Web3D与生成式AI：设备巡检交互相场的构建实验

Web3D 的价值在于把设备结构、工艺关系变成浏览器里可直接操作的对象，但传统制作链路依赖人工建模、手工标注与反复调优，一台复杂设备的交互相场常需数人日。实验室近期的实验方向，是让 AI 接手其中重复度最高的环节。
进展一：语义标注与轻量化。用多模态模型读取 CAD 层级树与二维图纸，自动生成部件名称、装配从属与检修要点标签，再据此驱动 LOD 切分与几何压缩，输出可直接进入 WebGPU 渲染管线的资产。
进展二：阶段数据与下一步。在 3 台试验设备上，单场景从建模到可交互的构建时间由约 3 人日降至半天以内，桌面端首屏可交互约 2.5 秒、移动端约 6 秒。下一步把交互行为数据回流至模型侧，用于工序顺序校验与操作错误提示。
我们不做通用三维生成，只验证“模型入库—语义标注—浏览器交互”这条通路在设备巡检与检修培训中的稳定性。