机器人仿真技术（Robotic Simulation）在过去十年经历了从“辅助设计工具”到“智能进化核心”的革命性转变。在 2025 年的专业视野下，仿真已不再仅仅是验证算法的沙盒，而是通过大规模并行计算、高保真物理引擎以及生成式 AI，成为了驱动具身智能（Embodied AI）跨越“仿真到现实（Sim-to-Real）”鸿沟的数字化发动机。

以下是机器人仿真技术十年演进的深度剖析：

I. 物理引擎的进化：从“近似模拟”到“微分与异构融合”

1. 经典刚体动力学（2015-2018）

• 代表工具： ODE (Open Dynamics Engine), Bullet, DART。
• 技术逻辑： 专注于多连杆系统的刚体动力学。这一时期的仿真在处理接触摩擦、柔性物体和流体时通常采用粗糙的线性化近似。
• 专业局限： 仿真环境极其“干净”，导致算法在面对现实世界的崎岖地面或不规则物体时频繁失效（Sim-to-Real Gap）。

2. GPU 加速与微分仿真（2019-2022）

• 突破性进展： MuJoCo 被 DeepMind 开源，NVIDIA Isaac Gym 推出。
• 关键范式： * 大规模并行化： 实现了在单个 GPU 上同时模拟数千个机器人实例，将强化学习（RL）的训练时间从周缩短到小时。
• 微分物理（Differentiable Physics）： 仿真过程变得可微，这意味着可以直接通过梯度下降法来优化机器人的硬件设计或控制参数。

3. 2025 前沿：Newton 引擎与通用物理（Next-Gen）

• 现状： 由 NVIDIA、Google DeepMind 与 Disney 合作开发的 Newton 物理引擎 成为新标准。
• 前沿视角： 实现了刚体、柔性体（布料、肌肉）、流体及颗粒物质的统一耦合。这使机器人能够仿真抓取柔软的面团、在沙地上行走等极度复杂的物理交互。

II. 环境表征的飞跃：从“人工建模”到“神经重构”

1. CAD 与程序化建模

• 十年前，仿真场景主要依靠 3D Max/Maya 手工建模，纹理简单且缺乏光影真实感。

2. 光线追踪与神经渲染（2023-2025）

• 实时光线追踪 (RTX)： 现代仿真器（如 Isaac Sim）利用 RTX 技术提供照片级的视觉输入，解决了视觉感知模型在光影多变场景下的鲁棒性问题。
• NeRF & Gaussian Splatting (GS)： 最前沿的演进是利用3D 高斯泼溅将真实世界的场景直接重构成仿真环境。机器人只需通过相机扫描一次，即可在数分钟内生成一个可交互、物理准确的虚拟数字孪生空间。

III. 训练范式的突变：生成式 AI 与合成数据（2024-2025）

1. 生成式仿真（Generative Simulation）

• 前沿视角： 仿真不再是静态的。利用生成式 AI (GenAI)，系统可以根据机器人的失败记录，自动生成数百万个具有挑战性的“长尾场景（Corner Cases）”。
• 合成数据飞轮： 仿真器已成为视觉-语言-动作 (VLA) 模型的语料工厂。通过“合成数据生成管线”，开发者可以在虚拟空间中低成本地产生海量带标注的动作数据，用于预训练大型具身模型。

2. Sim-to-Real 鸿沟的消解

• 采用领域随机化（Domain Randomization）和自适应系统辨识。2025 年的先进技术已能让人形机器人在仿真中完成“后空翻”或“乒乓对打”的策略训练，并直接部署到物理硬件上，且几乎无需参数微调。

IV. 机器人仿真十年技术对照表

总结：2025 年的行业共识

“仿真即现实的数学镜像”。

机器人仿真技术的十年演进，是从**“模拟外在形态”到“重构内在物理法则”的跨越。对于人形机器人等复杂系统而言，仿真已成为算法迭代的唯一高速通道。未来，随着世界模型（World Models）**与仿真技术的进一步融合，机器人将在虚拟宇宙中完成数万年的“数字进化”，最终以完美的姿态降临物理世界。

NVIDIA Newton Physics Engine: The future of robotic simulation
这视频详细展示了由 NVIDIA 与 Google DeepMind 合作开发的下一代物理引擎 Newton，它是 2025 年机器人仿真领域最前沿的技术标准。