物理AI仿真现状综述

本文系统梳理了物理AI仿真的现状与必要性，指出仿真已成为机器人模型开发的核心环节，而不仅仅是调试工具。

• 核心挑战：物理AI缺乏互联网规模的数据，机器人必须通过物理交互学习，但真实世界数据采集缓慢、昂贵且有风险。
• 仿真价值：通过GPU并行生成大量逼真、物理可信的数据，可大幅降低数据获取成本，支持感知数据集生成、强化学习训练、演示收集等。
• 三计算机范式：训练计算机（GPU集群）、仿真计算机（GPU工作站，加速物理与渲染）、机器人计算机（边缘设备），三者协同。
• 趋势转变：仿真已从几何调试、控制器测试，演变为模型开发循环的一部分，用于基准测试、对抗场景测试等。
• 看点：仿真不再是辅助工具，而是物理AI规模化落地的关键基础设施，其重要性将随机器人应用爆发而持续增长。

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