在浏览器中承载高精度三维场景，瓶颈通常不在带宽，而在主线程解析与显存占用。本阶段实验围绕「AI 生成式 LOD + 流式调度」展开：先以曲率感知加权的简化模型为资产离线生成 4~5 级 LOD，再由视锥、屏幕占比与实时帧率三个信号共同驱动层级切换，避免远处物体仍占用高模显存。
进展：
- 在 120 万三角面的工业设备场景中，简化至约 18 万面时结构轮廓基本保持，首屏可交互时间由 4.2s 降至 1.6s，显存占用下降约 62%；纹理统一转为 KTX2 压缩并在 Web Worker 中解码，主线程长任务从 7 段减少至 2 段。
- LOD 链以 GLB 增量文件输出，支持按分块流式拉取，弱网下先呈现低模、再逐级补全，交互过程不再出现明显白屏等待。
下一步计划：将层级预测迁移到 WebGPU compute shader，依据相机运动预判下一帧所需层级，降低切换抖动；同时继续验证不同浏览器下的简化质量一致性与兼容性，尚未形成通用结论。
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