建構實體 AI 系統的主要挑戰在於資料可用性。大型語言模型（LLM）和視覺語言模型（VLM）可以利用網路規模的資料集進行訓練，但機器人學和實體 AI 系統卻沒有同樣的優勢。

為了訓練實體 AI 系統，機器人必須學習與物理世界互動的結果。例如，它需要了解杯子滑落、電纜彎曲或夾爪以錯誤角度接觸物體時會發生什麼事。

在現實世界中收集這類資料既緩慢、昂貴、有風險，有時甚至不切實際，因為某些任務具有破壞性。模擬提供了一座橋樑，讓開發者能夠生成大量逼真且符合物理原理的資料。

透過在模擬中遠端操控機器人，並利用 GPU 平行運算擴大資料收集規模，開發者能夠以遠低於真實世界收集的成本，產生數千小時的機器人經驗。

早期的機器人模擬器主要用於偵錯幾何形狀、測試控制器或視覺化機器人運動。如今，模擬已成為模型開發循環的一部分。

團隊利用它來生成感知資料集、訓練強化學習策略、收集示範、擴增真實世界資料、基準測試模型，並針對罕見或對抗性情境測試策略。這種轉變是工業研究實驗室和學術團體越來越多地貢獻或開發能夠滿足這些新需求的模擬引擎的原因。

這些需求可以透過「三電腦範式」來理解：

訓練電腦：一個大型 GPU 叢集，用於處理資料和訓練基礎 AI 模型。

模擬電腦：一個 GPU 工作站或叢集，利用 GPU 加速物理和 RTX 渲染來生成機器人經驗、感測器資料和模擬互動。

機器人端電腦：一個邊緣裝置，例如 NVIDIA Jetson AGX Thor 等級系統，用於在部署期間執行訓練好的策略或模型。

每台電腦根據任務的延遲、吞吐量、準確性和部署要求，扮演著不同的角色。

目前有許多模擬引擎可用，每個都針對不同的使用案例，例如人形機器人、空中載具、地面機器人、自動駕駛車輛、四足機器人以及靈巧機械臂。這些引擎在對強化學習、批次模擬、豐富接觸物理、照片級真實感渲染和感測器模擬的支援方面也有所不同。

開發者經常在為其特定使用案例選擇模擬引擎時遇到困難。這通常歸結為幾個基本問題，例如：

我是否需要可擴展的合成資料生成工作流程？

我是否需要進行強化學習？

給定的模擬引擎支援哪些感測器？

模擬引擎支援哪些 3D 資產格式？

需要什麼樣的環境擬真度和規模？

這些因素將幫助開發者決定為其開發需求使用哪個模擬引擎。

NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab、MuJoCo、PyBullet、Drake 和 Genesis 是人形機器人和雙臂靈巧操作最受歡迎的模擬引擎之一。這些模擬引擎中的每一個都獨特地適用於特定用例，例如擴展強化學習、生成合成資料、在模擬中測試演算法和/或模型。在這裡，我們將快速概述 MuJoCo、MuJoCo Warp、NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab。

MuJoCo，是 Multi-Joint dynamics with Contact 的縮寫，是一個快速、準確、開源的物理引擎，主要用於機器人學、生物力學、強化學習、控制和關節系統的模擬。

與主要專注於遊戲或視覺真實感的引擎不同，MuJoCo 圍繞精確動力學、豐富接觸運動和基於模型的最佳化進行設計。MuJoCo 強調速度、準確性和建模能力，適用於物理正確性至關重要的系統。

雖然 MuJoCo 並非總是照片級真實感渲染或大規模 GPU 平行模擬的最佳選擇，但 MuJoCo 廣為人知的一些核心功能包括確定性管線、帶接觸的明確逆動力學、強大的接觸建模和廣義座標模擬。

MuJoCo Warp，也稱為 MJWarp，是 MuJoCo 的 GPU 加速實作，以 NVIDIA Warp 編寫。NVIDIA Warp 是一個用於編寫高效能 CUDA 加速可微分核心的 Python 框架，專為機器人學習和物理模擬量身定制。

它將 MuJoCo 風格的關節體物理、豐富接觸模擬和機器人動力學帶入批次 GPU 環境，使其非常適合強化學習和大規模策略訓練。與經典 CPU MuJoCo 相比，MJWarp 更注重吞吐量而非單步延遲：它旨在平行模擬多個世界，減少 CPU-GPU 傳輸瓶頸，並更有效地擴展接觸密集型機器人任務以進行學習工作負載。

Isaac Sim 是一個基於 NVIDIA Omniverse 建構的開源機器人模擬框架。它使用 OpenUSD 作為其核心場景和資料層，允許機器人、環境、感測器、材料、照明和物理屬性以 USD 原始物件和綱要的形式表示。

Isaac Sim 透過 PhysX 提供高擬真物理、照片級真實感 RTX 渲染，以及用於相機、深度、光達、雷達、分割和合成資料生成工作流程的機器人專用感測器模擬。它可以從 CAD、URDF、MJCF、USD 和真實世界重建管線中攝取資產，使機器人能夠在逼真的數位分身環境中進行測試。

NVIDIA Isaac Lab 3.0 是一個開源、GPU 加速、具備代理人能力的模擬框架，專為大規模訓練和評估機器人策略而設計。這個方向支援代理人輔助工作流程，用於建構環境、調整物理、偵錯、分析、模擬到模擬轉移和模擬到真實部署。

其模組化、基於管理員和直接工作流程支援強化學習、模仿學習、運動規劃、資料收集和策略評估。

隨著 Isaac Lab 3.0.0 的發布，我們解耦了 Isaac Sim 和 Omniverse 的依賴關係，使 Isaac Lab 成為一個輕量級、多後端的機器人學習框架。

新架構將特定於後端的程式碼與核心 Isaac Lab API 分離。開發者可以選擇使用帶有 PhysX 和 RTX 渲染的 Isaac Sim 進行照片級真實感、感測器豐富的工作流程，或者運行輕量級無頭 Newton 物理進行高吞吐量模擬。此外，開發者可以透過獨立的 OVRTX 渲染器添加照片級真實感感測器，或者利用 Newton 渲染器進行需要大量環境的基於視覺的強化學習任務。

現代機器人模擬框架由數值物理驅動：剛體和軟體動力學、接觸和摩擦模型、關節約束、致動器、感測器和時間積分。在每個模擬步驟中，引擎估計物體在力、扭矩、碰撞、重力、約束和控制器輸入下的運動方式。

對於機器人學習而言，這種物理必須足夠快速、穩定、可重複且可擴展，以運行數千個平行環境，同時也必須足夠準確，才能將學習到的行為從模擬轉移到真實機器人。為了解決這些問題，Newton 函式庫應運而生。

Newton 是一個開源、GPU 加速、可擴展且可微分的物理引擎，由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 開發，並透過 Linux Foundation 管理。它基於 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 建構，並將 MuJoCo Warp 作為一個關鍵的物理後端。

在更廣泛的模擬生態系統中，Newton 作為機器人學習框架（例如 Isaac Lab 和 MuJoCo Playground）的現代物理層，為研究人員提供了一條通向可擴展、可微分、模擬器無關的物理之路。特別是在 Isaac Lab 中，Newton 目前是一個活躍的整合路徑，其中 MuJoCo-Warp 求解器是高吞吐量機器人學習實驗的主要焦點。

Newton 提供多種求解器實作，而不是為每個問題規定一種數值方法。SolverMuJoCo 和 SolverFeatherstone 使用廣義座標處理關節式剛體系統。SolverSemiImplicit、SolverXPBD 和 SolverKamino 使用最大座標公式。

SolverVBD 是一個隱式求解器，支援剛體、粒子、布料和軟體，儘管其關節支援仍然有限。SolverImplicitMPM 針對基於粒子的連續介質材料，而 SolverStyle3D 則專門用於布料模擬。由於求解器之間的功能不同，包括對關節、可變形物體、接觸和微分的支援，因此適當的求解器取決於所建模的物理系統。

PyBullet 仍然是快速原型設計的有用 CPU 基準；DART 和 ODE 仍然是 Gazebo 的後端；如果您需要隱式接觸軌跡最佳化和嚴謹的數值計算而非吞吐量，Drake 則是黃金標準。

每個都有其利基市場。它們都不是「我需要一台 GPU 上有 4,096 個人形機器人」這個問題的答案。

機器人模擬已悄然成為現代具身 AI 堆疊中最重要的層之一。隨著模型從靜態資料集轉向物理互動，生成高品質、可擴展且多樣化模擬體驗的能力不再是可選項，而是基礎性的。

模擬是策略經過壓力測試、資料被放大，並且越來越多地是整個訓練管線的起點。

長期以來，機器人模擬器之間的討論一直集中在「哪個引擎執行速度最快」，對於許多工作負載來說，這個說法仍然成立。我們認為 2026 年更有趣的問題是：堆疊中的哪些部分可能成為不同引擎將在其上建構的共享基礎設施？目前還沒有明確的答案，但從我們的角度來看，一些候選方案似乎是合理的。