复杂光照、遮挡等环境因素干扰视觉效果，强光下图像过曝、阴影遮挡物体致识别失败；小样本学习困难，罕见物体或场景缺乏足够训练数据；未来，结合多模态信息，融合视觉与声音、触觉，增强感知全面性；引入对抗学习，提升模型鲁棒性，抵御恶意攻击与干扰。
三、自然语言处理：搭建人机沟通的 “桥梁”
（一）语言理解与生成机制
自然语言处理（NLP）让计算机理解、生成人类语言，涉及词法、句法、语义分析。词法分析拆分词句为单词、词性；句法分析梳理句子结构，明确主谓宾；语义分析挖掘深层含义，解读隐喻、歧义。机器翻译便是典型应用，将源语言文本经多层分析转换为目标语言。
（二）核心技术与工具
词向量模型如 Word2Vec、Glove，将单词映射到向量空间，相似单词向量相近，便于计算机处理；循环神经网络（RNN）及 LSTM、GRU 变体处理语言序列，保持上下文连贯；Transformer 架构掀起革命，GPT 与 BERT 基于此大放异彩，GPT 侧重生成，产出连贯文本，BERT 强调双向理解，提升各类 NLP 任务精度。
（三）应用场景与效益
智能客服借助 NLP 与用户对话，解答疑问、处理投诉，降低人工客服成本，提高响应速度；内容创作方面，AI 写作助手生成新闻稿、小说、文案，虽情感细腻度稍欠，但效率惊人；辅助教育领域，AI 批改作文、智能答疑，个性化辅导学生学习，解放教师精力。
（四）难点与发展愿景
语言歧义、文化背景差异加大理解难度，一词多义、地域俗语常让机器 “摸不着头脑”；情感分析精度待提升，难以精准捕捉人类复杂情感；未来，NLP 将与知识图谱深度融合，融入常识、背景知识，提升语言理解全面性；拓展多语言交互，打破语言壁垒，促进全球交流。
四、机器人技术：智能的 “实体化身”
（一）机器人的机械与智能架构
机器人集机械设计、电子控制、智能算法于一身。机械结构决定运动灵活性，关节、自由度设计适配不同任务；传感器提供环境感知，视觉、力觉、触觉传感器让机器人 “看清”“摸准” 周围；智能控制系统整合机器学习、规划算法，依据感知信息规划行动路线，做出决策。
（二）工业与服务机器人应用
工业机器人是制造业 “尖兵”，汽车生产线上精准焊接、装配零部件，提高生产效率、产品质量；协作机器人人机协同，分担工人繁重、危险任务，且可快速编程切换任务；服务机器人百花齐放，物流机器人在仓库高效分拣、搬运货物，医疗
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