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体现的人工智能（EAI）系统本质上是网络物理系统（CPS），因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动，从而实现实时，上下文感知的决策。通过整合这些元素，EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务，从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人，自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术，因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，尤其是机器人，使这些物理实体具有感知，学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物，它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力，可以理解其环境并恰当地响应各种刺激，这标志着智能，互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能，从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件，例如传感器数据分析，复杂有关EAI背景的更多信息，请参阅以下文档：https：//cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性，我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战：•复杂的软件堆栈挑战：复杂性会滋生僵化。
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