在建模虚拟仿真系统的过程中，一个主要的挑战是从实际问题领域中抽象出合适的模型。这需要对问题进行深入的理解和分析，以确定哪些因素对系统行为起关键作用，然后将其转化为数学或计算模型。在这个过程中，需要确保模型的简化和抽象不会丢失系统的关键特征，同时又要保持模型的可计算性和可验证性。
另一个挑战是选择合适的仿真工具和技术来实现模型。不同的问题领域和系统特性可能需要不同类型的仿真工具，比如离散事件仿真、连续系统仿真、代理基建模等。选择合适的工具需要考虑到模型的复杂性、精度要求、运行效率等因素，而不同的工具又有不同的建模语言、运行环境和学习曲线，这需要建模者有一定的技术背景和经验。
在建模的过程中，还需要面对不确定性和复杂性带来的挑战。在实际系统中，往往存在各种不确定性因素，比如数据不确定性、环境变化、人的行为不确定性等。这些不确定性会影响到模型的可靠性和预测能力，因此需要采用适当的方法来处理不确定性，比如蒙特卡洛模拟、灰色系统建模等。而系统本身可能非常复杂，包含大量的组件和相互作用关系，这就需要建模者有能力进行系统分解和层次化建模，确保模型的可控性和可扩展性。
另外，与实际系统的数据对接也是一个挑战。在建模过程中，往往需要使用大量的数据来验证和校准模型，而这些数据可能来自不同的来源、格式和精度。因此，需要建立完善的数据采集和处理流程，确保数据的质量和一致性。同时，还需要考虑数据的隐私和安全问题，避免数据泄露和滥用。
最后，建模过程中还需要考虑到模型的可理解性和可解释性。一个好的模型不仅需要具有良好的预测能力，还需要能够向用户和决策者解释模型的结论和推理过程。因此，需要在建模过程中考虑如何将模型的结果可视化呈现，如何进行模型的敏感性分析，以及如何将模型融入到实际决策过程中去。这需要建模者具备良好的沟通能力和跨学科的知识背景，以确保模型的有效性和实用性。