当前AI技术已广泛应用于医疗、制造、农业等领域，通过数据分析与自动化显著提升效率，但其在创造力、情感理解和复杂物理任务处理等方面仍存在明显局限性。

核心应用场景

1. 医疗健康：AI辅助影像诊断（如肿瘤早筛）、基因分析加速个性化治疗，部分案例显示诊断效率提升90%以上。
2. 智能制造：工业机器人协同生产，AI动态优化资源调度，电商大促期间可自动扩容服务器应对流量峰值。
3. 智慧农业：传感器与机器学习结合，实时监测土壤数据并生成精准灌溉方案，节水率达30%。

主要技术限制

1. 创造力缺失：AI仅能重组已有数据，无法像人类一样进行颠覆性创新（如提出全新科学理论）。
2. 情感与语境障碍：难以理解文化隐喻或情感复杂性，例如无法真正共情医疗场景中的患者焦虑。
3. 物理交互瓶颈：自动驾驶等需应对现实复杂环境的任务中，AI表现远逊于人类，如对突发路况的反应延迟。

未来需突破技术边界，平衡AI效率优势与人类独特价值，才能实现更可持续的智能化发展。