把真实仓库通道视频送入 Real-to-Sim pipeline，拆成机器人团队能消费的场景数据层：货架结构、叉车/托盘、可通行区域、禁入区域、AMR 路线和导出结构。
左侧是真实仓库通道视频，右侧是 AI pipeline 的语义感知输出。正式 Pilot 会根据输入质量、机器人任务和目标引擎确认是否需要人工复核。
场景包含货架、托盘、叉车、通道边界和室内仓库照明。适合 AMR 导航、避障、通道清空和仿真范围评估。
输出把仓库结构、可通行区域、叉车目标、货架边界、路线和风险区域叠加到视频上，用于 Scene Intelligence Report 和 Pilot 验收口径定义。
系统先生成 readiness score、语义覆盖、碰撞 / 导航候选和引擎适配建议，再进入 Pilot 制作。
判断输入视频质量、重建风险、语义覆盖和是否需要人工复核。
AMR 要跑什么路线，目标速度、避障策略、动态物体和验收任务如何定义。
Isaac Sim 主验证、MuJoCo 兼容导出、Unity 按需适配分别需要哪些资产和验证步骤。