陈敬尧 · 3D Scene Modeling and Simulation Engineer

主导某头部社交平台虚拟数字人全流程建模，使用3ds Max/Maya完成高精度雕刻与拓扑，通过Substance Painter制作PBR材质并导入Unity引擎，依靠Shader优化与LOD策略将角色面数从11万精简至1.2万，在iPhone X等设备稳定运行60fps，视觉效果零感知损失。

针对AR场景真实感融合需求，利用ARKit环境纹理开发动态环境光探针与反射捕捉模块，自动适配PBR管线参数，显著提升虚拟资产与实景融合度，用户日均交互时长增长22%，AR特效分享率提升17%。

搭建资产生成与检查自动化管道，编写Unity编辑器工具实现Maya模型一键导入、自动生成LOD与碰撞体、材质分配及命名规范校验，场景搭建效率提升40%以上，美术返工工时压缩30%。

攻克移动端性能瓶颈，通过ASTC纹理压缩、Shader变体剔除和动态批处理策略，将AR场景渲染Draw Call从340+降至78，低端安卓设备稳定帧率达28fps，设备兼容覆盖率从76%提升至92%。

建立虚拟数字人面部实时驱动链路，集成ARKit BlendShape数据与自定义映射节点，实现低至48ms延迟的面部动捕传输，成功支撑多场超百万用户同时在线的直播互动场景，运行零故障。

主导基于Houdini与World Machine的程序化场景生成管线，将地形、植被和路网逻辑封装为可复用模板，使超200km²的开放世界原型搭建周期由3个月压缩至2周，资产产出效率提升85%以上。

重构全场景LOD与分块流式加载架构，利用Unreal Engine的World Partition结合自定义HLOD策略，将运行时显存峰值降低40%，支撑8km视距内的无降级无缝漫游。

针对移动与中端平台实施Shader优化，重写通用材质母版、合并纹理通道并精简复杂指令，GPU平均帧耗时下降22%，推动目标平台平均帧率从41fps提升至55fps（提升约34%），并稳定交付。

搭建自动化性能回归与LOD校验流水线，将场景渲染预算、Draw Call与三角形数量纳入持续集成，连续3个主要版本零性能回退事故，保障数百万动态物件场景下的稳定帧率。

主持基于WebGL与Three.js的工业数字孪生仿真平台架构设计，带领4人团队完成从引擎选型到渲染管线搭建的全流程开发，实现某高端制造产线2,000+台设备的高保真实时渲染与交互操作。

集成Python机器学习流水线与设备传感器数据流，开发预测性维护异常检测模型并在线部署至孪生平台，故障预警时间平均提前48小时，误报率控制在5%以内。

设计多源数据驱动的仿真推演模块，将结构化工况数据与非结构化点云/CAD资产实时绑定，支持what-if分析与工艺调优，帮助客户将关键产线非计划停机减少约35%。

攻克海量工业模型在Web端的性能瓶颈，采用GPU实例化、多级LOD与流式加载方案，使单场景面片数提升至千万级仍稳定维持30fps以上，首屏加载耗时缩短60%。

定义AI模型与三维场景的数据交互协议和可视化反馈闭环，将维护决策直接映射到孪生视图，支撑客户从计划性维修转向预测性维护，试点设备综合效率（OEE）提升12%。

主持某头部新能源车企智能座舱三维渲染模块交付，针对车规级SoC算力与内存极度受限的特点，从零搭建基于OpenGL ES的轻量渲染引擎，设计GLTF资产的异步流式加载与渐进解析流水线，将冷启动后首屏三维场景可见延迟控制在500ms以内。

围绕中控与仪表多屏联动场景，引入基于视距的LOD选择、视锥剔除及ASTC纹理压缩策略，将全场景渲染帧率由20fps提升并稳定至60fps，GPU负载下降约35%，消除了因热降频引发的交互卡顿。

将导航、语音、车控等业务逻辑与3D场景进行深度绑定优化，通过渲染指令缓存与触控事件优先级调度，使跨屏拖拽与全链路触控响应延迟稳定在80ms以内，达成接近硬交互的实时反馈体验。

针对嵌入式存储碎片与OTA场景，设计资源包流式解压缩与增量缓存机制，使新版本场景资产首次加载耗时缩短42%，并封装形成可复用的车载3D HMI渲染中间件，支撑团队后续相似项目交付周期平均缩短约30%。

主导Web端元宇宙虚拟展厅的整体架构设计，基于Babylon.js与自研空间哈希索引实现万人同屏场景管理，结合多级合批实例化绘制将渲染批次从1.1万降至750，在主流移动端稳定维持30fps以上帧率。

基于WebRTC DataChannel设计实时多人状态同步系统，自定义增量同步协议与插值平滑策略，支撑3000+并发用户的实时位置、动作及展品操作同步，端到端延迟控制在80ms以内。

建立资产动态绑定与热更新管线，利用glTF引用合并与细粒度依赖追踪，实现展品模型、材质及交互脚本的独立更新，单次资产变更全局生效时间由分钟级缩短至15秒，运营方可无中断调整展厅内容。

为低功耗设备设计自适应降级渲染策略，通过预烘焙光照探针、动态简化着色与纹理流式分级加载，兼容机型从iPhone 8下探至红米9等级，弱网环境首屏可交互时间缩短42%。

设计分区分级空间兴趣域管理机制，将服务器广播压力降低至原始的1/8，配合客户端预测与重连状态快照，用户断线重连1秒内恢复完整交互状态，万人活动期间系统有效在线率达99.7%。

主导构建高精度城市道路数字孪生，融合倾斜摄影与多源点云进行大规模3D重建，在CARLA引擎中还原超50平方公里核心路网，并打通SUMO交通流协同仿真通道，实现2000+辆背景车的实时同步驱动。

研发物理级激光雷达仿真模块，模拟多线束反射、运动畸变与衰减特性，联合语义分割自动生成点云实例真值；经与真实传感器对比，点云分布相似度达97.8%，单帧仿真延迟压至12ms以内。

设计端到端语义标注管线，将重建场景按道路、车道线、动静态交通参与者、建筑等28类要素生成像素级与点云级标签，累计产出超1,200万帧高真值训练样本，支撑感知模型迭代效率提升约2倍。

应对百万级动态实例的渲染挑战，引入层级实例化剔除、GPU-Driven管线与空间哈希加速，实现单场景200万+实例高效加载，道路场景仿真帧率稳定在32fps，较优化前提升40%。

搭建城市级场景自动化生成流水线，结合道路拓扑与程序化建模快速产出交叉路口、合流区等复杂路段，将单个高保真场景的生产周期从天级压缩至小时级，直接支撑感知与控制全栈闭环测试。