Physical AI 神经重建

要解决什么问题

在 Physical AI 与 NVIDIA 神经重建生态里，NuRec/NRE、NCore、3D 高斯泼溅（3DGS）、传感器仿真与数据集接入往往对应不同文档、导出格式和运行框架。工程师若每次从零判断该走哪条管线，容易在 USDZ 渲染、格式转换和训练数据准备之间来回切换，上下文也容易断。

技能如何工作

本技能扮演路由器：先理解你的具体任务（例如「导出 USDZ」「跑 3DGS」「接 Hugging Face 数据集」），再把请求指向对应的参考说明，而不是试图在一个回复里塞满所有流程。

核心参考映射大致如下：

• references/nurec.md：NuRec/NRE 与 USDZ 渲染相关流程
• references/ncore.md：NCore 转换与导出
• references/3dgs.md：3D 高斯泼溅 管道
• references/grpc-sensor.md：基于 gRPC 的传感器仿真
• references/hf-datasets.md：Hugging Face 数据集集成

使用时的关键步骤是：明确任务类型 → 由技能选定参考文件 → 按该参考执行后续步骤。跨格式、跨框架的 3D 神经重建工作流由「识别 + 分发」统一入口组织。

适用边界与注意点

• 技能本身不替代 NuRec、NCore 或 3DGS 工具链的安装与运行环境；它负责路由与文档对齐，具体命令与参数仍以各 references/*.md 为准。
• 若任务横跨多条管线（例如先 NCore 导出再 NuRec 渲染），需要按阶段分别说明意图，或按参考文件顺序串联，避免混在一个模糊需求里。
• 传感器仿真与 HF 数据集属于独立子域，与纯几何重建流程并列；选型时先确认是「重建管线」还是「数据/仿真」问题。