用途：该技能用于导出并验证 Physical AI Studio 策略，使其可被 Runtime 部署加载。导出逻辑位于 library/src/physicalai/export/，包含 backends.py（ExportBackend 枚举：onnx、openvino、torch、executorch 及各后端参数类）与 mixin_policy.py（ExportablePolicyMixin，提供 policy.export(output_dir, backend=...)）。Python API 是主要行为，CLI 入口 library/src/physicalai/cli/export.py 必须保持相同产物契约。Studio 负责导出，Runtime 负责加载。
主要能力与用法：先确定四项输入——源策略类（如 physicalai.policies.ACT）、.ckpt 路径、目标后端、该后端预期的 Runtime 加载行为。两条路线须产出一致产物：Python 调用 policy.export(output_dir, backend=ExportBackend.ONNX)；CLI 使用 physicalai export --policy physicalai.policies.ACT --ckpt_path model.ckpt --backend onnx --output_dir ./export。修改通用代码前先阅读目标后端约束（references/<backend>.md），不要未经检查就把修复推广到其他后端。
验证流程：导出后针对代表性输入与 Torch 策略路径做数值一致性校验，最大绝对/相对误差需在容差内，否则需理解并记录差异；再按 references/export-contract.md 校验产物结构与元数据，确认模型文件、元数据文件存在，输入/输出/特征名与 Runtime 预处理一致；最后确认 Runtime 路径，部署产物需能被 Runtime 按扩展名自动检测或通过 InferenceModel(...) 显式加载。循环执行导出→验证→修复，命令示例：physicalai export --policy <ClassPath> --ckpt_path <model.ckpt> --backend <backend> --output_dir ./export 与 uv run pytest tests/unit/export -k <backend>。API 变更需补充等价 Python 脚本或测试，比较其产物元数据与 CLI 输出。一致性（正确性）与延迟/预热（部署可行性）应分开检查。
后端说明：onnx/openvino 面向部署，Runtime 核心自带适配器；torch 用于开发调试，仅在安装并记录匹配适配器时才声称支持部署；executorch 可选、依赖敏感、面向边缘/移动，本包 Runtime 核心不含适配器，仅在存在有文档的配套发行版时视为可用。
限制与必查项：导出目录须含预期后端模型与元数据文件；元数据命名须与 Runtime 预处理及动作块语义一致；Python API 与 CLI 产物结构、元数据须等价；后端依赖须惰性导入或有清晰安装指引；Runtime 无法在包内或经文档化配套加载的后端不得写入用户文档；CLI 文档（library/docs/how-to/export/）与 Python API 示例须保持一致。参考文件包括 references/export-contract.md 及各后端 md，CI 应在契约偏离时报错。