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屏幕上开始流泻出《春日溪畔》超高精度的扫描图像、光谱分析数据、微观裂纹图谱等海量信息。
很快，玻璃墙另一侧，五名身着白色防尘服、佩戴着口罩和护目镜的人员鱼贯而入，在各自的工作站前坐下。
他们彼此之间几乎没有交流，动作高效而专注。
欧阳先生通过通讯器向林莫简要介绍（隐去了真实姓名和背景）：
“这位是材料学专家，负责颜料基底分析；这位是笔触动力学模拟专家；
这位是微距影像处理专家；这位是古典油画工艺复原专家；这位是人工智能算法工程师。”
初步的“数据会审”开始了。
专家们各自调取相关数据，实验室里只剩下仪器运行的轻微嗡鸣和偶尔敲击键盘的声音。
气氛凝重而专注。
然而，随着时间推移，林莫透过玻璃，能清晰地观察到专家们的神情逐渐变得凝重。
眉头紧锁，彼此之间开始出现简短而急促的低语交流，并通过手势指向屏幕上的特定区域。
显然，他们遇到了难题。
欧阳先生的声音再次响起，带着一丝技术层面不容置疑的严肃：
“林先生，初步评估已完成。团队反馈，面临几个基础性但极其关键的挑战：
第一，时间压缩悖论。
正常油画做旧，需要自然氧化和物理磨损，耗时以年甚至十年计。
我们需要在半个月内模拟出半个多世纪的自然老化痕迹，且要精准匹配原画的每一处微观特征。
这对颜料配方、光照催化、微观物理磨损工艺提出了近乎悖论的要求。
第二，数据盲区与不确定性。
扫描数据虽详尽，但限于原画保存状态和扫描技术极限。
画布纤维在微观层面的应力形变、某些多层颜料叠加区域最底层的化学变化、以及画框背面某些可能存在的、非可见光标记的痕迹，都存在数据缺失或模糊。
而这些东西，很可能就是终极验证系统的关键‘指纹’。
第三，也是最大的挑战——‘神韵’的量化与复制。
顶级油画的价值，不仅在于材质和技法，更在于画家注入的独一无二的‘气韵’或‘笔意’。
这是最难以用数据捕捉和算法模拟的。
我们的AI模型可以模仿笔触形状，但能否复制出那种源自画家手腕瞬间发力与情感迸发的‘生命力’，是决定高仿品能否通过最顶级专家‘灵光一现’直觉判断的关键。”
欧阳先生顿了顿，总结道：
“坦率地说，团队认为，在如此短的时间内，要完成一件能骗过顶尖验证系统的‘完美复刻’，成功率不足三成。
他们需要更明确的指引：我们复刻的‘标准’究竟是什么？需要应对何种级别的检测？目标的容错率是多少？
这些关键信息缺失，让他们像是在黑暗中摸索制作一把万能钥匙，却不知道要开的是哪把锁。”
林莫听着欧阳的反馈，心中不禁一沉，大脑飞速转动…
