跨专业考研人工智能确实存在一定的难度，但难度大小因个人情况和目标院校而异。以下是具体分析：

难度较大的方面

1. 专业知识基础薄弱：人工智能涉及计算机科学、数学、统计学、控制论等多个学科领域的知识。对于跨专业考生来说，可能需要花费大量时间来补充这些基础知识，例如数据结构、算法、操作系统、机器学习等。

2. 数学要求较高：人工智能的研究和应用离不开数学工具，如线性代数、概率论、微积分等。如果本科阶段数学基础不扎实，需要重新学习和巩固这些知识。

3. 编程能力不足：编程是人工智能实践的重要环节，Python 是目前最常用的人工智能编程语言。跨专业考生需要在短时间内掌握编程基础，并熟悉相关框架和库。

4. 竞争激烈：人工智能是热门专业，报考人数众多，尤其是头部院校的竞争更为激烈。例如，2023年部分头部院校的复试淘汰率达到了50%。

5. 复试压力大：即使初试成绩不错，复试时也可能面临挑战。复试通常会考察专业基础知识的深度和广度，以及实际应用能力。

相对有利的方面

1. 学习资源丰富：目前有大量的在线课程、教材和开源项目可供学习。例如，可以通过慕课平台学习人工智能相关的课程。

2. 部分院校友好：一些院校对跨专业考生较为友好，复试时不会因本科专业背景而歧视。例如，北京邮电大学的复试规则较为公平，不会因为本科学历而一票否决。

3. 招生人数增加：近年来，人工智能专业的招生人数呈现逐年递增的趋势，这为考生提供了更多的机会。

建议

1. 提前规划：明确目标院校和专业方向，制定合理的备考计划。

2. 夯实基础：重点学习数学、编程和计算机基础知识。

3. 实践应用：通过实际项目或实验来加深对知识的理解。

4. 关注动态：及时了解目标院校的招生政策和考试大纲。

总之，跨专业考研人工智能难度较大，但通过充分准备和努力，仍然有可能成功上岸。