华为海思 Ascend 系列芯片在自动驾驶领域的应用面临以下技术挑战：

算力与能耗方面

• 更高算力需求的压力：随着自动驾驶级别从 L3 向 L5 迈进，对算力的要求急剧增加。尽管昇腾系列如 Ascend910 可提供 400TOPS 算力，但面对更复杂的城市路况、更多的传感器接入以及更精细的算法模型，仍可能存在算力瓶颈，如处理超高分辨率摄像头图像、多源传感器数据融合等任务时，需要不断提升算力以保证实时性。
• 算力与功耗的平衡：高算力往往伴随着高功耗，这对于车载能源系统是个挑战，特别是在电动汽车中，会影响续航里程。如何在提升算力的同时，保持较低的功耗，实现更优的能效比，是需要持续解决的问题，如在高温或低温等极端环境下，既要保证算力输出，又要控制功耗防止过热或电池消耗过快。

数据处理方面

• 多源数据融合难度大：自动驾驶需融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波等多种传感器数据，不同传感器数据格式、频率、精度各异，Ascend 系列芯片要实现高效、精准的数据融合存在挑战，如在复杂天气下，不同传感器受影响程度不同，如何准确融合数据进行环境感知和目标识别是关键。
• 数据传输延迟问题：传感器与芯片间的数据传输存在延迟，尤其是在大量数据传输时，可能导致数据处理不及时，影响自动驾驶决策的准确性和及时性。例如在高速行驶时，对前方突发状况的感知和决策延迟可能引发危险。

安全可靠性方面

• 车规级认证严格：汽车芯片需满足严格的车规级标准，如 ISO 26262 的 ASIL D 级等，要在高温、低温、振动、电磁干扰等恶劣环境下稳定工作 10 年以上。Ascend 系列芯片需不断优化设计和制造工艺，确保满足这些要求，提高产品的稳定性和可靠性。
• 冗余设计与故障容错：自动驾驶系统不允许出现单点故障，芯片需要具备完善的冗余设计和故障容错机制。当部分模块出现故障时，要能快速切换到备份模块，保证系统正常运行，这对芯片的架构设计和软件算法都提出了很高要求。