有难度

从自动化专业转向人工智能领域，整体难度较高，但通过合理规划路径和持续学习，部分人群可实现转型。以下是具体分析：

一、主要难点

1. 知识体系庞大且跨学科

   人工智能涉及数学（线性代数、概率统计）、计算机科学（算法设计、编程）、哲学、控制学、神经学等多领域知识，需系统学习。

2. 实践与资源需求高

   需掌握Python、TensorFlow等编程语言，依赖大量数据进行训练，并需算力支持。零基础者需克服编程基础薄弱、数据获取成本高等问题。

3. 技术更新快

   人工智能领域发展迅速，需持续跟进最新算法（如深度学习、强化学习）和工具（如PyTorch、GPT系列），学习曲线陡峭。

二、适合转型的基础条件

1. 数学与编程基础

   高中阶段应掌握高中数学知识，并通过Python等语言实现基础项目，为后续学习奠基。

2. 学习能力与毅力

   需具备较强的自学能力和长期投入的毅力，建议制定阶段性学习计划。

3. 行业认知与方向选择

   明确感兴趣的细分领域（如机器人控制、自然语言处理），结合自身专业背景（如机械专业可侧重工业机器人方向）制定规划。

三、可行的转型路径

1. 结合本专业优势

   自动化专业与人工智能在工业机器人、智能控制等领域有天然结合点，可优先从数控、机器人方向入手。

2. 系统学习与实践

   通过在线课程（如Coursera、edX）学习核心课程，参与开源项目或竞赛积累经验。

3. 持续跟进最新技术

   订阅权威期刊（如《Nature》《IEEE Xplore》），关注顶级会议（如NeurIPS、ICML）动态，逐步深化专业领域知识。

四、总结建议

自动化转人工智能需经历知识重构与技能升级，但通过明确方向、系统学习与实践积累，完全可行。对于机械等工科背景者，建议结合自身优势选择交叉领域，降低学习成本。