AI驱动Web3D孪生：点云轻量化与语义交互

在工厂三维孪生项目里，浏览器端常要同时承载设备模型、扫描点云与实时状态，「卡顿」和「数据体量大」是绕不开的两道坎。Web3D交互实验室近期做了一轮实验：把 AI 语义分割与几何简化前置到数据预处理链路，先由模型对扫描点云做构件级识别（管道、机架、电机、通道），再按语义类别分配不同的简化率与加载优先级——人常走、常点选的区域保细节，背景结构大幅降采样，配合 WebGPU 分块调度做按需加载。

阶段性进展：单站点云由 4.2GB 压至约 620MB，首屏可交互时间从 90 秒降到 8 秒以内，普通办公本上稳定在 50FPS 以上；点选任一构件即可回读语义标签、尺寸与最近一次巡检记录，交互路径由「看图猜结构」变成「按构件查数据」。

下一步计划两点：一是把语义分割模型蒸馏到端侧，支持现场新增扫描的增量更新；二是做多人协同标注的一致性校验，避免同一构件在不同批次被贴上不同标签。