在浏览器里承载整条产线的三维模型，瓶颈通常不在带宽，而在面片数。本实验室近期的一组实验，尝试把 AI 网格处理接进 Web3D 渲染管线。
思路分两层：几何层用学习式误差度量替代纯几何的二次误差度量，对法兰、焊缝、阀门等语义关键区域降低简化强度，对大面积平板与管壁加大合并力度；调度层依据视距、遮挡与交互状态动态生成 LOD 层级，并预判相机运动方向提前预取，减少切换时的跳变。
进展与数据：
· 某装配线模型由 380 万面片压缩至 42 万，轮廓偏差控制在 2mm 以内，设备铭牌编号仍可辨识；
· 中端笔记本加浏览器环境下，首帧时间由 8.6s 降至 1.9s，交互帧率稳定在 50fps 以上，显存占用下降约六成。
下一步计划：把语义信息（位号、点检项）与简化层级绑定，使轻量化后的模型仍支持点击查询与巡检路径回放；同时验证 WebGPU 与 WebGL2 双后端的兼容性。
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