深度强化学习（DRL）作为AI领域的重要分支，正面临多维度的技术挑战。以下是几个核心方向：
1. 样本效率困境
DRL模型通常需要海量数据训练，但实际场景中数据获取成本高昂。例如在自动驾驶领域，真实道路数据的标注与采集极具挑战性。
2. 安全与稳定性难题
训练过程中可能出现策略崩溃或意外行为，如机器人运动控制中的动力学破坏。需要更 robust 的训练框架和安全约束机制。
3. 多智能体协作瓶颈
在复杂环境中实现多智能体的高效协作仍需突破，比如无人机编队飞行时的通信延迟与目标分配问题。
4. 泛化能力限制
模型在训练环境与真实环境之间存在显著差异时，可能无法有效迁移。例如游戏AI从模拟环境到实际对战的适应性问题。
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