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仓库运营同时具有空间和时间两个维度。模型描述的是固定的货架、楼板和柱子；运营证据描述的是车辆、被占用的通道和不断变化的现场状况。IFC 加上时序点云，可以把这两层放进同一个坐标系，而不必把扫描数据压成一段平面视频。
下面的示例是为展会大屏设计的：一键启动，不依赖场馆 Wi-Fi，运动一眼就能看懂。它也刻意保持坦诚：动态回波点是根据与 IFC 相同的尺寸表模拟生成的，因此这是一次工作流程和性能演示，而不是声称接入了真实传感器。
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仓库运营：IFC + 动态激光雷达（LiDAR）
18 秒交互式回放：约 39,000 个可见点、一台移动的叉车、一辆无人搬运车，以及与之匹配的 IFC4 仓库模型。
仓库回放中，拖动即可环绕查看
到底是什么在动？
建筑外壳和货架的回波点保持不变。叉车、门架、无人搬运车、LiDAR 扫描环和短运动拖尾，每一帧都被重写到同一批常驻的类型化数组（typed array）中。回放期间不会分配任何新的 Three.js 几何体或 GPU 缓冲区。
| 图层 | 用途 | 生命周期 |
|---|
| IFC4 模型 | 仓库的设计背景和可检查的对象 | 只加载一次；回放时半透明显示 |
| 静态回波点 | 地面、围护结构、柱子和货架表面 | 一份确定性的点目录 |
| 动态回波点 | 叉车、无人搬运车、扫描环和拖尾 | 在一个有界缓冲区中以 12 FPS 更新 |
| MCAP 录制 | 带时间戳、可移植的适配器示例 | 按需在本地以 2 FPS 生成 |
下载可复现的配套文件
将仓库 IFC4 参考模型与有代表性的 PLY 快照配合使用。两者都源自同一组声明的尺寸。PLY 文件头注明了它是合成数据，并写明了与之配套的 IFC 文件。
打造实用运营视图的性能取舍
- 固定帧容量，这样即使 GPU 较慢，也不会导致内存增长。
- 采用“最新有效帧优先”，而不是不断增长的队列；对运营来说，延迟比回放过时的帧更重要。
- 在实际部署中，先在边缘端进行过滤和体素化，然后只发送用户可以查看的属性。
- 暂停隐藏的数据源，复用材质、几何体和类型化数组。
- 让 IFC 保持独立可见，使用户能从一段吸引眼球的动画，转向一个真正的空间问题。
从演示到真实的仓库数据流
实际部署需要传感器时间戳、经过标定的传感器到场地的坐标变换、边缘过滤，以及一个接入同一帧协议的适配器。只有在这些事实都已明确之后，用户界面才应把“模拟”标记替换为数据源状态。WebSocket 或 WebTransport 只是传输方式的选择，两者都解决不了配准不佳或浏览器队列无限增长的问题。
关于更底层的数据包与缓冲设计，请参阅网页数字孪生中的实时 LiDAR。如需一个经过实测的静态对比，可以从 IFC + 点云 Scan-to-BIM 对齐开始。
仓库数字孪生：在浏览器中叠加 IFC 与动态 LiDAR 点云
