但是他发现很多问题，数字世界在开始运转之后，经常性的出现报错，并且这种报错不是个例，而是大范围的报错。
现在数字世界里只有纽约市，但就是这一个纽约市就生活着两千多万人口，而数字世界运行的时候，经常是整个纽约市里布满了报错的红点。
报错原因各种各样，但是最主要的原因是逻辑断崖，这种逻辑断崖的出现主要源于物品模拟的不够充分。
因为数字人的心理模型和决策模型全部是根据现实人来的，带有明显的个性特征，这时候数字世界里的数字人在开始运行之后，就会遇到这样那样的逻辑断崖。
比如一个爱美的小女生决定要买一款炫彩口红，然后她决定去网上购买，数字世界可以模拟这一切过程，但是当小女生准备上网的时候就开始报错了。首先小女生的房间地址是确定的，但是房间内的物品是不确定的，毕竟监控没有那么发达，私人空间很难进入监控范围。
小女生想上网，但是找不到电脑，并且她不仅找不到电脑，她的屋子里实际上是空荡荡的，只有一个建筑物的主体框架，内部的装饰、物品完全没有数据源进行模拟。
于是程序运行到这开始卡壳了，程序完全无法继续下去，类似的情况很多，一旦牵扯到监控范围之外，就开始大量出现报错，程序出现逻辑断崖，人物行为在缺失物品的情况下截止了。
类似的情况很多，像是送外卖的没有东西可送，上班的站在空空如也的办公室里发呆，加油站没有汽油，商店里没有商品，学校里没有桌椅，图书管里没有书籍......
数字世界缺失的东西太多，想要整体运行起来太难，莫回尝试多次始终无法降低报错率，最后他只好暂时放弃这种高大上的数字世界模式，改为局部模拟。
局部模拟都集中在公共空间，因为这些地方有监控覆盖，可以提供准确的物品细节，并且还能实时调整，随时将现实世界的变化映射到数字世界。
改变思路之后就顺畅了很多，比如莫回模拟城市的交通状况，只将所有上路的车辆和行人纳入计算范围，这样简化了很多，报错率小了不少，数字世界总算磕磕绊绊的跑起来了。
当莫回将范围进一步缩小，变成某个街区的模拟，或者某条主干道的模拟，这时候就已经能够比较流畅了。范围缩小的同时，再根据现实反馈，实时增加进入范围的车辆和行人。
这个小范围内的每一个人都能够精准的导入对应的数字人，而数字人会根据实时变化，随时将现实世界的改变映射到数字世界，这样在这个小范围内，莫回终于获得了比较好的模拟效果。
这就像莫回手中有一个微缩世界，或者一个投影世界一样，当现实世界的某条道路开始进入早高峰的时候，数字世界里这条道路同样进入早高峰，里面的车辆、行人一一对应。每当有新的车辆进入，新的行人进入的时候，数字世界立刻就会调入对应的数字人，保证实时模拟。
两个世界同步并且平行的各自发展，它们高度相关、高度相似，但是总会出现一些微小的差异。
比如1号车被导入数字世界，与此同时现实世界中1号车开进布什威克大街，这时它左边有一辆菲亚特，前方有一辆蓝鸟。
在行进的过程中，现实世界中的1号车与蓝鸟车距6米，而数字世界中两者的车距是9米，这时现实世界中的菲亚特打右转灯准备变线，而数字世界中的菲亚特则选择超车蓝鸟，然后再变线。
两个世界开始出现偏差......
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