文章开头提到，虽然人工智能图像识别技术在很多领域有很大潜力，但在复杂环境中却不太好用，比如自动驾驶汽车在恶劣天气或复杂路况时，图像识别系统容易出故障或误判。

然后从数据获取与质量、模型适应性、光照与天气等环境因素以及目标多样性与模糊性等方面进行了探讨。在数据获取与质量方面，存在数据稀缺性、标注困难和分布差异等问题，比如在极端气候环境下难以获取足够的数据，复杂环境中的图像标注工作很难，训练数据和实际数据分布不一致等，这些都会影响模型的泛化能力和识别准确性。

在模型适应性方面，现有图像识别模型大多是针对简单或标准环境优化的，架构和参数固定，缺乏灵活性和动态适应机制，难以处理复杂结构和多变图像，也不能很好地将训练所学知识迁移到实际复杂场景，导致在复杂环境中识别准确性不高。

光照与天气等环境因素也会干扰图像识别，不同光照强度、方向和色温会使图像亮度、对比度和颜色分布变化，恶劣天气会使图像中目标物体轮廓模糊、纹理难辨，这些都会使模型难以准确提取和识别目标特征。

目标多样性与模糊性也是挑战，复杂环境中目标物体的形状、大小、颜色、纹理多样，目标还可能被遮挡或处于运动模糊状态，这使得模型难以全面学习和理解目标的特征，增加了识别难度。

本文深入剖析了人工智能图像识别在复杂环境下实用性受限的根源，从多个方面提出了存在的问题和疑问，强调了这些问题的复杂性和挑战性，同时也指出通过对这些问题的研究有望找到突破困境的方法，为人工智能图像识别技术的进一步发展提供了思路。