AI软件开发的难点主要在于以下几个方面：
数据处理和模型训练的复杂性：AI软件开发需要进行大量的数据处理和模型训练，这需要耗费大量的时间和计算资源。对于一些复杂的问题，需要使用更复杂的模型和算法，这也会增加开发难度和成本。
模型的可解释性和鲁棒性：AI模型的输出结果往往存在一定的不确定性和不稳定性，这会影响到模型的可解释性和鲁棒性。对于一些关键的应用场景，如金融、医疗等，需要保证模型的准确性和可靠性，这也会增加开发难度和成本。
开发工具和平台的限制：目前市场上存在许多不同的AI开发工具和平台，它们的功能和易用性各不相同，这会直接影响开发效率和效果。对于一些特定的应用场景，需要使用特定的工具和平台，这也会增加开发难度和成本。
缺乏专业的人才和知识：AI软件开发需要具备相关领域的知识和技能，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。需要具备相关的实践经验和技术能力，这也会增加开发难度和成本。
为了解决这些难点，可以采取以下措施：
优化数据处理和模型训练的算法和流程，提高计算效率和准确性。
加强模型的可解释性和鲁棒性，提高模型的稳定性和可靠性。
选择合适的开发工具和平台，提高开发效率和效果。
加强人才培养和技术交流，提高团队的技术水平和协作能力。
