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…