机器学习在自动驾驶汽车中处理天气数据时遇到的主要挑战包括：

1. 传感器性能下降：在恶劣天气条件下，如雨、雪、雾等，激光雷达、摄像头等传感器的性能会受到影响。例如，雨水会干扰激光雷达的激光束，导致信号衰减和点云数据失真，雪花可能会阻挡激光束，影响探测距离和精度。

2. 数据质量和量的问题：在极端天气条件下收集到的数据可能存在质量问题，如图像模糊、传感器数据不准确等。此外，极端天气条件下的数据量可能不足，难以支持机器学习模型的训练。

3. 模型的泛化能力：机器学习模型通常在特定条件下训练，可能无法很好地泛化到其他条件，尤其是在极端天气条件下。模型需要能够适应不同的天气情况，如晴天、雨天、雾天、雪天等。

4. 实时性和计算能力：自动驾驶汽车需要实时处理大量数据并做出快速决策。在恶劣天气条件下，对计算能力的要求更高，因为需要处理更多的数据并进行更复杂的计算。

5. 算法的适应性和灵活性：自动驾驶汽车的算法需要能够适应不同的天气条件，包括天气变化的快速响应。这要求算法具有高度的适应性和灵活性。

6. 数据标注和模拟：在恶劣天气条件下，人工标注数据的成本和难度增加。同时，模拟极端天气条件的数据也需要高精度和真实性，以确保模型训练的有效性。

7. 传感器融合的挑战：为了提高系统的鲁棒性，自动驾驶汽车通常采用多种传感器。在恶劣天气条件下，如何有效地融合来自不同传感器的数据，以提供准确的环境感知，是一个挑战。

8. 法规和标准缺失：自动驾驶汽车的推广需要相应的法规和标准支持。目前，各国在自动驾驶技术的监管上存在差异，缺乏统一的标准，这影响了技术的推广和应用。

9. 公众接受度：公众对自动驾驶技术的接受度仍然是一个重要问题。许多人对自动驾驶技术持怀疑态度，担心其在极端天气条件下的安全性和可靠性。

10. 长期定位的挑战：自动驾驶汽车需要在长期内保持精确的定位能力，但季节性变化和恶劣天气条件可能会影响地图的准确性和传感器的性能，这对长期定位提出了挑战。

为了应对这些挑战，研究者们正在开发更先进的传感器、改进机器学习算法、增强数据集的多样性和质量，以及探索新的传感器融合技术。同时，也在加强与气象机构的合作，以获取更准确的天气信息，提高自动驾驶汽车在极端天气条件下的性能和安全性。