要实现一个无需ML的实时目标检测并绘制边界框的功能，我们可以利用OpenCV库来实现。以下是一个基本的步骤和代码示例：

### 基本步骤：

1. **安装OpenCV**：首先确保你的环境中已经安装了OpenCV。可以通过pip来安装：

```bash
pip install opencv-python
```

2. **读取图像**：使用`cv2.imread()`函数读取一个图片文件。

3. **创建检测模型**：对于目标检测，你可能需要加载预训练的模型。OpenCV提供了几个预训练的目标检测模型，例如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot Detector）。

4. **设置参数并运行检测**：通过模型对图像进行分析，识别出可能的目标。这通常涉及到遍历图像的每个区域，并分析特征以确定是否有目标。

5. **绘制边界框**：识别出目标后，使用`cv2.rectangle()`函数在原图上画出目标所在的区域。

6. **显示结果**：最后，用`cv2.imshow()`函数显示包含检测结果的图片。

### 代码示例：
```python
import cv2

def detect_and_draw_bbox(image_path, model_name='haarcascade_frontalface_default.xml'):
    """
    对给定图像进行目标检测并绘制边界框。

    :param image_path: 图像文件路径
    :param model_name: OpenCV内置的分类器名称，默认为人脸识别模型
    """
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)

    # 加载目标检测模型
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + model_name)

    # 对图像进行灰度处理并转换为彩色（因为opencv的分类器需要彩色图像）
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测图像中的人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

    # 遍历所有检测到的人脸，并绘制矩形框
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Detected Faces", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    image_path = 'path/to/your/image.jpg'  # 替换为你的图片路径
    detect_and_draw_bbox(image_path)
```

### 测试用例：

- 使用一张含有多张人脸的图片，确认程序能够正确检测到每张人脸并绘制出相应的矩形框。

### 人工智能大模型应用场景和示例：

如果你的任务需要更复杂的目标检测能力，比如在视频流中实时检测运动物体、行人跟踪或者进行大规模的人脸识别等，你可以考虑使用深度学习的大规模预训练模型如ResNet、VGG、MobileNet等，这些模型通常可以在ImageNet数据集上达到很好的性能。

例如，要实现在视频流中实时目标检测，可以使用YOLO或SSD模型，然后结合OpenCV的`cv2.VideoCapture()`和`cv2.imshow()`来处理视频帧。