比如生成的金属材质可能没有真实金属的反射和光泽特性。理解能力有限文生模型：在高质量数据获取上本身就是一个非常大的挑战训练数据又直接影响生成的模型本身。可能无法完全理解模型在特定场景或整体设计中的上下文和语义关系导致生成的模型在实际应用中不够贴合需求。
例如为特定游戏场景生成的道具模型可能与游戏的整体风格和逻辑不匹配。后期编辑和修改困难：与传统手工建模相比对自动建模生成的模型进行后期的大幅度编辑和修改可能较为困难需要特定的技术和工具。有时候修改成本甚至会远远超出手工建模成本。
以上问题均会导致生成的模型无法直接应用于实际项目。因此目前阶段自动化建模还无法被大批量使用来提高生产效率。.算法训练最近自动驾驶与机器人概念十分火爆那么在这两个行业中数字孪生又能发挥什么作用呢？自动驾驶自动驾驶是经典的四维空间计算难题其重点在于实现四维空间中的感知、建图、定位与决策规划的实现。
目前市面上大多自动驾驶技术前期都会基于仿真维场 阿富汗电话号码列表 景进行大量数据的训练通过构建虚拟的交通场景对训练好的模型进行测试和验证。比如在孪生仿真平台中设置各种复杂的交通状况包括突发的事故、恶劣的天气等以检验模型的应对能力。
机器人训练在今年的世界人工智能大会上出现了服务型机器人展示如机器人拿着咖啡杯在咖啡厅移动进行客户服务以此来展示其在用餐环境下的服务能力。又或者在景区导览上已经有部分导览机器人在对游客进行服务了。