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　　　　一是多模态情绪感知能力。人类情感的感知是通过多个感官的交织与互动实现的，然而目前的数字人或机器人往往只能依赖单一感官（如语音或面部表情）进行情感识别，在多模态数据的高效融合、多源异构数据一致性和时间同步方面还存在挑战。如何实现跨模态情感表达的整合，如何在有限的资源下平衡模型复杂度和准确性仍是一个难点。

国际知名咨询公司弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）分析称，随着中国新能源汽车销量爆发，以及消费电子产品更新换代的加快，退役锂电池供应显著增长。2023年中国内地的退役锂电池总量达到36.61万吨，预计到2030年将达到340万吨，2023年至2030年的复合年增长率为37.5%。其中在退役锂电池中，2023年退役消费类电池、退役动力电池数量分别约10.62万吨、25.97万吨，预计未来仍将持续增加。锂电池退役潮的到来，规范回收及再生利用退役电池是刚需，目前市场优质产能依旧稀缺。

　　　　传统人工智能擅长处理结构化的数据、图像、语音等信息，但面对现实世界中的物理互动通常无能为力。早在1986年，美国著名机器人制造专家布鲁克斯从控制论角度提出，智能是具身化和情境化的，传统以表征为核心的经典人工智能进化路径是错误的，而清除表征的方式就是制造基于行为的机器人。随着人工智能应用逐渐从虚拟环境拓展到物理世界，如工业机器人、自动驾驶、无人机等应用越来越广泛，这一观点得到了验证。人工智能研究的重心也开始逐步从数字化智能向具身智能进阶。