搭建人工智能施工三维系统的关键，是以BIM/数字孪生为底座，构建“数据采集—三维建模—AI分析—业务闭环”的分层架构，采用开放标准与可插拔技术栈，融合计算机视觉、时空数据库与IoT数据，支持边缘—云协同部署。通过从进度对比与安全巡检等高价值场景切入，建立可观测的微服务与数据治理体系，6—12个月内实现MVP并量化ROI，随后扩展到质量、成本与协同交付。未来多模态与生成式AI将重塑三维交互，推动从项目级走向片区级数字孪生协同。

本文系统阐述大模型与三维重建的结合方式：以多模态理解提供语义与结构先验、以Agent编排整合SfM/MVS、NeRF与高斯泼洒的混合流程，并以自动化QA保障质量，从而在几何精度、外观真实感、交付效率与成本上形成整体增益；文章给出工具链与架构建议、指标对比与选型表、合规与成本控制要点，以及12周落地路线图与未来趋势预测，指导企业将三维重建从项目化提升为平台化生产体系。

在Python中导入三维模型，先选定合适格式与库的组合：OBJ/PLY/STL等静态几何可用trimesh与Open3D加载，含PBR材质与骨骼动画的glTF/FBX建议通过bpy/Blender导入并转换。用load/read接口获取顶点、面、法线与UV后，立即统一单位与坐标系、修正贴图路径与法线/切线。批量场景可用脚本遍历目录并归一到glTF二进制GLB，同时生成元数据与缓存以提升性能。针对FBX复杂资产，可借Blender导入器实现稳健解析；规范材质与坐标系的适配层能保障互操作。整体流程以格式策略、库对比、代码示例与自动化管线为核心，确保在工程与可视化场景中稳定落地。