在Web3D交互实验室的前沿技术方向中，我们关注一个常被忽略的瓶颈：模型资产从设计端走向浏览器端的最后一公里。工业设备的三维模型动辄数十万面片，直接加载会导致首屏卡顿、交互掉帧，而传统人工减面既慢又难以兼顾外观。
本阶段我们试验了一条自动化管线：以轻量神经网格简化模型对原始CAD导出网格做分层处理，先按曲率与语义区域划分重要度，再对法兰、螺纹、管路等特征区域保留细节，对内部不可见结构做大幅压缩。实验结果：在保持外观误差低于设定阈值的前提下，面片数平均下降约七成，浏览器端首帧加载时间与交互帧率均有可测量的改善。
要点：
- 进展：已完成从网格输入、特征识别到LOD分级的原型链路，支持GLTF输出与渐进式加载；
- 下一步：接入工业设备数字孪生场景，验证在鼠标悬停、部件拾取等交互下简化网格的可用性，并补充多端性能基线数据。
我们认为，AI在Web3D中的价值不在于替代建模师，而是把重复的轻量化工作变成可复用的工程步骤。
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