华为海思自动驾驶技术在实际应用中存在以下几方面挑战：

技术层面：

• 复杂环境感知与决策：尽管华为的传感器和算法能应对多数常见场景，但在极端天气（如暴雨、暴雪、浓雾）以及复杂路况（如道路施工、标志不清）下，准确感知和决策仍有挑战。例如，激光雷达在浓雾中性能会下降，视觉传感器在强光或弱光下可能出现误判。
• 算力需求与芯片限制：自动驾驶对算力要求极高，随着功能增加和场景复杂，算力需求不断提升。华为虽有先进芯片技术，但受外部因素影响，高端芯片代工困难，12nm 及以下制程芯片供应受限，一定程度上制约了自动驾驶技术发展，难以满足未来更高算力需求。
• 系统可靠性与冗余设计：自动驾驶系统需极高可靠性，任何单点故障都可能导致严重后果。虽华为采用端到端冗余备份设计等措施，但在复杂实际应用中，确保系统在各种情况下都能稳定运行仍是挑战，要进一步完善冗余设计和故障容错机制。
• 高精度地图相关问题：高精度地图对自动驾驶重要，但存在更新成本高、难以实时准确更新的问题。道路变化频繁，地图数据可能滞后，在城市更新快的区域或新建设道路，地图信息不准确会影响自动驾驶车辆决策。此外，绘制高精度地图涉及隐私和安全问题，需建立完善法规和监管机制。

法律与伦理层面：

• 事故责任界定：自动驾驶中若发生事故，确定责任归属复杂，涉及车辆制造商、芯片供应商、软件开发者、基础设施提供商等多方面，不同国家和地区法律规定不同，给全球推广带来障碍。
• 伦理道德困境：在不可避免的事故中，自动驾驶系统需做出道德和法律上可接受的决策，如优先保护车内乘客还是行人，这种伦理困境尚无完美解决方案，公众认知和接受度也需提升。

市场与行业层面：

• 合作伙伴信任：部分企业对华为持观望态度或担心其过于强势，不愿合作。汽车制造商希望主导未来汽车市场，像上汽等大厂抵触与华为合作，影响华为自动驾驶技术推广，需加强合作沟通，建立互信机制。
• 行业竞争压力：自动驾驶领域竞争激烈，特斯拉等企业有先发优势和成熟技术方案，其 FSD 入华给华为带来竞争压力。此外，众多科技公司和车企也在加大研发投入，市场份额争夺激烈。