是的，傳統秩序參數在識別冰相方面的局限性也普遍存在於其他類型的分子系統中。這些秩序參數通常基於對原子幾何結構的直觀理解，並且設計上往往針對特定的相或相變化。然而，許多分子系統的相變化過程是高度複雜的，涉及微小的結構變化和熱波動，這使得傳統的秩序參數難以準確區分不同的相。
例如，在液體和固體之間的相變化中，傳統的幾何方法可能無法捕捉到微小的結構差異，導致不同相之間的重疊。此外，這些秩序參數通常需要大量的計算資源，限制了它們在更廣泛應用中的可行性。因此，許多研究者開始探索機器學習方法，以期能夠從數據中自動學習到更有效的特徵表示，從而克服傳統方法的局限性。