实验室近期围绕“实景三维+数字孪生”方向，开展了基于3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的车间实景Web重建实验，目标是让照片级真实场景在浏览器中流畅浏览，降低数字孪生的建模门槛。
实验选取约300平方米的装配车间区域，使用普通手机环拍约400张照片完成重建，无需激光扫描等专业设备。针对原始模型体积大、Web端加载困难的问题，我们验证了高斯点剪枝、量化编码与分块流式加载的组合方案。
· 单场景原始数据约1.6GB，经剪枝与量化后压缩至约90MB，配合分块流式加载，首屏呈现时间控制在5秒内；
· 在支持WebGPU的浏览器中稳定运行于30帧以上，低端设备自动降级至简化版本，保证可用性。
下一步计划将高斯场景与设备语义标注结合，探索在实景画面中点击设备即可调取工单与运行参数的交互方式，为轻量化数字孪生提供新的场景底座。
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