物理AI仿真现状概览

物理AI仿真现状：概述

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物理AI仿真现状：概述

[为何需要仿真](#why-simulation) [我应该使用哪个仿真引擎？](#which-simulation-engine-should-i-use) [MuJoCo](#mujoco) [MuJoCo Warp](#mujoco-warp) [Isaac Sim](#isaac-sim) [Isaac Lab](#isaac-lab) [Isaac Lab 3.0 与 Isaac Sim 和 Newton 的关系](#how-isaac-lab-30-relates-to-isaac-sim-and-newton) [面向机器人的现代GPU加速物理引擎](#modern-gpu-accelerated-physics-for-robotics) [Newton](#newton) [其他仿真引擎](#other-simulation-engines) [结论](#conclusion)

为何需要仿真

图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，连续的机器人实例展示了其随时间推移的运动。方向箭头指示指令运动，展示了基于物理的仿真环境在训练和评估机器人运动与控制策略中的应用。

构建物理AI系统的主要挑战是数据可用性。大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）可以在互联网规模的数据集上训练，但机器人和物理AI系统不具备同样的优势。要训练物理AI系统，机器人必须学习与物理世界交互的后果。例如，它需要理解杯子滑落、电缆弯曲或夹爪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速度慢、成本高、风险大，有时甚至不切实际，因为任务具有破坏性。仿真提供了一座桥梁，使开发者能够生成大量逼真且物理真实的数据。通过在仿真中远程操作机器人，并利用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流程的一部分。团队利用它生成感知数据集、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，以及针对罕见或对抗性场景测试策略。这一转变正是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的原因。

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渲染的GPU工作站或集群，用于生成机器人经验、传感器数据和模拟交互。

• 机载计算机：边缘设备，例如NVIDIAJetson AGX Thor级系统，在部署期间运行训练好的策略或模型。

图2：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，通过双向反馈回路实现监控、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角色。

目前有许多仿真引擎可用，每个引擎针对不同的用例，例如人形机器人、飞行器、地面机器人、自动驾驶车辆、四足机器人和灵巧操作器。这些引擎在强化学习、批量仿真、接触丰富物理、逼真渲染和传感器仿真方面的支持也各不相同。请参考图2，了解按机器人领域和加速特性分类的仿真引擎。

我应该使用哪个仿真引擎？

开发者常常纠结于针对自己的用例应该使用哪个仿真引擎。这通常归结为几个基本问题，例如：

• 我是否需要可扩展的合成数据生成工作流？

• 我是否需要做强化学习？

• 给定仿真引擎支持哪种传感器？

• 仿真引擎支持哪种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者决定使用哪个仿真引擎来满足其开发需求。

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最流行的仿真引擎之一。每个仿真引擎都针对特定用例，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（Multi-Joint dynamics with Contact 的缩写）是一个快速、准确、开源的物理引擎，主要面向机器人、生物力学、强化学习、控制和铰接系统仿真。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、接触丰富运动和基于模型的优化而设计。MuJoCo 强调速度、准确性和建模能力，适用于物理正确性至关重要的系统。

图3：在 MuJoCo 中仿真的机器人操作器。该图展示了一个多关节机械臂配合平行夹爪在基于物理的仿真环境中运行。MuJoCo 用于建模机器人的动力学、运动学和接触交互，使得在实际部署前能够开发和评估运动规划、操作和控制算法。

虽然 MuJoCo 并非逼真渲染或大规模GPU并行仿真的最佳选择，但它一些广为人知的核心特性包括确定性管线、定义明确的带接触逆动力学、强大的接触建模以及广义坐标仿真。

MuJoCo Warp（也称为 MJWarp）是 MuJoCo 的 GPU 加速实现，使用 NVIDIA Warp 编写，NVIDIA Warp 是一个用于编写高性能 CUDA 加速可微内核的 Python 框架——专为机器人学习和物理仿真定制。

它将 MuJoCo 风格的铰接体物理、接触丰富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用于学习工作负载。

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，允许将机器人、环境、传感器、材质、光照和物理属性表示为 USD prim 和 schema。Isaac Sim 通过 PhysX 提供高保真物理模拟，通过 RTX 渲染提供逼真画面，并针对机器人应用提供摄像头、深度、激光雷达、雷达、分割等传感器仿真以及合成数据生成工作流。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。

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。该方向支持智能体辅助工作流，用于构建环境、调整物理参数、调试、性能分析、仿真到仿真迁移以及仿真到现实部署。其模块化的基于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

在 Isaac Lab 3.0.0 中，我们解耦了 Isaac Sim 和 Omniverse 的依赖，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带有 PhysX 和 RTX 渲染的 Isaac Sim 进行逼真、传感器丰富的工作流，或者运行轻量级无头 Newton 物理引擎进行高吞吐量仿真。此外，开发者可以通过独立的OVRTX 渲染器添加逼真传感器，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。

面向机器人的现代 GPU 加速物理引擎

现代机器人仿真框架由数值物理引擎驱动：刚体和软体动力学、接触和摩擦模型、关节约束、执行器、传感器和时间积分。在每个仿真步骤中，引擎估计物体在力、力矩、碰撞、重力、约束和控制器输入下的运动。对于机器人学习，物理引擎必须足够快速、稳定、可重复和可扩展，以运行数千个并行环境，同时还要足够精确，以便将学习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，并通过 Linux 基金会管理。它基于 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 构建，并集成了 MuJoCo Warp 作为关键物理后端。在更广泛的仿真生态系统中，Newton 充当了 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、与仿真器无关的物理引擎的路径。具体在 Isaac Lab 中，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 加速的物理库和仿真引擎通信。Newton 提供了多种求解器实现，而不是为每个问题规定一种数值方法。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，但其关节支持仍然有限。SolverImplicitMPM 针对基于粒子的连续介质材料，而 SolverStyle3D 专门用于布料仿真。由于不同求解器的能力不同——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。

图 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仍然是快速原型设计的实用 CPU 基线；DART和ODE仍是 Gazebo 的后端；Drake是接触隐式轨迹优化和严格数值计算（而非吞吐量）的黄金标准。每个引擎都有其特定用途。但没有一个能回答“我需要在一张 GPU 上运行 4096 个人形机器人”的问题。

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

长期以来，关于机器人仿真器的讨论一直集中在“哪个引擎运行最快”，对于许多工作负载来说，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？目前还没有明确答案，但从我们的角度来看，有几个候选者似乎合理。生态系统正在碎片化并重新组合成一个分层堆栈，其中不同的工具专业化、互操作，有时甚至竞争定义其他人将构建的抽象层。

我们可以自信地说，这项工作中有相当一部分是在开源、开放治理的环境中完成的，任何拥有消费级 GPU 的人都可以使用。越来越多的核心基础设施——物理引擎、可微分仿真器和训练流程——正在开源项目中涌现，开放治理和 GPU 可访问的工具降低了准入门槛并加速了迭代。仅这一点就值得庆祝，无论你最终选择哪个引擎。

展望未来：从概念到实践

本文退后一步，描绘了 2026 年的这一图景：存在什么，主要引擎之间的关系，以及这些变化对任何从事物理 AI 构建的人为何重要。本系列的下一篇文章将深入一层，探讨 Warp 和 MuJoCo Warp 本身——它们是什么以及如何使用。从那里开始，我们将逐步向上，到系列结束时，我们将有一个实用的端到端机器人示例，使用两年前还不存在的软件堆栈在 GPU 上进行训练。

如果你使用这里描述的工具构建了什么东西，无论你选择哪个，我们都希望看到。请在任何一个链接的仓库中提交 issue，或通过 DiscordNvidia Omniverse联系我们。

进一步学习资源

• 实践实现：如果你想与本系列一起深入，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。

• 宏观视角：要更广泛地了解该领域，NVIDIA 的物理 AI 学习路径提供了跨仿真、机器人和具身 AI 工作流的结构化指导。

介绍 Cosmos 3 Edge

使用 NVIDIA NeMo Automodel 和 🤗 Diffusers 大规模微调视频和图像模型

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