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大排档门口停着各式各样的车，有些车没地方停，就塞到了专属的底下停车场。
逛了一圈，在街边没看到，索性直奔底下停车场，找了半圈，终于是找到一辆波时捷。
还不是老款，是最新款的918跑车版，刘千风也不想追究这到底是哪位土豪来体验人间烟火，吃起了大排档，现在他的任务就是全方位的观察这款车的外观。
跑车可不像普通轿车或者suv的那种，根据空气动力学，车身设计的极富流线型，而且车身巨低，看着那眼镜蛇般的外观造型，刘千风心中也不由生出欣赏。
“全息扫描启动，开启数据录入，开启反校准功能！”
看着眼前的跑车，脑海中的那个指引声音此时又恢复了ai智能的那副德行。
关于全息扫描功能，刘千风再熟悉不过了。
之前他在德开尔模具加工车间学习的时候，就用到过。
那是全息模拟的升级版用法，将模具的外观造型以及内部详细构造，数据模拟化，逐个细节记录后，像是文档存储一般的储存到自己的大脑里面，然后趁着夜深人静再回放模拟学习。
但这次又稍有不同，刘千风呆在底下停车场，眼睛微微冒着蓝光，眼前跑车的数据又变成ar场景，虚拟化呈现，然后作为数据模式被刘千风记录下来。
这些步骤都与之前模具的学习一样，但是数据被传输到脑海之后，多了一道工序，也就是脑海声音描述的反校准功能。
要知道，现实中的实物，其实造出来，或者使用一段时间后，与理论的模型是有出入的。
打比方说，我造出一辆车，且不说我在设计阶段做的造型尺寸在模具件上表现如何，就简单粗暴一点，倘若我这个车和别人碰擦过，那你能保证我车身不会出现变形吗？，！
也就是说，实物在各种环境下的使用过后，车的整体状态其实是与理论上的完美模型有出入的。
刘千风此时扫描的这个波时捷车的外观，也说不准是不是完美的理论状态，可能碰擦过，也可能风吹日晒外壳有微笑变形。
但是这种意外存在的可能性，全部被校准了。
脑海中对刘千风扫描出来的外观数据做了二次处理，根据车身曲面的流线程度，也根据对称原理，还有一些实际磨损区域的模糊化处理，脑海中的那个数据，被完美还原成理论设计状态！
第二天刘千风早早的来到属于他的工位，没干别的，只是把电脑软件打开对着发呆。
虽然看着刘千风像是在愣神，可脑海中的对话异常精彩。
“外观搞到了，你倒是告诉我，外观造型怎么个凭空捏造！”
首先，刘千风在脑海中发出的疑问，那位指引没有急着回答，而是把昨晚扫描出来的数据重现呈现在刘千风的脑海里。
然后随即神奇的一幕在刘千风的脑海中呈现，那跑车的外观造型，此时被细密的线条和点分割出来，若是刘千风按照意愿将数据放大看某处具体的细节，就会发现有具体的三维点坐标被标识出来。
刘千风尝试着将脑海中的数据放大，随意选了一处细节，那是车灯的一处拐角造型，放大至一千倍，看到一个三维点坐标显现出来。
他尝试着继续放大，但是随即脑袋传来剧痛，数据剧烈的晃动了一下，继续放大没成功，脑海中传来提示：目前脑容量不支持继续查看放大坐标点！
看来人脑也有cpu过载的情况！
刘千风也懂得了这个原理，不再尝试，放大一千倍，足够把数据还原的细致了，这至少比catia软件的精度要高。
“给我展现这些数据是什么意思？”
刘千风不禁发问。
“数据坐标以车身底盘中心点为原点，建立坐标系，按照数据展示，在你的电脑中建立同样的坐标系。”
刘千风照着提示做了，这个很简单，软件中自带的坐标原点就默认看做车身底盘中心好了。
“将底盘外圈轮廓画出来，找出尽可能多的关键点，使用顺滑曲线命令！”
指引接着提示。
刘千风在脑海中翻找着各处细节的关键坐标点，然后用柔和线条连接起来。
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