對於剛接觸機器人開發或實體現 AI（Embodied AI）的工程師來說，最直觀的痛點通常是數據。與大型語言模型（LLM）可以直接從網路上抓取海量文本不同，機器人必須透過與物理世界的互動來學習。
如果我們要在現實世界中訓練一個機器人學習如何抓取杯子，一旦失敗，杯子可能會碎掉，或者機器人手臂會損壞。這種數據採集過程緩慢、成本高昂且充滿風險。因此，模擬（Simulation）不再僅僅是用來檢查 3D 模型或除錯控制器的工具，它已經變成了 AI 模型開發迴圈的核心。
透過模擬，我們可以在虛擬環境中利用 GPU 的平行運算能力，在短時間內產生數千小時的經驗數據，將其作為訓練的基礎，再將學到的能力遷移到真實機器人上（即 Sim-to-Real）。
實體 AI 的開發架構：三台電腦範式
在目前的工業實務中，開發流程通常被拆分為三種不同的計算角色：
第一是訓練電腦（Training Computer），通常是大型 GPU 集群，負責處理海量數據並訓練基礎模型。
第二是模擬電腦（Simulation Computer），這是一台配備高性能 GPU 的工作站，利用 GPU 加速的物理運算與 RTX 光線追蹤渲染，產生機器人的感測器數據與物理互動經驗。
第三是機器人端電腦（On-robot Computer），這是部署在機器人身上的邊緣運算設備（例如 NVIDIA Jetson 系列），負責在實時環境中執行訓練好的模型。
選擇模擬引擎的實務考量
面對眾多模擬引擎，工程師在選擇時不應只看速度，而應根據具體需求提問：是否需要大規模的合成數據生成？是否需要進行強化學習（Reinforcement Learning）？對感測器（如 LiDAR 或深度相機）的模擬精確度要求如何？
目前主流的引擎各有其定位：
MuJoCo 是一個專注於多關節動力學的開源物理引擎。它的核心強項在於物理正確性與接觸力學（Contact-rich physics），非常適合需要精確動力學分析的控制算法開發，但它在視覺真實感和大規模 GPU 平行模擬方面較弱。
MuJoCo Warp 則是 MuJoCo 的 GPU 加速版本。它將物理運算移至 CUDA 核心，旨在提高吞吐量（Throughput）。對於需要同時運行數千個環境來訓練強化學習策略的任務，MuJoCo Warp 能大幅降低 CPU 與 GPU 之間的數據傳輸瓶頸。
Isaac Sim 是一個基於 NVIDIA Omniverse 的高保真模擬框架。它使用 OpenUSD 作為數據標準，整合了 PhysX 物理引擎與 RTX 渲染。如果你需要極其真實的視覺環境、複雜的感測器模擬（如雷達、相機）以及數位分身（Digital Twin）的開發，這是首選。
Isaac Lab 則是一個專為機器人學習設計的輕量級框架。它將自己與 Isaac Sim 的依賴解耦，允許開發者根據需求選擇後端。如果你需要高視覺品質，可以接回 Isaac Sim；如果你只需要極高吞吐量的物理模擬來訓練模型，可以使用更輕量的 Newton 物理後端。
底層物理引擎的演進：Newton 引擎
為了讓模擬更加通用且高效，NVIDIA、Google DeepMind 與 Disney Research 共同開發了 Newton 物理引擎。這是一個開源且可微分（Differentiable）的 GPU 加速引擎。
可微分物理之所以重要，是因為它允許 AI 模型透過梯度下降直接優化物理參數，而不是像傳統方法那樣只能透過試錯（Trial and Error）來學習。
Newton 提供了多種求解器（Solver）以應對不同場景。例如，處理關節剛體系統時使用 SolverMuJoCo，而處理布料或軟體身體（Soft-body）時則使用 SolverVBD 或 SolverStyle3D。這種模組化設計讓研究人員可以根據物理系統的特性選擇最適合的數學模型。
總結與未來趨勢
到 2026 年，實體 AI 的開發重心已從單純追求單一引擎的快慢，轉向構建分層的基礎設施。物理引擎、可微分模擬器與訓練管線正逐漸走向開源化與標準化。
對於工程師而言，掌握如何將高保真模擬（High-fidelity simulation）與高吞吐量訓練（High-throughput training）結合，並成功將模型從虛擬環境遷移至實體設備，將是開發實體 AI 系統的核心競爭力。
來源：huggingface.co (The State of Simulation for Physical AI: An Overview)
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。