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　　　　训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。

具身智能的实现不仅是人工智能算法的进化，还涉及多个学科的融合。从机器人学、控制论到认知科学、神经科学，具身智能的技术体系是跨学科的。感知技术的进步，使得具身智能体可以从视觉、触觉、声音等多个维度实时获取信息。仿生学的发展则使智能体在模仿生物的行为方式后，获得更加自然和灵活的行动能力。例如，人形机器人通过模仿人类的运动系统，实现了类似人类的自主决策和行动能力。

　　　　“学习汉语言文学，很难将每位作家走过的路、遇到的人、生平的起落都串联起来。而人工智能的出现，将散落在史书典籍里的只言片语集结起来，为我们进行学术探究提供了帮助。”彭毓杭坦言，学习并熟练使用人工智能是如今大学生应该具备的素质。