​​自然语言处理（NLP）的应用场景广泛，但并非万能，其核心限制在于无法处理非语言类数据或需物理交互的任务​​，例如直接操控工业机器人、执行外科手术或生成非结构化视觉艺术（如绘画）。以下是具体分析：

1. ​​物理操作与机械控制​​
   NLP技术本质是处理文本或语音信号，无法直接驱动机械臂、调节设备参数或完成需力反馈的任务。例如，工厂流水线上的焊接、装配需依赖传感器和控制系统，而非语言指令解析。

2. ​​纯视觉或空间任务​​
   尽管NLP可辅助分析图像描述，但生成原创绘画、设计建筑图纸或解读三维空间关系需计算机视觉和几何算法。例如，AI绘画工具依赖扩散模型而非语言模型生成像素级细节。

3. ​​无文本依赖的实时决策​​
   自动驾驶车辆需即时处理雷达、激光雷达数据，NLP仅能辅助导航语音提示，但无法替代实时环境感知算法。类似场景包括无人机避障或股票高频交易。

4. ​​生物医学侵入性操作​​
   外科手术依赖机械精度和生物信号反馈，NLP虽可解析病历或研究论文，但无法直接参与手术切割或缝合。

5. ​​非语言的情感体验传递​​
   音乐创作、舞蹈编排等艺术表达依赖节奏、肢体动作等非语言元素，NLP可分析歌词或剧本，但无法替代旋律生成或动作捕捉技术。

NLP的边界清晰——​​它擅长处理语言符号系统内的任务，而跨模态、需物理交互或无文本基础的场景仍需其他AI技术补位​​。理解这一限制有助于更精准地规划技术落地路径。