​​机器人工程与AI的核心区别在于：前者聚焦物理实体的设计与制造，后者专注算法与智能决策的模拟。​​机器人工程通过机械、电子等硬件集成实现自动化任务，而AI依赖数据训练和算法优化模拟人类思维。二者虽常协同应用（如智能机器人），但学科基础、技术重点和就业方向存在显著差异。

• ​​学科本质​​：机器人工程属于交叉工程学科，需掌握机械设计、控制系统等硬件技能；AI是计算机科学分支，核心在于机器学习、自然语言处理等算法开发。
• ​​技术目标​​：机器人工程追求精准执行物理动作（如工业装配、手术操作），AI致力于解决抽象问题（如语音识别、金融预测）。
• ​​应用场景​​：机器人多用于制造业、医疗等实体场景；AI覆盖虚拟领域（如推荐系统、智能客服）及赋能机器人“大脑”。
• ​​学习路径​​：机器人工程课程包含电机学、机械动力学；AI需深耕数学建模、编程与大数据分析。
• ​​就业方向​​：机器人工程师偏向自动化设备开发，AI工程师聚焦算法优化与数据分析，但复合型人才（如AI+机器人）更具竞争力。

​​提示​​：选择领域时需结合兴趣与职业规划——偏好动手实践可选机器人工程，擅长逻辑与算法则适合AI。两者融合是未来趋势，跨学科学习将提升竞争优势。