机器人工程与人工智能的核心区别在于研究对象与应用形态的不同：机器人工程聚焦于物理实体系统的设计与控制，通过机械结构、传感器和控制系统实现与环境交互，而人工智能侧重智能算法与数据模型的开发，赋予机器认知决策能力。两者的关键差异体现在技术路径、实现方式和应用场景三个维度。

从技术实现来看，机器人工程强调硬件与软件的协同，涉及机械设计、电子工程、运动控制等领域，例如工业机器人的关节驱动和抓取精度优化需要精密机械与实时控制系统的配合。人工智能则专注于数据驱动的算法优化，如深度学习模型的训练需要海量数据与算力支持，其成果更多以软件形式体现。

在应用场景方面，机器人工程常落地于实体操作场景，如手术机器人需要结合生物力学与影像导航技术完成精准操作，物流分拣机器人依赖路径规划与避障算法实现物资搬运。人工智能更多服务于虚拟决策场景，例如金融风控系统通过用户行为数据分析预测信用风险，智能客服基于自然语言处理实现对话交互。

人才能力需求也存在显著差异：机器人工程师需掌握机电一体化知识体系，包括CAD设计、嵌入式系统开发、运动控制编程等技能；人工智能从业者则需深耕数学建模与算法开发，如掌握TensorFlow/PyTorch框架应用、特征工程优化及分布式计算技术。

机器人工程与人工智能的融合正催生新技术形态，例如具备自主学习能力的协作机器人，既需要机械臂的力控技术保障操作安全，又依赖视觉识别算法实现工件分类。建议技术爱好者根据物理交互偏好或算法研究兴趣选择发展方向，企业引入技术时需明确实体自动化或智能决策的核心需求。