非结构化点云将 3D 数据组织为一维索引列表，其中记录每个点的坐标和属性。非结构化数据在整合各种数据源（如非结构化文件格式或移动系统）时更为灵活。
优势
- Simplified Architecture（简化架构）：非结构化点云的结构简单直接，降低了项目复杂度，从而减小文件体积并减少附属文件数量。
- Flexibility for Integration（整合更灵活）：非结构化数据支持多种数据源，可适应各种应用，非常适合整合不同的 3D 扫描方法。
- Efficient Handling with Octrees（借助八叉树高效处理）：使用八叉树组织非结构化数据可实现分层空间细分，从而提高渲染、查询和筛选大型数据集的效率。
劣势
- Lack of Structured 2D Indexing（缺乏结构化二维索引）：没有基于格网的结构，就难以识别相邻点，使依赖空间关系的算法（如分类和对象检测）变得复杂。
- Uneditable Links（关联不可编辑）：非结构化点云不保留各 Setup 之间可编辑的关联或配准，降低了在后处理阶段调整或修改扫描之间空间关系的灵活性。
- Point-Scanner Relationship Identification（点与扫描仪关系的识别）：非结构化数据缺少固有的点与扫描仪对应关系，使网格化等应用更具挑战性。
- Loss of Original Scan Data（原始扫描数据丢失）：当非结构化数据由合并已配准的结构化数据集生成时，通常无法恢复原始扫描信息，从而限制了重新处理和重新配准的可能性。