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在這之後就是如何從一堆亂七八糟的資料裡整合起來形成3D模型的技術了，這技術的難度其實比之前還難。

之前的難度以人類現有的感測器與生產工藝其實還是可以解決的，大不了把3D掃描器往大了設計。

但如何將那些亂七八糟的資料整合成為3D模型，這對於人工智慧來說是個極大的挑戰。

而事實上這方面的技術難度實際會比山姆想象中更難，原因就是現實遇到的事情遠比想象中多得多，有時候還需要補充不存在的細節。

在這種情況下，這就十分考驗人工智慧對於世界的認識，考驗人工智慧的常識能力與模擬能力。

至於為什麼這麼難？就以衣服來說吧。

比如你掃描一件衣服，你首先要將衣服攤開放桌面上使用隨身3D掃描器掃描錄入資料。

這個時候人工智慧就需要根據尺寸外貌生成一件虛擬衣服，在這個過程中虛擬衣服不能尺寸不對，不然使用者虛擬試穿時就會不準。

而當用戶使用虛擬模型試穿衣服的時候，你還要根據使用者實際身材尺寸補全細節，完美模擬出使用者穿那件衣服的樣子，做到虛擬與現實衣服試穿狀態一致。

這一系列難點下來，對於人工智慧與開發團隊來說是一個極大的挑戰。

可以說要不是人工智慧曙光擁有自我意識，那想要做到這一點還真有些難，至少也是要幾年的時間才能完成。

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