在数字时代，我们正处于一个信息爆炸的年代，古文字识别技术也迎来了前所未有的发展。随着深度学习和计算机视觉技术的进步，我们可以通过扫描来识别那些历经千年的文物与文献。但是，这一过程中存在着不可忽视的挑战。

首先，我们需要面对的是数据质量问题。高质量的训练数据对于任何机器学习模型来说都是至关重要的，但是在处理古文字时，由于字形复杂、笔画变体等因素，使得收集到足够多且准确的样本变得异常困难。这就要求我们必须对现有数据进行严格筛选，并且不断地去扩充和更新我们的数据库，以提高模型在新环境下的泛化能力。

其次，我们还要考虑到光线条件和扫描设备的问题。传统的手写体或印刷体相比之下，石碑上的铭文、竹简上的篆书等都有着更为复杂的情形。此外，光线不稳定或者扫描设备性能有限，都可能导致图像质量不佳，从而影响最终结果。在实际操作中，不同时间不同地点之间进行数据采集时，这些因素都会造成一定程度上的波动，因此需要有一套完善的校正措施来保证最终输出的一致性。

再者，由于历史文化背景差异较大，对于一些特定的符号或词汇，在现代标准汉语体系中并不容易找到直接对应项。这就要求我们在建立模型时，要有一定的灵活性，可以根据不同的情境适当调整解释策略，同时也需配备专业人员以提供辅助判读服务。

最后，还有关于隐私保护和版权问题。许多古代文献现在属于国家宝库或博物馆藏品，其内容通常受到严格保密，有时候甚至禁止拍照录制。在这方面，如果要进行大规模数字化工作，就需要得到相关部门批准，并遵守相关法律法规。

综上所述，无论从哪个角度看待这个问题，每一步都充满了挑战。但恰恰因为这些挑战，它们成为了推动科技进步的一个重要动力。在未来，我相信，只要我们持续投入研发资源，加强国际合作，最终能够实现更加精确、高效的地方法律与学术研究需求，为后世留下更多宝贵遗产也是完全可能的事情。