​​人工智能控制技术以高效自适应、强学习能力和高集成度为核心优势，但也面临计算资源需求高、模型不确定性和数据依赖性强等局限性。​​

人工智能控制技术显著提升了系统效率，通过自适应算法实现环境动态调整，在复杂工业场景或消费级设备中表现尤为突出。例如支持向量机与神经网络等算法可快速提取数据特征，形成精准控制模型，而深度学习技术进一步强化了复杂场景的适应能力。这种技术还能整合多传感器数据，实现系统的高度集成化，显著降低硬件成本并提升整体稳定性，在智能家居或工业自动化领域已形成成熟应用。

人工智能控制系统的学习能力使其能够持续优化性能。强化学习技术模拟人机交互机制，通过试错不断调整策略，已在无人机避障或机器人控制中取得突破性进展。与此直观的人机界面大幅降低了操作门槛，用户通过手机APP或语音指令即可完成设备管理，这种交互友好性推动了智能家居系统的快速普及。

技术高门槛与计算资源瓶颈构成主要挑战。训练深度神经网络通常需要高性能GPU集群，边缘计算设备受限于算力常难以实现实时响应。模型预测的准确性易受环境波动干扰，复杂场景下的不确定性可能导致系统失误，例如无人驾驶中突发障碍物的应对延迟。算法依赖海量标注数据，数据缺失或噪声干扰会直接影响模型效果，而数据标注过程本身耗时耗力。

智能控制系统需平衡创新性与可靠性。决策机制的高度自动化虽能提升效率，但缺乏人类直觉可能导致非常规场景下的适应性不足。隐私与伦理问题随数据采集量剧增凸显，例如用户行为数据的滥用风险。技术标准化尚未完善，不同厂商的系统兼容性不足阻碍了跨平台协作。未来研究需在轻量化算法、模型鲁棒性及数据安全领域持续攻关，以推动技术落地更广泛的应用场景。