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在这之后就是如何从一堆乱七八糟的数据里整合起来形成3D模型的技术了，这技术的难度其实比之前还难。

之前的难度以人类现有的传感器与生产工艺其实还是可以解决的，大不了把3D扫描仪往大了设计。

但如何将那些乱七八糟的数据整合成为3D模型，这对于人工智能来说是个极大的挑战。

而事实上这方面的技术难度实际会比山姆想象中更难，原因就是现实遇到的事情远比想象中多得多，有时候还需要补充不存在的细节。

在这种情况下，这就十分考验人工智能对于世界的认识，考验人工智能的常识能力与模拟能力。

至于为什么这么难？就以衣服来说吧。

比如你扫描一件衣服，你首先要将衣服摊开放桌面上使用随身3D扫描仪扫描录入数据。

这个时候人工智能就需要根据尺寸外貌生成一件虚拟衣服，在这个过程中虚拟衣服不能尺寸不对，不然用户虚拟试穿时就会不准。

而当用户使用虚拟模型试穿衣服的时候，你还要根据用户实际身材尺寸补全细节，完美模拟出用户穿那件衣服的样子，做到虚拟与现实衣服试穿状态一致。

这一系列难点下来，对于人工智能与开发团队来说是一个极大的挑战。

可以说要不是人工智能曙光拥有自我意识，那想要做到这一点还真有些难，至少也是要几年的时间才能完成。

而在这之后的随身医师功能也是如此，别看学习知识归类知识似乎是所有人工智能的强项。

但实际上那些人工智能都是照本宣科而已，他们根本无法理解为什么要这样做，只是人类告诉它要这样做，否则不对。

所以他们只是照本宣科地做，并无法理解现实的一切，更无法主动挖掘深层次的事情。

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