Web端三维高斯泼溅工业场景重建实验进展

工业远程巡检与培训场景中，传统三维重建方案普遍存在建模成本高、浏览器端加载慢的问题。本实验室近期围绕三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）在Web端的落地开展了一轮实验性探索，目标是让现场人员仅凭手机照片即可在浏览器中获得可交互的车间三维场景。
阶段性进展如下：

• 采用分块训练与高斯点剪枝策略，将约500平方米装配车间的重建训练耗时由6小时压缩至80分钟以内；模型经量化压缩后体积降至原始的约18%，在主流笔记本浏览器的WebGPU环境下渲染帧率稳定在45帧以上。
• 初步接入大语言模型实现自然语言场景交互，测试人员可通过文本指令定位并高亮目标设备，50组随机指令测试中定位准确率约87%。

下一步计划聚焦两点：一是对传送带等动态区域的局部更新流程进行优化，避免全场景重训；二是结合三维点云语义分割自动生成部件级标注，为后续与数字孪生实时数据联动打基础。