华为海思自动驾驶技术的场景深化计划存在多方面难点，具体如下：

• 芯片算力与功耗挑战：自动驾驶尤其是高级别自动驾驶需处理大量传感器数据，对芯片算力要求极高。如特斯拉 D1 芯片拥有 1024TOPS 推理能力，华为海思芯片需提升算力以满足需求。同时，车载环境下，高算力芯片往往带来高功耗，影响电动汽车续航，需采用更先进的自适应功耗管理技术，实现算力与功耗的平衡。
• 复杂算法适配：随着自动驾驶算法不断发展，如 Transformer 等新网络架构兴起，对芯片的架构和算子设计提出新要求。海思芯片需要针对这些新算法进行优化，以确保算法能够高效运行，这对芯片的研发和设计能力是巨大考验。
• 严格车规级标准要求：汽车行驶环境复杂，芯片需在高温、低温、震动等恶劣条件下稳定工作，满足车规级的可靠性标准，如 ISO26262 等认证。同时，自动驾驶关乎生命安全，芯片需具备高度的安全冗余设计，确保部分模块故障时系统仍能正常运行，这对芯片的设计和制造工艺提出了极高要求。
• 数据处理与安全保障：自动驾驶会产生海量数据，对芯片的数据处理和存储能力是巨大挑战，需要更高效的数据处理架构和大容量的存储支持。此外，数据涉及用户隐私和行车安全，需进一步加强数据加密和安全防护，防止数据泄露和被篡改。
• 复杂场景感知与决策：存在 1% 的难例场景，如施工改道、小障碍物的识别、恶劣天气障碍物检测、特殊车辆识别、交警及交警手势的识别等，却需要花 99% 的精力解决。在极端情况下，还要求系统或车辆失效时能自动靠边停车，这对系统的感知能力、算法能力、测试能力都提出了极高的要求。
• 法律与伦理困境：在自动驾驶场景中，面临不可避免的事故时如何做出道德和法律上可接受的决策尚未完全解决。不同国家和地区的法律法规差异也给全球推广带来障碍，使得华为海思自动驾驶技术在场景深化过程中，难以制定统一的策略来适应各地要求。
• 合作伙伴信任问题：很多企业对华为持观望态度，担心华为过于强势或者未来可能造车，从而不愿意合作。这使得华为海思自动驾驶技术在拓展应用场景时，难以与更多车企达成深度合作，限制了技术在不同车型和场景中的应用。