请问机器人视觉和机器人学习那个学习起来难度大？

机器人视觉和机器人学习都是人工智能领域的重要分支，它们各自具有不同的挑战性。

机器人视觉（Robot Vision）通常涉及计算机对摄像头或传感器捕捉到的图像进行解析和理解，以便机器能识别物体、场景、运动等。这个领域需要深入理解计算机视觉算法，如图像处理、特征提取、目标检测、深度学习等，同时对硬件性能和实时性要求较高。学习起来的难度取决于你对图像处理和机器学习基础知识的掌握程度。

机器人学习（Robot Learning），则侧重于让机器人通过经验和数据自我调整行为策略，以解决复杂的任务。这包括强化学习、无监督学习、深度强化学习等技术，需要理解概率论、优化理论以及如何设计有效的奖励机制。对于初学者来说，编程和数学背景是基础，但随着算法复杂度的提高，理解和实现高级学习方法也会有挑战。

总的来说，两者各有难度，机器人视觉更偏向于计算机视觉的技术堆栈，而机器人学习更侧重于算法设计和实验验证。具体哪个难度更大可能因人而异，取决于个人的兴趣、背景和已有的技术基础。如果你对视觉处理有基础，那么可能视觉部分会稍显直观一些；反之，如果你熟悉数学和统计，那么可能会觉得机器学习的学习曲线更陡峭。