允许的一个关键因素。

再者，由于安全性的重要性，一切相关设备必须经过严格测试，以防出现意外事故。例如，在模拟试验过程中，或许可以发现一些小错误，但如果这些错误发生在真实世界中的情况下，就可能导致灾难性的后果。这要求工程师们不仅要注重产品性能，还要考虑到极端条件下的可靠性和稳定性。

最后，将所有这些功能整合起来并保证它们能够协同工作也是一个复杂的问题。不仅要考虑硬件设备（如摄像头）的安装位置以及软件代码（包括识别程序）之间如何有效沟通，而且还需考虑各种潜在故障点，如网络延迟、硬件故障等可能性。此外，与人类司机合作时，也需要解决人工智能与人类认知之间存在的一系列协作问题，比如反馈循环、三维空间判断等问题，这些都是研究人员正在努力克服的问题领域。

总结来说，虽然目前已取得了一定的成就，但仍然面临许多挑战：从简单但普遍的问题如光照变化，再到更加复杂的问题，如跨越不同环境跨域适应，以及构建能够提供高度安全保障的人-车协作模型。然而，即使如此，此领域仍然具有巨大的前景，因为它代表了科技与生活方式的大型变革。如果成功克服当前面临的所有挑战，将会开启全新的时代，让我们的道路变得更加平静、高效，同时减少交通事故，从根本上改善我们生命质量。