自動駕駛芯片的研發難度主要體現在技術、設計、供應等多個層面。技術上，多種主流 AI 芯片各有優劣，芯片算力與軟件匹配復雜，且技術迭代壓力大。設計方面，要設計高性能芯片、實現新功能、完成驗證以及做好可測性設計和測試都頗具挑戰。供應領域，格局集中、產能受限，認證壁壘高，代工依賴嚴重等難題突出，這些都加大了研發難度 。

先來看技術層面。主流AI芯片中，GPU雖有強大并行計算能力，卻管理控制弱、功耗高；FPGA可靈活配置但開發難度大、價格昂貴；ASIC雖性能強、成本低，可靈活性又不足。并且，芯片算力與軟件的有效匹配極為關鍵，僅靠堆疊算力無法滿足自動駕駛需求，內存帶寬、實際運行頻率等諸多因素都會影響算力真實值。同時，技術迭代壓力如潮水般涌來，HDR、LFM等新技術的普及需求迫切，傳統低分辨率傳感器已難以適應復雜路況與光照條件。

設計層面同樣困難重重。設計具有競爭力的高性能芯片并非易事，消費電子領域高性能芯片市場被少數巨頭占據就是例證。為芯片設計新功能，要在有限硬件資源下實現新架構、提高性能，挑戰巨大。驗證環節，保證功能復雜芯片覆蓋率達標壓力巨大，流片后調試工作也充滿艱辛。可測性設計和測試方面，超大規模芯片邏輯復雜，即便有EDA工具輔助，要達到高覆蓋率要求也絕非易事。

供應領域的問題也不容忽視。全球芯片產能被少數巨頭壟斷，國產廠商認證工作推進緩慢，難以滿足市場需求。認證壁壘高，代工依賴嚴重，成本困境突出，供應鏈區域化割裂等問題，讓自動駕駛芯片研發舉步維艱。

總之，自動駕駛芯片研發在技術、設計和供應等多個層面的難題相互交織，猶如一張復雜的網。要突破這些困境，需要企業、科研機構等多方攜手，不斷投入資源，提升技術實力，共同推動自動駕駛芯片技術的發展 。