关于人工智能考研的难易程度，需结合院校综合实力、竞争压力及个人基础等多方面因素综合判断。以下为综合分析及建议：

一、整体趋势

985/211院校优势明显

人工智能领域顶尖研究多集中在985/211高校，如清华大学、北京大学、浙江大学等，这些院校不仅师资力量雄厚，还提供丰富的科研资源和实习机会，但竞争压力也相对较大。

部分院校录取门槛较低

除顶尖高校外，中国农业大学、天津大学、吉林大学等院校的竞争压力较小，录取难度相对较低，适合基础一般但目标明确的学生。

二、分领域与院校推荐

纯理论方向

- 推荐神经科学、心理学、哲学等跨学科专业，部分院校如中国科学院大学、苏州大学提供相关课程。

算法与优化方向

- 计算机科学与技术、数学等专业是核心，建议选择算法类课程较多的院校，如华中科技大学、南京理工大学。

工业应用方向

- 自动化、机械控制等方向可关注中国航天科工集团第三研究院、辽宁石油化工大学等具有行业背景的院校。

三、降低难度的策略

选择合适院校

- 可优先考虑上述录取门槛较低的院校，或结合自身分数与职业规划综合选校。

提升备考效率

- 注重系统学习，例如通过中国科学院大学883《人工智能基础》等自命题考试（难度相当于大学期末考）；

- 参加考研辅导班，如高途考研等机构提供的院校+专业定制化建议。

强化实践能力

- 积极参与科研项目或竞赛（如ACM、挑战者杯），提升简历竞争力。

四、总结

人工智能考研没有绝对的“容易”院校，但通过合理选校、科学备考，部分院校的竞争压力可有效缓解。建议结合自身分数、职业规划及兴趣方向，综合评估后制定备考策略。