三层能力依次递进：从场景入口，到实例级的可交互重建，再到人类行为数据。 每一层都以「可直接接入训练管线」为交付标准——不需要二次清理、不需要人工调参。
开箱即用的物理可交互场景资产，直接接入 Isaac Sim / MuJoCo / Genesis，含碰撞体、材质与关节语义。
一段视频或一次手机扫描，还原场景中每一个可操作实例，而不是一整块无法交互的静态网格。
第一 / 第三人称人类操作数据，包含手部精细动作与时序对齐，用于策略学习与人形重定向。
从办公室中的机器人仿真，到场景渲染与结构化数据，查看数字环境如何用于研发。
展示机器人在办公室仿真环境中的交互过程。
任务全程在重建的数字场景中运行：从第三人称视角观察任务执行，也可以切换到多机位视图，检视机械臂与工作空间的交互细节。
结合场景渲染与结构表达，展示用于模型训练的数据形态。
面向视觉模型的渲染输出，保留真实光照与材质观感。
通过白模画面观察场景几何与空间布局，与 RGB 渲染对照。
第三路渲染输出，类型与命名核实后更新。
* 页面中机器人相关画面均为仿真环境演示，不表述为真机执行；RGB 与白模画面的相机轨迹与帧级同步核实后，将启用联动播放。
视觉逼真只是副产品。我们真正解决的是几何、结构与物理的一致性—— 让重建出的世界在重力、摩擦与碰撞下按真实规律演化。
以生成先验补全遮挡与缺失区域，把稀疏视角还原为完整、可编辑的结构化三维场景。
自动推断铰链、抽屉、门与容器等可交互部件，赋予物体功能语义与真实动力学参数。
对人与物体的连续动作进行时空联合重建，输出可直接驱动策略学习的高保真轨迹。
GenuX 成立于 2025 年，团队来自三维视觉、图形学与机器人学习的交叉地带。 我们相信：通用具身智能的瓶颈不在算力，而在「世界的样本量」。 真域无界——当真实与仿真的边界消失，智能才有足够的空间生长。
核心成员来自顶尖高校三维视觉实验室与头部自动驾驶、机器人公司，累计发表顶会论文 40+ 篇。
从场景重建走向世界模型基础设施，构建具身智能时代的数据与仿真底座。
正在招聘三维重建、图形学、强化学习与工程化方向的伙伴。
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