自动化是一个涵盖多个领域的学科，不同的部分有不同的难度和挑战。以下是一些自动化领域中普遍认为难以自动化的部分：

自动控制原理：

虽然学习起来感觉容易，做题时也不难，但深入理解自动控制原理的概念和理论相当复杂，有时甚至被形容为“玄学”。

测试用例生成：

在自动化测试工具中，测试用例生成被认为是最难自动化的部分。这是因为生成有效的测试用例需要理解应用程序的复杂性和需求，并设计出能够覆盖各种情况的测试场景。

流程引擎：

办公自动化中，流程引擎被认为是最核心且最难的部分。开发一个成熟、功能强大的工作流引擎需要大量的时间和精力，并且代码量庞大。

信息的分析：

在某些RPA（Robotic Process Automation）业务工作流程中，信息的分析被认为是最难实现自动化的部分，因为它涉及到复杂的逻辑和判断，需要智能系统能够理解数据背后的含义和上下文。

专业基础课程：

自动化专业中的一些理论性较强的课程，如运筹学、模式识别或数据结构，也被认为是难度较高的部分。

这些部分之所以难以自动化，主要是因为它们涉及到复杂的认知过程、理解深层次的理论知识、处理非结构化数据或需要高度智能的决策能力。随着技术的发展，许多自动化挑战正在逐步被克服，但要达到完全自动化的水平，仍然需要不断的研究和创新