物理AI模擬的現狀：概述

物理AI系統面臨的主要挑戰是資料可用性。與基於網際網路規模資料進行訓練的大語言模型和視覺-語言模型不同，機器人需要透過與物理世界互動來學習，這通常是一個緩慢、昂貴且具有一定危險性的過程。模擬技術透過生成大量具有物理真實感的資料，為這一問題提供瞭解決方案。透過GPU平行計算，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。

現代模擬已從簡單的除錯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資料集、訓練強化學習策略、收集演示資料、擴充真實世界資料、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模擬引擎。

為理解這些需求，可以借鑑“三計算機”正規化：訓練計算機（大型GPU叢集，處理資料並訓練基礎AI模型）、模擬計算機（GPU工作站或叢集，執行GPU加速物理和RTX渲染，生成機器人經驗、感測器資料和模擬互動）以及機器人計算機（部署期間的邊緣裝置，如NVIDIA Jetson AGX Thor）。

目前有多種模擬引擎可供選擇，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、批次模擬、接觸豐富物理、逼真渲染和感測器模擬的支援程度各不相同。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，支援批次模擬，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，支援多種資產格式，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，支援多種後端，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，整合了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，其他模擬引擎如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。

總的來說，機器人模擬已成為現代具身AI棧中不可或缺的一層。隨著模型從靜態資料集轉向物理互動，生成高質量、可擴充套件且多樣化的模擬體驗不再是可選項，而是基礎。模擬不僅是策略壓力測試和資料擴增的場所，更是整個訓練流程的起點。未來，模擬引擎生態可能會分化為更專業化的層次結構，而哪些元件將成為共享基礎設施，仍有待觀察。