随着深度强化学习技术的快速发展，Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）作为一类经典的无模型算法，在处理连续动作空间策略优化问题中具有重要地位。然而，尽管其理论基础扎实，DDPG在实际应用中的表现仍存在诸多不确定性，值得进一步研究。

DDPG融合了Q-learning与Actor-Critic架构，采用两个神经网络协同工作：Actor负责生成动作策略，Critic则用于评估该动作的价值。此外，经验回放机制和目标网络的引入增强了训练过程的稳定性和收敛性，使该算法广泛适用于机械臂控制、自动驾驶和游戏AI等高精度场景。

在实际部署中，DDPG暴露出若干关键问题。首先，其样本效率较低，依赖大量试错探索，导致训练周期长且资源消耗大。其次，算法对超参数设置极为敏感，如学习率、噪声参数或折扣因子配置不当，可能引发训练不稳定甚至发散现象。

另一个显著问题是探索能力不足。虽然DDPG引入OU噪声以增强探索，但在高维空间中其效果有限，容易陷入局部最优解。尤其在环境反馈稀疏的情况下，学习效率明显下降，难以快速适应变化。

此外，DDPG的泛化能力受限。其策略通常针对特定任务训练，一旦环境动力学发生变化或出现外部干扰，原有策略可能失效，迁移能力较弱，制约了其在复杂现实系统中的广泛应用。

为应对上述瓶颈，研究者提出了多种改进方法。例如，TD3通过双Q网络结构、延迟更新策略和目标值裁剪，有效缓解过估计问题并提升训练稳定性；HER则在稀疏奖励环境下显著提高学习效率，拓展了DDPG的应用边界。

总体来看，尽管DDPG具备处理连续动作控制的潜力，但其在样本效率、稳定性与泛化能力方面仍有较大提升空间。未来的发展趋势或将聚焦于融合更先进的强化学习技术，构建更具鲁棒性和适应性的控制策略，以实现真正高效的连续动作控制。