人工智能发展的挑战和局限性主要包括以下几个方面：

数据质量和隐私保护：人工智能的精度和有效性在很大程度上取决于所使用的数据的质量。然而，获取、整理和标记高质量的数据集是一项既复杂又耗时的任务。此外，大规模数据收集可能会引发个人隐私和数据安全问题，导致公众对AI的担忧和不信任。

缺乏透明度和解释性：许多AI算法的决策过程往往难以解释和理解，被称为“黑箱”。这种不透明性限制了AI的可信度和可接受程度，在敏感领域如医疗和司法中尤为重要。为了建立可靠的AI系统，需要更加透明和可解释的算法。

偏见和歧视：AI系统容易受到数据偏见的影响，这反映了数据本身的缺陷或被系统开发者的偏见所倾斜。这可能导致不公平的决策和对某些群体的歧视。解决这个问题需要审查和改进数据集，以确保公正和包容性。

创造力和直觉：尽管AI在处理大规模数据和执行重复任务方面表现出色，但在涉及创造性思维和直觉判断的领域中仍存在局限。目前的AI系统往往无法产生原创性的想法或理解抽象概念。这使得AI在某些复杂任务（如创作艺术品或解决复杂的伦理问题）上的应用受到限制。

法律和伦理挑战：AI的广泛应用引发了一系列法律和伦理问题。例如，自动驾驶汽车可能引发道德困境，当需要选择救助一个行人还是保护乘客时，应该如何做出决策？此外，随着技术的快速发展，法律法规可能落后于新兴的AI技术，这给监管机构带来了挑战。

就业和社会影响：AI的广泛应用对就业市场产生了深远的影响。尽管AI可以提高生产力和创造新的工作机会，但也可能导致某些行业和职位的消失。这对那些依赖于传统工作模式的人们来说是一个重大挑战。此外，AI的广泛应用还可能加剧社会不平等和数字鸿沟。

应用场景单一：目前的AI技术在某些场景下已经能够表现出色，如机器人在工业中的自动化生产、医疗检查辅助等领域都有着广泛的应用。但是，AI技术的应用场景仍然存在很大的局限性，而且不同领域之间还缺乏有效的交互。

底层技术研发不足：AI的底层技术涉及许多方面，包括机器学习、深度学习、语音识别、人脸识别等。而这些技术的研发需要相当的时间和精力，当前的人工智能技术还存在很大程度的底层技术不足，很难适应需要高性能的应用场景。

产品技术水平落后：相较于国外发达国家，我国在人工智能领域仍然存在较大的差距。国内大多数的人工智能产业公司还处于起步阶段，产品技术水平相对较落后，市场占有率和影响力都有待加强。

基础研究与应用研究存在不平衡问题：人工智能技术的发展需要依赖于基础研究和应用研究，但是这两者之间不平衡的情况较为常见。

综上所述，人工智能的发展面临着诸多挑战和局限性，需要我们不断努力克服这些困难，以实现人工智能技术的可持续发展和应用。