化建模基本都存在以下问题： 细节缺失与精度问题：生成的 模型在复杂的细节和高精度要求方面可能表现不佳。
例如
物体，生成的模型可能 会显得粗糙或模糊。 材质和光照模拟问题：生成的模型在材质表现和光照效果的模拟上可能与真实情况存在偏差，影响视觉效果和真实性。比如生成的金属材质可能 英国华侨华人数据 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 4 商户列表显示于 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三维场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 加拿大电子邮件线索交通状况，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
