6个最常用的物理AI仿真引擎
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训练，但机器人和物理AI系统没有同样的优势。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，它需要理解当杯子滑落、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缓慢、昂贵、有风险，有时由于任务的破坏性本质而不切实际。仿真通过使开发人员能够生成大量逼真的、基于物理的数据来提供桥梁。通过在仿真中远程操作机器人并通过GPU并行化扩展数据收集，开发人员可以以现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、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、增强现实世界数据、基准测试模型以及针对罕见或对抗性场景测试策略。这一转变是工业研究实验室和学术界越来越多地参与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个计算机范式来理解：
- 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渲染生成机器人体验、传感器数据和仿真交互的GPU工作站或集群。
- 机器人计算机：边缘设备，如NVIDIA Jetson AGX Thor级系统，在部署期间运行训练好的策略或模型。
每台计算机根据任务的延迟、吞吐量、精度和部署要求扮演不同的角色。
当今有许多仿真引擎可用，每个针对不同的用例，如人形机器人、飞行器、地面机器人、自动驾驶汽车、四足动物和灵巧操作器。这些引擎在强化学习、批量仿真、接触丰富的物理、逼真渲染和传感器仿真方面的支持也不同。请参考图2了解按机器人领域和加速配置文件分类的仿真引擎。
1、我应该使用哪个仿真引擎？
开发人员经常难以决定为他们正在处理的用例使用哪个仿真引擎。通常，这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？
- 我是否需要进行强化学习？
- 给定仿真引擎支持什么样的传感器支持？
- 仿真引擎支持什么样的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为他们的开发需求使用哪个仿真引擎。
NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake和Genesis是一些最受欢迎的人形机器人和双臂灵巧操作仿真引擎。这些仿真引擎中的每一个都针对特定用例，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。这里我们将快速概述MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab。
1.1 MuJoCo
MuJoCo是Multi-Joint dynamics with Contact的缩写，是一个快速、准确的开源物理引擎，主要为机器人学、生物力学、强化学习、控制和关节系统仿真而构建。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、接触丰富的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。
虽然MuJoCo并不总是逼真渲染或大规模GPU并行仿真的最佳选择，但MuJoCo以确定性管道、明确定义的接触逆动力学、强大的接触建模和广义坐标仿真而闻名。
1.2 MuJoCo Warp
MuJoCo Warp，也称为MJWarp，是用NVIDIA Warp编写的MuJoCo的GPU加速实现，NVIDIA Warp是一个用于编写高性能CUDA加速可微分内核的Python框架——专为机器人学习和物理仿真量身定制。
它将MuJoCo风格的关节体物理、接触丰富的仿真和机器人动力学带入批量GPU设置，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，并为学习工作负载更高效地扩展接触密集的机器人任务。
1.3 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作为其核心场景和数据层，允许机器人、环境、传感器、材料、灯光和物理属性表示为USD图元和模式。Isaac Sim通过PhysX提供高保真物理、逼真RTX渲染以及针对相机、深度、激光雷达、雷达、分割和合成数据生成工作流的机器人传感器仿真。它可以摄取来自CAD、URDF、MJCF、USD和现实世界重建管道的资产，使机器人能够在逼真的数字孪生环境中进行测试。
1.4 Isaac Lab
NVIDIA Isaac Lab 3.0是一个开源、GPU加速、代理就绪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。这一方向支持代理辅助的工作流，用于构建环境、调整物理、调试、性能分析、sim-to-sim传输和sim-to-real部署。其基于模块化管理器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。
1.5 Isaac Lab 3.0 如何与 Isaac Sim 和 Newton 关联
随着Isaac Lab 3.0.0 - 我们已经解耦了Isaac Sim和Omniverse依赖，并使Isaac Lab成为一个轻量级、多后端的机器人学习框架。
新的架构将特定于后端的代码与核心Isaac Lab API分离。开发人员可以选择使用Isaac Sim with PhysX和RTX渲染进行逼真的、传感器丰富的工作流，或者运行轻量级无头Newton物理进行高吞吐量仿真。此外，开发人员可以通过独立的OVRTX渲染器添加逼真传感器，或者利用Newton渲染器进行需要大量环境的基于视觉的RL任务。
2、现代GPU加速的机器人物理
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，这种物理必须快速、稳定、可重复且可扩展，足以运行数千个并行环境，同时还要足够准确，以便将学到的行为从仿真转移到真实机器人。为了解决这些问题，创建了Newton库。
2.1 Newton
Newton是一个开源、GPU加速、可扩展和可微分的物理引擎，由NVIDIA、Google DeepMind和Disney Research开发，并通过Linux基金会管理。它建立在NVIDIA Warp和OpenUSD之上，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作为机器人学习框架（如Isaac Lab和MuJoCo Playground）的现代物理层，为研究人员提供了一条通往可扩展、可微分、仿真器无关物理的途径。在Isaac Lab中，Newton目前是一个活跃的集成路径，MuJoCo-Warp求解器用作高吞吐量机器人学习实验的主要焦点。图示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使用广义坐标表示关节刚体系统。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，尽管其关节支持仍然有限。SolverImplicitMPM针对基于粒子的连续材料，而SolverStyle3D专门用于布料仿真。由于求解器之间的功能不同——包括对关节、可变形体、接触和可微分性的支持——适当的求解器取决于被建模的物理系统。
2.2 其他仿真引擎
PyBullet仍然是快速原型设计的有用CPU基线；DART和ODE仍然是Gazebo后端；Drake是如果您需要接触隐式轨迹优化和严格数值而非吞吐量时的黄金标准。每个都有其利基。它们都不是“我需要在一个GPU上运行4,096个人形机器人”的答案。
3、结束语
机器人仿真已悄然成为现代具身AI栈中最重要的层之一。随着模型从静态数据集进入物理交互，生成高质量、可扩展和多样化仿真体验的能力不再可选，而是基础性的。仿真正是策略压力测试、数据放大，并且越来越多地，整个训练管道开始的地方。
长久以来，机器人仿真器的对话一直聚焦于“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。我们在2026年发现更有趣的是一个不同的问题：栈的哪些部分可能成为不同引擎构建其上的共享基础设施？目前还没有明确的答案，但根据我们的立场，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栈，不同的工具专业化、互操作，并且有时竞争定义其他人将构建的抽象。
我们确实有信心说的是，这项工作的异常部分是在开源、公开治理并对任何拥有消费级GPU的人开放的情况下完成的。核心基础设施物理引擎、可微分仿真器和训练管道的日益增长的份额正在开放中涌现，开源项目、开放治理和GPU可访问工具降低了进入门槛并加速了迭代。无论您最终使用哪个引擎，这本身就值得庆祝。
原文链接: The State of Simulation for Physical AI: An Overview
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