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在人工智能向物理世界延伸的关键赛道上，具身智能系统正面临前所未有的技术挑战。最新研究数据显示，当前具身AI在非结构化环境中的任务完成率仅为38.7%，其核心痛点集中在动态环境感知、实时运动规划与跨场景迁移三大维度。本文将从工程实现角度，深度解析三项革命性技术突破如何重构智能体与物理世界的交互范式。

在人工智能技术日新月异的今天，大型语言模型的知识更新困境已成为制约其实际应用的关键瓶颈。研究表明，训练成本超过千万美元的主流大模型，其知识时效性在部署6个月后就会衰减35%，这种知识固化现象直接导致模型在医疗、法律、科技等时效敏感领域的应用效果下降42%。面对这一挑战，检索增强生成（RAG）与模型微

在算力需求呈指数级增长的时代，传统冯·诺依曼架构遭遇物理极限的背景下，类脑计算芯片凭借其仿生特性与事件驱动机制，正在成为突破现有计算范式的重要突破口。脉冲神经网络（SNN）作为类脑计算的核心载体，其生物合理性时序编码方式与异步稀疏计算特性，对硬件实现提出了前所未有的挑战。本文将从突触动力学建模、时空