电气工程和计算机科学是两个截然不同的学科，各自有着独特的挑战和复杂性。要比较哪个更难，需要从多个角度进行分析，包括学科基础、知识深度、应用范围、技术更新速度以及实际案例。
电气工程的难度
学科基础： 电气工程（Electrical Engineering, EE）涉及电力系统、电子电路、信号处理、控制系统等多个领域。学生需要掌握电磁学、电路理论、数字信号处理、电力电子等基础知识。这些理论往往需要较强的数学和物理背景，尤其是微积分、线性代数、复变函数和物理学中的电磁场理论。
知识深度： 电气工程的知识深度非常高，尤其是在电力系统和高频电子领域。例如，设计一个高压输电系统需要考虑电阻、电感、电容、电压降、功率损耗等多个因素，还要确保系统的稳定性和安全性。此外，现代电气工程还涉及复杂的控制系统，如自动驾驶汽车中的电机控制和传感器融合技术。
应用范围： 电气工程的应用范围非常广泛，从家庭用电到大型电网，从消费电子到航空航天。每个领域都有其独特的挑战，例如在航空航天领域，电气系统必须能够在极端环境下稳定工作，这对工程师的设计和测试能力提出了极高的要求。
技术更新速度： 虽然电气工程的技术更新速度不如计算机科学那么快，但仍然在不断发展。例如，电力电子技术的进步使得可再生能源的利用更加高效，而智能电网技术则需要工程师不断学习和适应新的通信和控制技术。
实际案例： 以特斯拉的电动汽车为例，其电池管理系统（BMS）是一个复杂的电气工程项目。BMS需要实时监控数千个电池单元的电压、温度和电流，确保电池的安全性和性能。这不仅需要深厚的电气工程知识，还需要跨学科的合作，如软件工程和材料科学。
计算机科学的难度
学科基础： 计算机科学（Computer Science, CS）的核心是算法、数据结构、编程语言、操作系统、数据库等。虽然数学在计算机科学中也非常重要，但更多的是离散数学、组合数学和概率论。相比电气工程，计算机科学的数学要求可能稍低，但编程能力和逻辑思维能力要求极高。
知识深度： 计算机科学的深度体现在算法设计和系统架构上。例如，设计一个高效的搜索引擎需要深入理解图论、排序算法和分布式系统。此外，计算机科学还涉及人工智能、机器学习、深度学习等前沿领域，这些领域的理论和实践都非常复杂。
应用范围： 计算机科学的应用范围同样广泛，从软件开发到网络安全，从数据分析到人工智能。每个领域都有其独特的挑战，例如在网络安全领域，工程师需要不断应对新的攻击手段，设计出更加安全的系统。
技术更新速度： 计算机科学的技术更新速度非常快，新的编程语言、框架和工具层出不穷。例如，人工智能领域的深度学习技术在短短几年内就经历了多次重大突破，工程师需要不断学习新的技术和方法。
实际案例： 以谷歌的搜索引擎为例，其背后的PageRank算法是一个经典的计算机科学问题。PageRank不仅需要高效的算法设计，还需要处理海量的数据和复杂的网络结构。此外，谷歌的分布式系统架构也是一个巨大的挑战，需要解决数据一致性、容错性和性能优化等问题。
比较与结论
从学科基础来看，电气工程需要更强的数学和物理背景，而计算机科学则更注重编程和逻辑思维。从知识深度来看，两者都非常深，但电气工程在硬件设计和系统集成方面可能更具挑战性，而计算机科学在算法设计和系统架构方面则更为复杂。
从应用范围来看，电气工程的应用更偏向于物理世界，而计算机科学则更偏向于虚拟世界。从技术更新速度来看，计算机科学的技术更新速度更快，工程师需要不断学习新的技术和工具，而电气工程的技术更新相对较慢，但仍然需要不断适应新的标准和规范。
实际案例对比：
结论
电气工程和计算机科学各有其难点，难以简单比较哪个更难。电气工程更注重物理和硬件层面的挑战，而计算机科学则更注重算法和软件层面的挑战。对于不同的人来说，可能会有不同的感受。有些人可能觉得电气工程的物理和数学要求更高，而有些人则可能觉得计算机科学的算法和编程更具挑战性。