物理AI仿真的現狀：概述
仿真技術正成為物理AI和機器人系統訓練的關鍵，通過大規模生成物理真實數據，克服真實世界數據收集的緩慢、昂貴和風險。文章概述了多種仿真引擎，包括MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab，以及新推出的開源GPU加速物理引擎Newton，旨在為機器人學習提供可擴展、可微分的仿真。
物理AI系統面臨的主要挑戰是數據可用性。與基於互聯網規模數據進行訓練的大語言模型和視覺-語言模型不同，機器人需要通過與物理世界交互來學習，這通常是一個緩慢、昂貴且具有一定危險性的過程。仿真技術通過生成大量具有物理真實感的數據，為這一問題提供瞭解決方案。通過GPU並行計算，研究人員可以以遠低於真實世界實驗的成本，生成數千小時的機器人經驗。
現代仿真已從簡單的調試工具演變為模型開發流程的核心部分。團隊利用它生成感知數據集、訓練強化學習策略、收集演示數據、擴充真實世界數據、評估模型，以及測試在罕見或對抗場景下的策略。這種轉變促使工業研究實驗室和學術團體不斷改進或開發能夠滿足這些新需求的仿真引擎。
為理解這些需求，可以借鑑“三計算機”範式：訓練計算機（大型GPU集羣，處理數據並訓練基礎AI模型）、仿真計算機（GPU工作站或集羣，運行GPU加速物理和RTX渲染，生成機器人經驗、傳感器數據和仿真交互）以及機器人計算機（部署期間的邊緣設備，如NVIDIA Jetson AGX Thor）。
目前有多種仿真引擎可供選擇，針對人形機器人、飛行器、地面機器人、自動駕駛車輛、四足機器人以及靈巧操作器等領域。它們對強化學習、批量仿真、接觸豐富物理、逼真渲染和傳感器仿真的支持程度各不相同。本文重點介紹了MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab。
MuJoCo是一個快速、準確且開源的物理引擎，專為機器人學、生物力學、強化學習和控制等領域設計。它強調動態精度和接觸豐富的運動，適用於對物理準確性要求較高的系統。MuJoCo Warp則是其GPU加速版本，使用NVIDIA Warp編寫，支持批量仿真，更適合大規模策略訓練。ISAAC Sim基於NVIDIA Omniverse，提供高保真物理和逼真渲染，支持多種資產格式，適用於數字孿生環境測試。Isaac Lab 3.0則是一個專注於機器人學習的開源框架，支持多種後端，可進行強化學習、模仿學習、運動規劃等任務。
最新推出的Newton是一個開源、GPU加速、可微分的物理引擎，由NVIDIA、Google DeepMind和Disney Research共同開發，由Linux基金會管理。它基於NVIDIA Warp和OpenUSD，集成了MuJoCo Warp作為核心物理後端。Newton提供了多種求解器，如SolverMuJoCo、SolverFeatherstone、SolverSemiImplicit等，以適應不同物理系統的需求。
此外，其他仿真引擎如PyBullet、DART、ODE和Drake各有其應用場景，但都無法滿足在單個GPU上同時模擬數千個人形機器人的需求。
總的來説，機器人仿真已成為現代具身AI棧中不可或缺的一層。隨着模型從靜態數據集轉向物理交互，生成高質量、可擴展且多樣化的仿真體驗不再是可選項，而是基礎。仿真不僅是策略壓力測試和數據擴增的場所，更是整個訓練流程的起點。未來，仿真引擎生態可能會分化為更專業化的層次結構，而哪些組件將成為共享基礎設施，仍有待觀察。