嵌入式人工智能的学习难度因人而异，主要取决于个人背景、兴趣和学习目标。以下是综合分析：

一、学习难度对比

1. 嵌入式系统

   • 技术覆盖广 ：涉及硬件（微控制器、电路设计）和软件（嵌入式操作系统、驱动开发），需同时掌握电子工程和编程技能。

   • 硬件依赖强 ：对电子电路、微控制器等硬件知识要求较高，适合有相关基础或兴趣者。

   • 入门建议 ：建议先学习C/C++、STM32等基础，再进阶到RTOS和驱动开发。

2. 人工智能（AI）

   • 理论密集 ：需掌握机器学习、深度学习、数学（线性代数、概率论）等核心概念，对数学基础要求较高。

   • 编程易上手 ：Python是主流语言，TensorFlow等框架简化了模型开发，适合零基础快速入门。

   • 实践挑战大 ：需处理大量数据、优化模型，对问题解决能力要求高。

二、学习建议

• 双修路线更优 ：先掌握嵌入式基础（如C/C++、RTOS），再学习AI轻量化部署（如TensorFlow Lite），可提升就业竞争力。

• 结合实践 ：通过赛曙科技等平台，将算法与传感器结合，增强对神经网络等抽象概念的理解。

• 数学基础 ：AI学习需扎实的数学能力，建议提前加强线性代数、概率论等课程。

三、职业前景

• 嵌入式 ：适用于物联网、工业控制等领域，薪资水平较高。

• AI ：在语音识别、数据分析等方向需求旺盛，但竞争激烈。

结论 ：若擅长硬件和编程，嵌入式更易入手；若对数学和算法感兴趣，AI前景更广阔。建议根据自身优势选择方向，并注重理论与实践结合。