OmniTools 7月22日消息，Hugging Face 7月21日消息，Hugging Face 联合 NVIDIA 发布《物理 AI 仿真技术发展现状综述》报告。报告指出，受限于真实世界数据采集的高成本、高风险与低效率，仿真已成为训练物理 AI 系统的核心环节，广泛用于生成合成数据、强化学习策略训练、算法验证及罕见场景测试。
报告梳理了当前主流仿真引擎的技术特点：MuJoCo 侧重高精度接触动力学建模；MuJoCo Warp 实现 GPU 加速批量仿真，适配大规模策略训练；NVIDIA Isaac Sim 依托 Omniverse 与 PhysX，支持高保真渲染与多传感器仿真；Isaac Lab 3.0 则解耦 Omniverse 依赖，支持 Isaac Sim 与轻量级 Newton 物理引擎双后端切换。
Newton 作为开源 GPU 加速物理引擎，由 NVIDIA、Google DeepMind 与 Disney Research 联合开发，集成 MuJoCo Warp 等后端，提供多种求解器以适配不同物理建模需求，包括刚体、软体、布料及粒子系统等。
