光线跟踪对于实时渲染的挑战主要包括以下几点：
计算复杂度：光线跟踪需要对每一条光线进行追踪和计算，这个计算量非常大。尤其是在实时渲染中，需要在每一帧内完成大量的光线追踪计算，这对计算机的性能要求非常高。
实时性要求：实时渲染要求在每一帧内都能够完成光线跟踪计算并得到渲染结果，这对算法的效率和优化提出了更高的要求。传统的光线跟踪算法往往无法满足实时渲染的要求，需要进行针对性的优化和改进。
大量光线：在实时渲染中，往往需要追踪大量的光线，尤其是在复杂场景下，光线的数量会呈指数级增长，这对算法和硬件的性能都提出了很高的要求。
针对这些挑战，可以采取以下方法来解决：
硬件加速：利用GPU等硬件加速技术来加快光线跟踪的计算速度，提高实时渲染的效率。
算法优化：针对实时渲染的特点，对光线跟踪算法进行优化，降低计算复杂度，提高效率。
预计算和缓存：利用预计算和缓存技术来减少光线跟踪的计算量，提高实时渲染的速度和效率。
通过以上方法的综合应用，可以更好地解决光线跟踪在实时渲染中面临的挑战，实现更高质量的实时渲染效果。