物理AI（Physical AI）的核心瓶颈是数据获取。与互联网规模的文本/图像数据不同，机器人必须通过物理交互学习（如杯子滑落、线缆弯曲、夹爪错误接触），真实世界采集成本高、风险大、不可扩展。仿真成为关键桥梁，通过GPU并行生成数千小时的虚拟经验，且已从调试工具演变为模型开发的核心环节，用于生成感知数据集、训练强化学习策略、收集演示、增强真实数据、基准测试以及测试罕见对抗场景。

文章提出一个“三计算机”范式：Training computer（大规模GPU集群训练基础模型）、Simulation computer（GPU工作站利用加速物理和RTX渲染生成经验与传感器数据）、On-robot computer（边缘设备如NVIDIA Jetson AGX Thor运行策略）。不同仿真引擎针对不同机器人域和加速特性有所侧重。

主流引擎对比：
– MuJoCo：开源、快速、精确的物理引擎，专注于多关节动力学和接触丰富的运动。优势是确定性管线、定义良好的逆动力学、强接触建模、广义坐标仿真。不擅长照片级渲染和GPU大规模并行。
– MuJoCo Warp (MJWarp)：基于NVIDIA Warp的GPU加速版本，将MuJoCo风格的物理引入批量GPU设置，适合强化学习和大规模策略训练，设计目标更看重吞吐量而非单步延迟，减少CPU-GPU传输瓶颈。
– Isaac Sim：基于NVIDIA Omniverse的开源仿真框架，使用OpenUSD作为数据层，提供通过PhysX的高保真物理、RTX照片级渲染、机器人专用传感器仿真（相机、深度、激光雷达等）以及合成数据生成工作流，可导入CAD、URDF、MJCF、USD等格式。
– Isaac Lab 3.0：开源、GPU加速、面向智能体的机器人学习仿真框架。最新版已解耦Isaac Sim和Omniverse依赖，成为轻量级多后端框架。开发者可选择使用Isaac Sim+PhysX+RTX进行照片级渲染，或运行轻量无头Newton物理引擎实现高吞吐仿真，也可通过独立OVRTX渲染器或Newton渲染器添加视觉传感器用于基于视觉的RL任务。

Newton：由NVIDIA、Google DeepMind、Disney Research共同开发，由Linux Foundation管理的开源、GPU加速、可扩展、可微分的物理引擎，基于NVIDIA Warp和OpenUSD，集成了MuJoCo Warp作为关键物理后端。提供多种求解器（SolverMuJoCo、SolverFeatherstone等），不规定单一方法，可根据物理系统选择。在Isaac Lab中，MuJoCo-Warp求解器是目前高吞吐机器人学习实验的主要焦点。

其他引擎：PyBullet（CPU快速原型）、DART/ODE（Gazebo后端）、Drake（接触隐式轨迹优化的黄金标准），但没有一个能回答“我需要一个GPU上跑4096个人形机器人”的问题。

文章指出，2026年更有趣的问题不是“哪个引擎最快”，而是“哪些层会成为共享基础设施，不同引擎在其上构建”。越来越多核心基础设施（物理引擎、可微分仿真器、训练管道）以开源、开放治理、消费级GPU可用的形式出现，大幅降低准入门槛。