物理AI仿真的现状：概述
仿真技术正成为物理AI和机器人系统训练的关键，通过大规模生成物理真实数据，克服真实世界数据收集的缓慢、昂贵和风险。文章概述了多种仿真引擎，包括MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab，以及新推出的开源GPU加速物理引擎Newton，旨在为机器人学习提供可扩展、可微分的仿真。
物理AI系统面临的主要挑战是数据可用性。与基于互联网规模数据进行训练的大语言模型和视觉-语言模型不同，机器人需要通过与物理世界交互来学习，这通常是一个缓慢、昂贵且具有一定危险性的过程。仿真技术通过生成大量具有物理真实感的数据，为这一问题提供了解决方案。通过GPU并行计算，研究人员可以以远低于真实世界实验的成本，生成数千小时的机器人经验。
现代仿真已从简单的调试工具演变为模型开发流程的核心部分。团队利用它生成感知数据集、训练强化学习策略、收集演示数据、扩充真实世界数据、评估模型，以及测试在罕见或对抗场景下的策略。这种转变促使工业研究实验室和学术团体不断改进或开发能够满足这些新需求的仿真引擎。
为理解这些需求，可以借鉴“三计算机”范式：训练计算机（大型GPU集群，处理数据并训练基础AI模型）、仿真计算机（GPU工作站或集群，运行GPU加速物理和RTX渲染，生成机器人经验、传感器数据和仿真交互）以及机器人计算机（部署期间的边缘设备，如NVIDIA Jetson AGX Thor）。
目前有多种仿真引擎可供选择，针对人形机器人、飞行器、地面机器人、自动驾驶车辆、四足机器人以及灵巧操作器等领域。它们对强化学习、批量仿真、接触丰富物理、逼真渲染和传感器仿真的支持程度各不相同。本文重点介绍了MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab。
MuJoCo是一个快速、准确且开源的物理引擎，专为机器人学、生物力学、强化学习和控制等领域设计。它强调动态精度和接触丰富的运动，适用于对物理准确性要求较高的系统。MuJoCo Warp则是其GPU加速版本，使用NVIDIA Warp编写，支持批量仿真，更适合大规模策略训练。ISAAC Sim基于NVIDIA Omniverse，提供高保真物理和逼真渲染，支持多种资产格式，适用于数字孪生环境测试。Isaac Lab 3.0则是一个专注于机器人学习的开源框架，支持多种后端，可进行强化学习、模仿学习、运动规划等任务。
最新推出的Newton是一个开源、GPU加速、可微分的物理引擎，由NVIDIA、Google DeepMind和Disney Research共同开发，由Linux基金会管理。它基于NVIDIA Warp和OpenUSD，集成了MuJoCo Warp作为核心物理后端。Newton提供了多种求解器，如SolverMuJoCo、SolverFeatherstone、SolverSemiImplicit等，以适应不同物理系统的需求。
此外，其他仿真引擎如PyBullet、DART、ODE和Drake各有其应用场景，但都无法满足在单个GPU上同时模拟数千个人形机器人的需求。
总的来说，机器人仿真已成为现代具身AI栈中不可或缺的一层。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。仿真不仅是策略压力测试和数据扩增的场所，更是整个训练流程的起点。未来，仿真引擎生态可能会分化为更专业化的层次结构，而哪些组件将成为共享基础设施，仍有待观察。