描述深度强化学习在现实世界的实际应用案例，以及应用的效果分析

深度强化学习在现实世界有许多应用案例，其中包括机器人控制、语音识别和自然语言处理、自动驾驶、游戏智能等领域。

例如，AlphaGo打败围棋人类冠军就是一个深度强化学习的典型案例。它采用了深度神经网络和强化学习算法，训练出了可以打败人类高手的围棋AI。

再比如，自动驾驶汽车也需要通过深度强化学习来实现视觉感知、路径规划和车辆控制。通过强化学习算法，自动驾驶汽车能够根据周围环境和路况自主决策，行驶在道路上。

应用效果分析方面，深度强化学习在各个领域都取得了显著成就。例如，AlphaGo的胜利为深度强化学习在棋类游戏领域的应用带来了前所未有的突破。而在自动驾驶领域，深度强化学习能够帮助汽车行驶更加安全和高效。当然，深度强化学习也有其局限性。例如，需要大量数据和计算资源的支持，而且在实际应用中可能会面临一些困难和挑战，需要进一步加以研究和解决。