根据搜索结果，人工智能考研的难度排名及关键影响因素如下：

一、综合难度排名

清华大学

北京大学

上海交通大学

浙江大学

南京大学

中国人民大学

同济大学

西安交通大学

武汉大学

华中科技大学

北京理工大学

东南大学

哈尔滨工业大学（哈工大）

天津大学

二、影响考研难度的主要因素

院校综合实力

清华、北大等顶尖高校的学术资源、师资力量和科研项目对考生吸引力极大，竞争压力显著提升难度。

专业竞争激烈度

人工智能作为热门学科，顶尖院校的招生名额有限，考生需在海量竞争者中脱颖而出。

学科覆盖范围

部分院校（如浙大、上交大）的人工智能方向覆盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多领域，知识体系庞大且更新快。

跨学科要求

部分院校可能要求文科背景考生补充数学、编程等课程，尤其文科跨理科考生需额外投入时间备考。

三、备考建议

优先选择目标院校：

根据自身分数和职业规划，选择综合实力与专业匹配度较高的院校。

强化基础与实践：通过教材、网课和项目实践巩固数学、编程等基础，提升算法和模型实现能力。

关注招生动态：及时调整复习计划，关注专业排名、录取比例等动态信息。

以上排名及建议综合自多所高校的考研情况，具体难度因人而异，建议结合自身条件制定备考策略。