神经网络控制模型是否需要实时更新取决于具体的应用场景和控制要求。一般来说，如果系统的动态特性或外部环境发生了较大变化，导致原有的神经网络控制模型失效，那么就需要实时更新神经网络控制模型。另外，如果系统的控制性能要求较高，需要根据实时数据调整控制策略，也需要实时更新神经网络控制模型。
在实际应用中，可以采用以下方法来实现神经网络控制模型的实时更新：
在线学习：通过不断接收实时数据，对神经网络进行在线学习，使其适应系统动态变化；参数自适应：设计参数自适应算法，根据实时数据调整神经网络的参数，以保持其控制性能；滑动窗口技术：采用滑动窗口技术，只利用最近的一段数据来更新神经网络模型，以适应系统动态变化；集成学习：结合多个神经网络模型，通过集成学习方法实现实时更新和调整。举例来说，如果是无人驾驶汽车的控制系统，由于外部环境和道路条件可能不断变化，就需要实时更新神经网络控制模型，以保证车辆的安全驾驶。可以采用上述方法中的在线学习和参数自适应技术，不断根据实时传感器数据来调整神经网络模型，以适应不同的驾驶环境。
因此，是否需要实时更新神经网络控制模型取决于具体情况，可以根据系统的要求和实际应用场景来选择合适的更新策略。