AI三维重建驱动的工业数字孪生Web交互探索

传统工业数字孪生依赖人工建模，周期长、成本高。本实验室近期围绕AI三维重建技术在Web端的落地开展实验性探索，尝试以实拍影像直接生成可交互的三维场景，替代部分人工建模环节。

技术路线上，我们采用三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）进行场景重建，并结合网格化转换与LOD分级策略，将重建结果迁移至WebGL渲染管线，验证其在浏览器端的可行性与体验边界。

阶段性进展：

• 在车间设备与产线两类典型场景中完成重建测试，单场景采集约200张影像，重建耗时约40分钟，视觉还原度满足展示级需求；
• 经量化压缩后，单场景Web端资源体积降至原始模型的18%，主流办公笔记本浏览器可稳定运行在30帧以上。

下一步计划：探索重建场景与实时数据、交互标注的结合方式，评估其在远程巡检、设备培训等场景的实用性，并同步开展移动端性能优化测试。