耗費 2 年多時間，海內外近20家機構參與了內部測試。

原標題：歷時2年，華人團隊力作，震撼開源生成式物理引擎Genesis，可模擬世界萬物
文章來源：機器之心
內容字數：7474字

CMU開源生成式物理引擎Genesis：模擬速度超現有引擎10-80倍

近日，卡內基梅隆大學（CMU）聯合20多家研究實驗室開源發布了一個生成式物理引擎Genesis，旨在構建一個能夠生成4D動態世界的通用數據引擎。該項目耗時兩年多，由近20家機構參與內部測試。

1. Genesis的卓越性能

Genesis的主要特點是其驚人的模擬速度。官方數據顯示，其模擬速度比現有GPU加速的機器人模擬器快10到80倍。在一個例子中，單臺RTX 4090上，Genesis的模擬速度比實時速度快約43萬倍，僅需26秒就能訓練完成一個可遷移到真實世界的機器人策略。這得益于其高度優化的物理引擎，支持GPU加速并行運算，并采用“auto-hibernation”技術加速靜態實體的模擬。

2. 多功能的生成式物理引擎

Genesis不僅僅是一個物理引擎，更是一個綜合物理模擬平臺，具備以下特性：

1. 通用物理引擎：能夠模擬各種材料和物理現象，包括剛體、鉸接體、布料、液體、煙霧等。
2. 輕量級且用戶友好的機器人仿真平臺：提供簡單易用的API。
3. 強大的照片級真實感渲染系統：支持光線追蹤。
4. 生成式數據引擎：能夠根據自然語言提示生成各種數據，例如交互式場景、任務提議、獎勵函數、機器人策略、角色、物理上精確的視頻等。
5. 可微分性：支持可微分模擬，方便與機器學習算法結合。

3. Genesis的應用場景

Genesis的應用范圍廣泛，包括：

1. 機器人技術：自動生成機器人策略和訓練數據，實現Sim2Real。
2. 物理AI：模擬各種物理現象，用于研究和開發物理AI模型。
3. 游戲開發：生成高質量的物理效果和角色動畫。

Genesis已展示了其在生成4D動態世界、模擬各種材料和物理現象、生成機器人策略、生成3D交互場景和開放世界鉸接物體、以及生成語音音頻和面部表情等方面的能力，其應用前景廣闊。

4. 開源與未來展望

Genesis目前已開源底層物理引擎和模擬平臺，未來將逐步推出對生成框架的訪問。其GitHub項目已獲得大量關注，展現了其在學術界和工業界的巨大潛力。研究團隊希望Genesis能夠成為機器人學研究的通用數據引擎，推動具身AI和物理AI領域的發展。

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺