AI Web3D设备拆解实训：模型轻量化与交互锚点

在设备操作与维修培训场景里，把整机 CAD 模型搬进浏览器一直卡在两件事上：模型太大、交互语义缺失。本期实验选了一条中等复杂度的装配线（约 4.7 万个零件面片）做端到端验证。

做法分两层：几何层用网格简化、Draco/meshopt 压缩与按装配层级组织的分块 LOD 加载；语义层用轻量分割模型对零件做聚类与命名，自动生成可点击的交互锚点，人工只做抽检修正。首次加载体积从 1.1 GB 降到 42 MB，中端笔记本与三年前的安卓平板均可稳定在 50 FPS 以上，零件拾取命中率约 94%。

要点：
· 交互锚点自动生成覆盖约 78% 的拆装关键件，零件命名准确率仍是主要瓶颈，下一步补充装配约束作为弱监督信号；
· 计划验证 WebGPU 端上实时简化，以及多人同场景协作时的状态同步与带宽开销。