目前不能普遍实现人工智能管理交通的原因有以下几点：

1. 技术限制：人工智能在交通管理中需要处理大量的实时数据，并做出准确的决策和预测。目前的人工智能算法和计算能力还无法完全胜任这项任务。

2. 数据质量和安全性：人工智能需要高质量的数据来训练算法和做出决策。然而，交通管理涉及到各种类型的数据源，包括传感器、摄像头、GPS等，而这些数据的质量和安全性难以保证。

3. 法律和规范的限制：实现人工智能管理交通需要相关的法律和规范的支持。然而，针对人工智能在交通管理中的应用，目前还没有完善的法律和规范体系。

4. 社会接受度和可行性：人工智能管理交通需要智能交通设施的建设和改造，以及大规模的数据采集和处理。这涉及到巨大的投资和工程项目，同时也需要公众的认可和接受度。

综上所述，尽管人工智能有潜力在交通管理中发挥作用，但目前还存在技术、数据、法律和社会等多方面的限制，使得普遍实现人工智能管理交通仍然具有挑战性。