车间三维场景的AI高斯泼溅重建与Web端交互

在设备巡检与远程协作场景里，三维模型长期卡在两个环节：建模贵、浏览重。传统摄影测量需要规范拍摄与数小时重建，导出模型动辄数百兆，浏览器端加载体验差。Web3D交互实验室近期把3D Gaussian Splatting（3DGS）引入车间场景重建，做了一组小规模实验。

方法上，用普通手机绕设备拍摄8~12分钟视频，抽帧后训练高斯点云，单机约40分钟出结果；再针对浏览器做轻量化处理：点云剪枝、球谐系数降阶、按视距分块流式加载。

进展与数据：一是场景模型体积从原始约200MB压缩到15MB量级，桌面浏览器首屏可见时间控制在3秒内；二是渲染优先走WebGPU、回退WebGL2，中端笔记本可稳定在45fps以上；三是把重建场景与设备台账做了初步绑定，支持点击设备弹出铭牌与最近工单。

下一步计划：验证多站点拼接与坐标对齐精度，并评估低带宽现场（4G）下的分块加载策略。