为什么需要仿真

探讨一个关键挑战：开发物理AI系统时，最大的障碍是什么？答案是数据。大语言模型和视觉语言模型依赖互联网上近乎无限的数据进行训练，但机器人及物理AI系统却无法享受这种便利。要让物理AI系统学会执行任务，它必须亲自体验与物理世界交互的后果——例如，杯子滑落的感觉如何？线缆弯折会怎样？夹爪以错误角度接触物体会发生什么？

直接在现实世界采集这些数据？过程缓慢、成本高昂且存在风险，有时任务本身具有破坏性，根本不现实。仿真恰恰成为解决这一难题的桥梁。它使开发者能够生成海量、逼真且符合物理规律的数据。通过在仿真环境中远程操作机器人，并借助GPU并行计算实现规模化数据收集，开发者仅需真实世界采集成本的一个零头，就能获得数千小时的机器人“经验”。

回顾早期，机器人仿真器主要用于调试几何模型、测试控制器或可视化机器人运动轨迹。但如今，仿真已深度嵌入模型开发的每个环节。团队利用它生成感知数据集、训练强化学习策略、收集示范数据、增强真实世界数据、对模型进行基准测试，甚至验证策略在罕见或对抗性场景下的表现。正是这种演变，驱动着工业研究实验室和学术团队不断投入或开发满足新需求的新型仿真引擎。

要理解这些新需求，可以借助一个“三计算机”范式：

• 训练计算机：一个大型GPU集群，用于处理数据和训练基础AI模型。
• 仿真计算机：一台GPU工作站或集群，利用GPU加速的物理引擎和RTX渲染技术，生成机器人经验、传感器数据和模拟交互。
• 机器人端计算机：一个边缘设备，例如NVIDIA Jetson AGX Thor级别的系统，在实际部署时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测、分析、预测和控制。

每台计算机根据任务对延迟、吞吐量、精度和部署要求的不同，扮演着各自的角色。

市场上可选的仿真引擎众多，它们各自瞄准不同应用场景，例如人形机器人、飞行器、地面机器人、自动驾驶汽车、四足机器人以及灵巧机械臂。这些引擎在支持强化学习、批量仿真、接触丰富的物理模拟、逼真渲染和传感器仿真等方面的能力也各有差异。具体可参考图2，它按机器人领域和加速特性对这些引擎进行了分类。

该选哪个仿真引擎？

开发者在选择仿真引擎时常常感到困惑，不确定该用哪个来解决手头问题。这通常归结为几个根本性疑问：

• 我需要可扩展的合成数据生成工作流吗？
• 我需要做强化学习吗？
• 某个仿真引擎支持哪些类型的传感器？
• 它支持哪些3D资产格式？
• 环境保真度和规模的要求是什么？

厘清这些因素，就能帮助开发者做出更明智的选择。

在人形机器人和双臂灵巧操作领域，NVIDIA Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake和Genesis是目前最主流的几个仿真引擎。每个引擎都针对特定场景进行了优化，比如规模化强化学习、生成合成数据，或在仿真中测试算法/模型。下面，我们快速了解MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab。

MuJoCo

MuJoCo是“Multi-Joint dynamics with Contact”（带接触的多关节动力学）的缩写，是一个快速、精确的开源物理引擎，主要面向机器人学、生物力学、强化学习、控制以及铰接式系统的仿真。与那些主要追求游戏性或视觉真实感的引擎不同，MuJoCo的设计核心是精确的动力学、丰富的接触运动，以及基于模型的优化。它强调在物理正确性至关重要的系统中，实现速度、精度和建模能力的统一。

图3: 在MuJoCo中仿真的机器人机械臂。 图中展示了一个多关节机器人手臂，带有平行夹爪，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，使得在真实部署之前，可以开发和评估运动规划、操作和控制算法。

MuJoCo并非总适合做逼真渲染或大规模GPU并行仿真，但它有几个广为人知的核心特性：确定性的管线、定义清晰的带接触的逆动力学、强大的接触建模，以及广义坐标仿真。

MuJoCo Warp

MuJoCo Warp，也常被称为MJWarp，是MuJoCo的一个GPU加速实现。它基于NVIDIA Warp构建——一个用于编写高性能CUDA加速可微内核的Python框架——特别为机器人学习和物理仿真而定制。

它将MuJoCo风格的铰接体物理、丰富的接触仿真和机器人动力学，带到了批量化的GPU环境中，因而非常适合强化学习和大规模策略训练。与传统的CPU版MuJoCo相比，MJWarp更侧重于吞吐量而非单步延迟：它被设计为并行仿真大量环境，减少CPU-GPU之间的传输瓶颈，并更高效地扩展接触密集型机器人任务，以满足学习工作负载的需求。

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作为核心场景和数据层，使得机器人、环境、传感器、材质、光照和物理属性都可以表示为USD基元和模式。Isaac Sim通过PhysX提供高保真物理模拟，通过RTX渲染实现逼真的视觉效果，并针对机器人应用提供了专门的传感器仿真，包括摄像头、深度、激光雷达、雷达、分割，以及合成数据生成工作流。它可以导入来自CAD、URDF、MJCF、USD以及真实世界重建管线等多种来源的资产，让机器人能够在逼真的数字孪生环境中进行测试。

Isaac Lab

NVIDIA Isaac Lab 3.0是一个面向机器人学习的开源、GPU加速、为智能体准备的仿真框架，旨在大规模地训练和评估机器人策略。它支持多种工作流，包括构建环境、调试物理参数、性能分析、仿真到仿真迁移、以及仿真到现实的部署。其模块化的管理器式工作流和直接工作流，能够支持强化学习、模仿学习、运动规划、数据收集和策略评估等多种任务。

Isaac Lab 3.0与Isaac Sim和Newton的关系

从Isaac Lab 3.0.0版本开始，我们解耦了它对Isaac Sim和Omniverse的依赖，使其成为一个轻量级的、支持多后端的机器人学习框架。

新的架构将后端相关的代码与核心的Isaac Lab API分离开来。开发者可以选择使用Isaac Sim配合PhysX和RTX渲染，实现逼真、传感器丰富的应用；也可以运行轻量级的、无头化的Newton物理引擎，实现高吞吐量的仿真。此外，开发者还可以通过独立的OVRTX渲染器添加逼真传感器，或者利用Newton渲染器来执行需要极多环境的、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都依赖于数值物理计算：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，以及时间积分。在每个仿真步长中，引擎都要估算物体在力、扭矩、碰撞、重力、约束和控制器输入下的运动情况。对于机器人学习来说，这个物理引擎必须足够快、稳定、可重复，并且能够扩展到并行运行数千个环境，同时还要足够精确，确保学到的行为能够从仿真成功迁移到真实机器人上。为了应对这些挑战，诞生了Newton库。

Newton

Newton是一个由NVIDIA、Google DeepMind和Disney Research联合开发，并由Linux基金会管理的开源、GPU加速、可扩展、可微分的物理引擎。它基于NVIDIA Warp和OpenUSD构建，并集成了MuJoCo Warp作为关键的物理后端。在更广泛的仿真生态系统中，Newton充当着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世界的路径。在Isaac Lab中，Newton目前是一个活跃的集成路径，其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进行通信。Newton并没有为所有问题规定单一数值方法，而是提供了多种求解器实现。SolverMuJoCo和SolverFeatherstone使用广义坐标来处理铰接式刚体系统。SolverSemiImplicit、SolverXPBD和SolverKamino则采用最大坐标公式。SolverVBD是一个隐式求解器，支持刚体、粒子、布料和软体，但其关节支持仍有限。SolverImplicitMPM专门针对基于粒子的连续介质材料，而SolverStyle3D则专注于布料仿真。由于不同求解器在支持铰接体、变形体、接触和微分方面的能力各不相同，因此选择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加速的仿真引擎，专为机器人专家和仿真研究人员设计。

其他仿真引擎

PyBullet仍然是快速原型开发时一个不错的CPU基线选择；DART和ODE仍是Gazebo的后端；而如果你的需求是接触隐式轨迹优化和严谨的数值计算，而非高吞吐量，那么Drake是黄金标准。每个引擎都有自己的定位，但没有一个能回答“我需要在一张GPU上并行跑4096个人形机器人”这个问题。

结论

机器人仿真已经悄然成为现代具身AI栈中最重要的层之一。随着模型从静态数据集走向物理交互，生成高质量、可扩展、多样化的仿真体验，已经不再是可选项，而是基础中的基础。仿真，正是策略经受压力测试、数据被放大、以及整个训练管线开始的地方。

很长一段时间里，关于机器人仿真器的讨论都集中在“哪个引擎跑得最快”上，对于许多工作负载来说，这个说法依然成立。但在2026年，我们觉得更有趣的问题是另一个：整个栈的哪些部分，最有可能成为不同引擎都愿意在其上构建的共享基础设施？目前还没有明确的答案，但从我们的角度来看，有几个候选者看起来很有希望。整个生态系统正在碎片化，并重新组合成一个分层的栈，不同工具在此过程中各司其职、相互协作，有时甚至彼此竞争，以定义其他人将赖以为基础的抽象层。

我们比较有把握的是，这项工作中有相当大一部分是在开源、公开治理的框架下完成的，任何拥有消费级GPU的人都可以使用。核心基础设施——物理引擎、可微分仿真器、训练管线——正以越来越大的比例在开放环境中涌现。开源项目、开放治理和GPU可访问的工具，正在降低入门门槛，加速迭代。仅凭这一点，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

这篇文章从宏观角度梳理了2026年的仿真版图：有哪些东西存在，主要引擎之间如何关联，以及这些变化对任何在物理AI领域耕耘的人来说意味着什么。本系列的下篇文章将深入一层，专门探讨Warp和MuJoCo Warp本身——它是什么，以及如何驱动它。从那里出发，我们将一步一步向上构建，最终在系列结尾，我们会有一个完整的、端到端的机器人学实践示例，它是在GPU上训练出来的，并且使用的软件栈在两年前还不存在。

如果你用文中描述的工具构建了什么东西——无论你选的是哪个——我们都非常期待看到。可以在任何相关代码仓库中提交issue，或者通过Discord Nvidia Omniverse联系我们。

进一步学习资源

• 实践指导：如果你想与本系列同步进行更深入的学习，可以跟随NVIDIA的SO-101 sim-to-real课程，它完整地讲解了从仿真到物理部署的全流程，涉及Isaac Sim、Isaac Lab和GR00T。
• 宏观视野：要更全面地了解这个领域，NVIDIA的物理AI学习路径提供了涵盖仿真、机器人和具身AI工作流的结构化指导。