近期，实验室围绕3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）技术在网页端的落地展开实验，目标是让工业产品的高保真三维展示摆脱插件与高算力依赖，在普通浏览器中流畅运行。实验以某机械设备的实物扫描数据为输入，完成了从多视角采集、三维重建到Web端渲染的完整链路验证。针对原始高斯点数量大、移动端帧率不足的问题，团队测试了点数裁剪、量化压缩与LOD分级加载三种策略的组合方案。阶段性进展：1. 经压缩与分级加载后，单场景资源体积由约1.2GB降至180MB以内，中端移动设备帧率从不足15帧提升至30帧以上，首屏加载时间控制在8秒内；2. 采用结构相似度（SSIM）抽样评估，压缩后与原始渲染结果保持0.92以上的一致性，产品关键细节未见明显损失。下一步计划：一是引入AI驱动的显著性评估，自动识别高价值视角并优化高斯点分配，进一步压缩非重点区域资源；二是探索高斯场景中的热点挂载与部件拆解演示，为设备远程展示与售后培训提供可复用的工程模板。
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