的情感推理模型往往导致计算负载高、处理延迟大。如何优化模型结构、降低计算复杂度， 并结合边缘计算和云协同处理，实现低延迟的实时情感识别，将是未来亟待解决的关键技 术难题。 情感理解的主观性与个体差异 情感识别面临的最大挑战之一是情感的高度主观性和个体差异。同样的语音语调或面部表 情，在不同个体或不同情境下可能代表完全不同的情感含义。未来需要构建具备个性化特 征建模能力的情感识别系统，结合用户的历史交互数据、行为模式和情感反馈，实现动态 应用，同时确保开发周期和成本可控，是当前面临的一个重要 问题。 用户体验与适应性 尽管 AR 和触觉反馈技术可以为用户带来极富沉浸感的体验，但由于每个用户的需求 和偏好不同，如何设计一种既能提供高度沉浸感又能适应不同个体差异的交互方式，仍然 是一个挑战。例如，长时间佩戴 AR 设备可能导致头晕、视觉疲劳等不适，触觉反馈设备 可能导致过度刺激或不舒适感。如何平衡技术的创新性与用户的舒适性，是确保该技术广 泛应用的关键。

但空间分辨率低， 且存在个体差异大，缺乏统一刺激参数标准，临床效果可重复性低 等问题。 磁调控技术在 1.0 时代空间分辨率优于经颅电刺激，1985-2000 年的早期阶段主要用于神经科学基础研究，2008 年后获批可用于治 疗抑郁症，标志着技术取得临床转化突破。该阶段磁调控技术结合 导航技术可实现个体化靶点定位，精准度得到提升。但穿透深度有 限且个体差异大，导致需反复校准，且疗效持久性差。