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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。

其实近年来，国家市场监督管理总局技术创新中心重点聚焦“标准缺”“数据缺”“平台缺”三大难题，已牵头研制行业首个《电动汽车电池系统安全预警模型评价方法》团体标准，有效填补标准空白，推动行业在测评体系与关键指标方面达成共识，并组织构建高质量的测试数据集，涵盖多种故障模式的脱敏实车数据，为开展第三方公正测评和提供相关技术服务奠定坚实基础。

　　　　受体识别是病毒感染与传播过程中的关键事件。细胞上的受体分子既是理解病毒入侵机制的核心线索，也是构建感染模型、推动机制研究和药物研发的基础。然而，天然受体鉴定工作存在较高的不确定性与滞后性，有些重要病毒的受体鉴定几十年未有突破，严重阻碍了相关病毒学研究的深入推进。面对这一挑战，严欢团队另辟蹊径地提出了“设计人工病毒受体”的新设想，采取类似于“乐高积木”的模块化设计思路，将完整的受体分解为“病毒结合域（VBD）”与“人工受体框架（ARS）”两部分分别进行设计与优化，最终通过分子嫁接获得定制化病毒受体（Customized coronavirus receptors,CVR）。