物理AI仿真现状概述

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物理AI仿真的现状：概述

Enterprise + Article Published July 21, 2026 Upvote 1

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为什么仿真 应该使用哪个仿真引擎? MuJoCo MuJoCo Warp Isaac Sim Isaac Lab Isaac Lab 3.0 与 Isaac Sim 和 Newton 的关系 现代GPU加速机器人物理学 Newton 其他仿真引擎 结论 为什么仿真

Figure 1: 人形机器人运动仿真。 机器人的姿态由跟踪的身体关键点（绿色标记）表示，同时连续的机器人实例展示了其随时间移动的过程。方向箭头指示指令运动，展示了使用基于物理的仿真环境来训练和评估机器人运动与控制策略。

构建物理AI系统的主要挑战是数据可用性。大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）可以在互联网规模的数据集上进行训练，但机器人技术和物理AI系统没有同样的优势。要训练一个物理AI系统，机器人必须学习与物理世界交互的后果。例如，它需要理解当杯子滑动、电缆弯曲或抓取器以错误角度接触物体时会发生什么。

在现实世界中收集这类数据是缓慢、昂贵、有风险的，并且由于任务的破坏性而有时不切实际。仿真通过使开发者能够生成大量逼真的、基于物理的数据，提供了一座桥梁。通过在仿真中远程操作机器人并通过GPU并行性扩展数据收集，开发者可以以真实世界收集成本的一小部分生成数千小时的机器人经验。

早期的机器人仿真器通常主要用于调试几何形状、测试控制器或可视化机器人运动。如今，仿真已成为模型开发循环的一部分。团队使用它来生成感知数据集、训练强化学习策略、收集演示、增强真实世界数据、基准测试模型，并针对罕见或对抗性场景测试策略。这种转变是为什么工业研究实验室和学术团体越来越多地贡献或开发能够满足这些新需求的仿真引擎。

这些需求可以通过三计算机范式来理解：

• 训练计算机： 用于处理数据和训练基础AI模型的大型GPU集群。
• 仿真计算机： 使用GPU加速物理和RTX渲染来生成机器人经验、传感器数据和模拟交互的GPU工作站或集群。
• 机器人上计算机： 一种边缘设备，例如NVIDIA Jetson AGX Thor-class system，在部署期间运行训练好的策略或模型。

Figure 2: 一个物理系统（地球和机器人）与其虚拟表示（数字模型）持续交换数据，通过双向反馈循环实现监控、分析、预测和控制。

每台计算机根据任务的延迟、吞吐量、准确性和部署要求扮演不同的角色。

如今有许多仿真引擎可用，各自针对不同的用例，如人形机器人、飞行器、地面机器人、自动驾驶汽车、四足机器人和灵巧操作器。这些引擎在对强化学习、批量仿真、接触丰富的物理、逼真渲染和传感器仿真的支持上也各不相同。请参考 Figure 2，了解按机器人领域和加速特性对仿真引擎的分类。

我应该使用哪个仿真引擎？

开发人员常常纠结于针对他们正在处理的用例应该使用哪个仿真引擎。通常，这归结为几个基本问题，例如

• 我需要可扩展的合成数据生成工作流吗？
• 我需要做强化学习吗？
• 给定的仿真引擎提供哪种传感器支持？
• 该仿真引擎支持哪些3D资产格式？
• 需要什么样的环境保真度和规模？

这些因素将帮助开发人员决定使用哪个仿真引擎来满足他们的开发需求。

NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake以及Genesis是人形机器人和双臂灵巧操作中最流行的仿真引擎之一。每个仿真引擎都针对特定的用例，例如扩展强化学习、生成合成数据、在仿真中测试算法和/或模型。这里我们将简要介绍 MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab。

MuJoCo

MuJoCo，即“多关节接触动力学”，是一个快速、准确、开源物理引擎，主要针对机器人学、生物力学、强化学习、控制和铰接系统仿真而构建。与主要关注游戏或视觉真实感的引擎不同，MuJoCo围绕精确动力学、丰富接触运动和基于模型的优化而设计。MuJoCo强调速度、准确性以及对物理正确性至关重要的系统的建模能力。

Figure 3: 在MuJoCo中仿真的机器人操作器。该图展示了一个带有平行夹爪的多关节机械臂在基于物理的仿真环境中运行。MuJoCo用于对机器人的动力学、运动学和接触交互进行建模，从而在实际部署之前能够开发和评估运动规划、操作和控制算法。

虽然MuJoCo并非始终是逼真渲染或大规模GPU并行仿真的最佳选择，但MuJoCo的一些核心特性包括确定性流水线、明确定义的带接触逆动力学、强大的接触建模和广义坐标仿真。

MuJoCo Warp

MuJoCo Warp，也称为MJWarp，是MuJoCo的GPU加速实现，使用NVIDIA Warp编写，这是一个用于编写高性能CUDA加速可微分核的Python框架——专为机器人学习和物理仿真而设计。

它将MuJoCo风格的铰接体物理、丰富接触仿真和机器人动力学引入批量GPU环境，使其非常适合强化学习和大规模策略训练。与经典的CPU MuJoCo相比，MJWarp更注重吞吐量而非单步延迟：它旨在并行模拟多个世界，减少CPU-GPU传输瓶颈，并更高效地扩展接触密集型机器人任务以适应学习工作负载。

Isaac Sim

Isaac Sim是一个基于NVIDIA Omniverse构建的开源机器人仿真框架。它使用OpenUSD作为核心场景和数据层，使机器人、环境、传感器、材质、光照和物理属性能够表示为USD图元和模式。Isaac Sim通过PhysX提供高保真物理模拟，通过RTX提供逼真渲染，并为相机、深度、激光雷达、雷达、分割和合成数据生成工作流提供专注于机器人的传感器仿真。它可以导入来自CAD、URDF、MJCF、USD和真实世界重建管线的资产，使机器人能够在逼真的数字孪生环境中进行测试。

Isaac Lab

NVIDIA Isaac Lab 3.0是一个开源、GPU加速、面向智能体的机器人学习仿真框架，旨在大规模训练和评估机器人策略。这一方向支持智能体辅助的工作流，用于构建环境、调整物理模拟、调试、性能分析、仿真到仿真迁移以及仿真到真实部署。其基于模块化管理器的工作流和直接工作流支持强化学习、模仿学习、运动规划、数据收集和策略评估。

Isaac Lab 3.0与Isaac Sim和Newton的关系

通过Isaac Lab 3.0.0，我们解耦了Isaac Sim和omniverse依赖，使Isaac Lab成为一个轻量级、多后端的机器人学习框架。

新架构将后端特定代码与核心Isaac Lab API分离。开发者可以选择使用Isaac Sim与PhysX和RTX渲染进行逼真、传感器丰富的工作流，或者运行轻量级无头Newton物理模拟以实现高吞吐量仿真。此外，开发者可以通过独立的OVRTX renderer添加逼真传感器，或利用Newton渲染器处理需要大量环境的基于视觉的强化学习任务。

现代GPU加速的机器人物理模拟

现代机器人仿真框架由数值物理驱动：刚体和软体动力学、接触与摩擦模型、关节约束、执行器、传感器以及时间积分。在每个仿真步骤中，引擎估算物体在力、扭矩、碰撞、重力、约束和控制器输入下的运动方式。对于机器人学习，物理模拟必须快速、稳定、可重复且可扩展，能够运行数千个并行环境，同时足够精确，能将学到的行为从仿真迁移到真实机器人。为了解决这些问题，Newton库应运而生。

Newton

Newton 是一个开源、GPU加速、可扩展且可微分的物理引擎，由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 开发，并由 Linux 基金会管理。它基于 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 构建，并将 MuJoCo Warp 集成为关键物理后端。在更广泛的仿真生态系统中，Newton 充当 Isaac Lab 和 MuJoCo Playground 等机器人学习框架的现代物理层，为研究人员提供了一条通向可扩展、可微分、独立于仿真器的物理仿真道路。具体到 Isaac Lab，Newton 目前是一个活跃的集成路径，其中 MuJoCo-Warp 求解器被用作高吞吐量机器人学习实验的主要焦点。图展示了不同应用框架如何与 GPU 加速物理库和仿真引擎通信。Newton 提供了多种求解器实现，而非为每个问题指定一种数值方法。SolverMuJoCo 和 SolverFeatherstone 使用广义坐标处理铰接刚体系统。SolverSemiImplicit、SolverXPBD 和 SolverKamino 使用最大坐标公式。SolverVBD 是一个隐式求解器，支持刚体、粒子、布料和软体，但其关节支持仍有限。SolverImplicitMPM 面向基于粒子的连续材料，而 SolverStyle3D 专门用于布料仿真。由于不同求解器的能力各异——包括对铰接、可变形体、接触和微分的支持——合适的求解器取决于所建模的物理系统。

Figure 4：Newton 物理引擎是一个基于 NVIDIA Warp 构建的开源、GPU 加速仿真引擎，专为机器人学家和仿真研究人员设计。

其他仿真引擎

PyBullet 仍然是一个有用的 CPU 基线，适合快速原型设计；DART 和 ODE 仍是 Gazebo 的后端；Drake 是金标准，如果你需要 接触隐式轨迹优化 和严格的数值计算而非吞吐量。每个引擎都有其特定用途。但它们都不是“我需要在单个 GPU 上运行 4096 个人形机器人”这一问题的答案。

结论

机器人仿真已悄然成为现代具身人工智能堆栈中最重要的层次之一。随着模型从静态数据集转向物理交互，生成高质量、可扩展且多样化的仿真体验不再是可选项，而是基础。仿真是策略经受压力测试、数据被放大、甚至整个训练流程开始的地方。

长久以来，关于机器人仿真器的讨论一直聚焦于“哪个引擎最快”，对于许多工作负载而言，这一说法仍然成立。但在 2026 年，我们发现更有趣的是另一个问题：堆栈中的哪些部分可能成为不同引擎共同构建的共享基础设施？目前尚无明确答案，但从我们的角度来看，有几个候选似乎合理。生态系统正在碎片化并重组为分层堆栈，不同工具各自专精、互操作，有时甚至竞争以定义其他人将构建的抽象层。

我们确信的一点是，这项工作异常大量地以开源、公开治理且对任何拥有消费级 GPU 的人开放的形式完成。核心基础设施——物理引擎、可微分仿真器和训练流程——中日益增长的份额正在开源社区中涌现，开源项目、公开治理和 GPU 可访问的工具降低了准入门槛并加速了迭代。仅凭这一点就值得庆祝，无论你最终选择了哪个引擎。

展望未来：从概念到实践

This article takes a step back to map that landscape in 2026: what exists, how the major engines relate, and why these shifts matter for anyone building in Physical AI. The next article in this series goes one layer deeper and looks at Warp and MuJoCo Warp itself, what it is, and how to drive it. From there, we will work our way up, and by the end of the series we will have a practical end-to-end robotics example, trained on a GPU using a software stack that did not exist two years ago.

如果你用这里描述的工具构建了什么东西，无论你选择哪些，我们都很想看看。在任何一个链接的仓库中提交issue，或者在Discord Nvidia Omniverse上联系我们。

进一步学习资源

• 实际实施：如果你希望与本系列一起深入学习，可以跟随NVIDIA的SO-101仿真到现实课程，该课程通过Isaac Sim、Isaac Lab和GR00T逐步讲解从仿真到物理部署的完整流程。
• 大局观：为了更广泛地了解该领域，NVIDIA的物理人工智能学习路径提供了跨仿真、机器人和具身人工智能工作流的结构化指导。

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