对于一个真正的技术人员，不要迷信什么编程语言有多么的厉害，关键看解决实际问题的能力，人工智能也好，编程技巧也罢主要还是为了解决实际问题，最终落实到解决实际能力，也不要过份在自己设置界限一定要学好哪种编程语言，语言语法特性再漂亮距离解决实际问题很遥远其实意义也不是很大。落实到具体的程序员，一个程序员要的就是解决问题能力以及实际执行力，不要沉迷于是中级工程师还是高级工程师，概念性的炒作都不如解决实际问题有用。
希望能帮到你。
谢邀。作为一名程序员，我来回答你问题。
C++和Python都可以算得上是面相对象的编程语言。他们都各自有各自的优势。
C++他是在C语言的基础上进行了改进，增加了一些面相对象的思想上去，所以用它一般适合开发一些底层性的东西。例如，我们常用的windows系统，他底层就是汇编语言，和C与C++配合使用来开发的。C++有一个特点，他有指针这个概念在里面，指针用的好绝对是大杀器，但是如果用的不好那就是大悲剧了。
Python呢，他的语法非常简单。可以说，这是目前为止最容易学习上手的语言了。他的底层库支持很多人工智能的一些技术，所以自从阿尔法狗打败李世石之后，人类进入了人工智能时代，可以说Python成为了放下最火的编程语言，受到了很多人的广泛青睐。
而刚刚题目时候说的一些车载之后的开发，其实这个东西比较偏向于底层的开发，所以python在应用层开发还好，如果跑到了底层系统层面的开发，他的优势略显不足，而这个时候C++的优势就发挥出来了。他比较适合于底层系统的开发，所以这个时候用C++比用python开发要好的多。
C/C++是比较底层的语言，可以对CPU/内存等计算机资源特别是硬件进行非常精细的控制，算法运算做到最精细自然要使用它们。
但是它们的优点自然也是他们的缺点，精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要繁复的语言设定，比如什么是指针什么是指针函数什么是函数指针……等你搞清这些佶屈聱牙的概念，你大概也没有写代码的冲动了。更何况，你想写出高性能的代码，这些概念是必须精通的
python有一个很重要的特性，就是所谓的“胶水语言”，“胶水”的意思就是，它可以把不同语言编写的代码模块组合在一起，然后统一通过python去调用。其实绝大多数算法库都是使用C/C++编写，然后提供python的接口供用户使用，毕竟大部分人只需要知道怎么调用封装好的算法就好。但你要想实现自己的算法就必须会C/C++
打个不是很恰当的比方，python就像电视遥控器，C/C++就像遥控器里的电板，平时你想换换台，你只要按按钮就好。但是有一天你就是要个把画面旋转九十度的功能，而遥控器上没有这个功能，但是拆了遥控器电板插几个元件就能实现，你咋办？
c++是c语言发展得到的，比c语言功能更强，c++在中端与底层开发比较有优势，比如开发驱动程序，系统应用程序，网站通信系统，大型游戏开发等，都是使用c++开发,有人称“c语言或c++是标准编程”。
python是脚本语言，是用c语言开发的，它和c语言的复杂性相比之下，python简化了不少。虽然python算法扩展库众多，但是在单片机，终端开发python还是不能运行。
计算机视觉用opencv的话，c++用的比较多，所以计算机视觉算法工程师要求会c++
Python在ai算法应用的广的一大原因是，库多
而那些库，很多都是c，c++编写的，用Python封装起来
算法工程师不能流于表面调调api完事，如果要深度优化，需要自己重新写库或者修改库。至于为什么内部用c，c++，因为性能高啊，小数据量可能感受不出来，但ai大部分都是超大规模数据，c，c++的性能优势会体现的很明显
各有所长，Python有它的得到之处，C++亦是如此。还有啊，机器视觉不等于人工智能。视觉方向更多是偏向于图形学，计算机图形学什么的，C语言、C#、C++都是这方面的利器。
Python的许多算法包都是别人设计好的，你只要会用就行了，谈不上算法设计问题，比较方便，但是运行效率低点。在有些领域，需要开发特定算法，对效率有要求，那Python显然就不合适了。要具体应用了。