人工智能（AI）是一个多学科交叉的领域，涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个子领域。在讨论计算机视觉与自然语言处理哪个更具挑战性时，我们需要从多个角度进行分析。
1. 技术难度：
- 计算机视觉：计算机视觉是AI的一个重要分支，它涉及到让机器能够“看”和“理解”图像和视频。这需要处理大量的数据，并从中学习模式和特征。计算机视觉的挑战在于如何提高算法的准确性和鲁棒性，以及如何处理不同尺度、旋转、光照变化等复杂情况。此外，计算机视觉还需要处理三维空间中的物体识别和跟踪问题。
- 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是AI的另一个重要分支，它涉及到让机器能够理解和生成人类语言。这包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。自然语言处理的挑战在于理解语言的深层含义，以及处理歧义和模糊表达。此外，NLP还需要处理语言的多样性，包括不同的方言、口音和文化背景。
2. 应用领域：
- 计算机视觉：计算机视觉的应用范围非常广泛，包括医疗影像分析、自动驾驶、人脸识别、智能监控等。这些应用对计算机视觉技术的要求非常高，需要处理大量的实时数据，并且要求算法具有很高的准确率和实时性。
- 自然语言处理：自然语言处理的应用范围也非常广泛，包括客服机器人、语音助手、机器翻译、情感分析等。这些应用对自然语言处理技术的要求也非常高，需要处理大量的文本数据，并且要求算法具有很好的泛化能力和上下文理解能力。
3. 研究热点：
- 计算机视觉：近年来，计算机视觉的研究热点包括深度学习、卷积神经网络（CNN）、语义分割、目标检测等。这些研究为计算机视觉的发展提供了强大的技术支持，使得计算机视觉在许多领域取得了显著的成果。
- 自然语言处理：近年来，自然语言处理的研究热点包括深度学习、Transformer模型、BERT、GPT等。这些研究为自然语言处理的发展提供了强大的技术支持，使得自然语言处理在许多领域取得了显著的成果。
4. 人才需求：
- 计算机视觉：计算机视觉领域的人才需求主要集中在图像处理、深度学习、计算机视觉算法等方面。随着计算机视觉技术的不断发展，对于有才华的研究人员和技术人才的需求也在不断增加。
- 自然语言处理：自然语言处理领域的人才需求主要集中在NLP算法、文本挖掘、信息检索、情感分析等方面。随着NLP技术的广泛应用，对于有才华的研究人员和技术人才的需求也在不断增加。
综上所述，计算机视觉和自然语言处理都是极具挑战性的领域，各有其独特的优势和难点。计算机视觉在图像处理、深度学习、计算机视觉算法等方面面临较大的挑战，而自然语言处理在NLP算法、文本挖掘、信息检索、情感分析等方面面临较大的挑战。因此，无法简单地说哪个更具挑战性，而是需要根据具体的应用场景和需求来判断。
