人工智能考编的难易程度因人而异，需结合专业知识储备、学习能力、竞争环境等多方面因素综合判断。以下是具体分析：

一、整体难度评估

1. 专业知识要求高

   人工智能涉及计算机基础（编程、数据结构、算法等）、数学（高等数学、线性代数等），若本科阶段基础薄弱，需额外投入大量时间学习。

2. 跨专业竞争压力大

   该专业对口岗位较少，三不限岗位竞争激烈。若选择偏远地区或基层岗位，竞争压力相对较小，但发展机会有限。

3. 政策与岗位选择有限

   尽管部分单位（如经信委、大数据局）招收智能制造工程毕业生，但岗位数量有限，且需满足学历等硬性要求。

二、建议与应对策略

1. 提前强化基础知识

   在备考前系统学习计算机、数学等核心课程，提升跨考竞争力。

2. 关注政策倾斜方向

   优先选择基层医疗、法律等政策支持的专业，或报考智能制造工程等对口岗位。

3. 拓展综合能力

   加强沟通、外语等通用技能，增加就业选择范围。

4. 理性评估自身条件

   若学习能力不足，建议考虑考研或转行，避免盲目投入。

人工智能考编需充分准备，结合专业优势与岗位需求制定策略，但整体难度较高，需谨慎评估自身实力。