Linux基金会迎来牛顿：下一代开源机器人物理引擎

引言

物理仿真在机器人技术中至关重要：在机器人实际运动之前，其大部分学习、测试和控制都发生在虚拟环境中。但传统仿真器往往难以匹配现实世界的物理复杂性，特别是在接触、摩擦、可变形材料和不可预测表面方面。这种差异被称为"仿真到现实的差距"，是机器人和具身AI领域最大的障碍之一。

9月29日，Linux基金会宣布将贡献牛顿——一个下一代GPU加速的物理引擎，作为一个完全开放、社区治理的项目。此举旨在加速机器人研究，降低入门门槛，并确保在中立治理下的长期可持续性。

什么是牛顿？

牛顿是一个物理仿真引擎，专门为需要高保真度、高性能和可扩展性的机器人专家和仿真研究人员设计。它是由迪士尼研究、Google DeepMind和NVIDIA合作构思的。最近对Linux基金会的贡献将牛顿转变为一个开放治理项目，邀请更广泛的社区合作。

设计目标与关键特性

GPU加速仿真：牛顿利用NVIDIA Warp作为其计算骨干，在GPU上进行物理计算，比传统的基于CPU的仿真器具有更高的吞吐量。
可微分物理：牛顿允许梯度通过仿真步骤传播，使得将物理集成到学习管道中成为可能（例如通过控制参数进行反向传播）。
可扩展和多求解器架构：用户或研究人员可以插入自定义求解器，混合模型（刚体、软体、布料），并根据特定领域需求定制功能。
通过OpenUSD实现互操作性：牛顿基于OpenUSD（通用场景描述）构建，允许对机器人和环境进行灵活的数据建模，并更容易与资产管道集成。
与MuJoCo-Warp兼容：作为牛顿项目的一部分，MuJoCo骨干被适配（MuJoCo-Warp）用于在牛顿框架内进行高性能仿真。

牛顿的GitHub组织确认该项目在Linux基金会下治理，是社区构建的，并在Apache 2.0许可下授权。仓库自述文件描述其目标是用一个更通用、开放的架构取代warp.sim（先前的模块）。

Linux基金会的作用与治理

将牛顿置于Linux基金会下的决定标志着一个重要的转折点。牛顿现在受益于中立治理、社区监督和长期可持续性，而不是受制于一个企业管理者。

为何贡献给Linux基金会？

供应商中立性：拥有多个贡献者（迪士尼、DeepMind、NVIDIA），中立的家园有助于避免冲突并提供共享信任。
开放社区模式：Linux基金会提供治理流程、贡献者结构、法律框架和值得信赖的品牌来支持增长。
更广泛的采用：Linux基金会下的项目通常吸引更广泛的贡献者、采用者和集成者基础。

治理、许可和仓库

牛顿在Apache 2.0下许可，这是一个鼓励商业使用、重新分发和修改的宽松开源许可证。
GitHub组织托管多个仓库：主引擎、治理文档、资产和转换器（例如MuJoCo到USD）。
项目仍处于alpha/早期阶段，预计会出现不稳定性，API可能会快速演变。
初始集成存在于Isaac Lab（一个NVIDIA/机器人仿真框架）中，在一个积极开发的分支中。

通过将牛顿嵌入Linux基金会，该项目寻求在创新与稳定性之间取得平衡，并为机器人仿真构建一个可持续的开放生态系统。

技术亮点与能力

以下是牛顿提供的底层功能及其架构值得注意的原因的深入探讨。

多求解器与可扩展性

牛顿支持模块化求解器架构。它允许：

自定义求解器或混合求解器（刚体、软体、布料、颗粒）
混合域（例如软刚耦合）
用户定义的约束、积分器、数值方法

这种灵活性在机器人技术中至关重要，因为与可变形物体、流体或不规则地形的交互通常需要专门的模型。

可微分物理

一个显著特征是可微分仿真，意味着牛顿可以计算物理结果相对于输入或控制参数的导数。这在将仿真与机器学习耦合时很有价值，机器人可以通过梯度学习，而不仅仅是试错强化。

可微分性实现了更高效的优化、更好的策略学习以及仿真与控制循环之间更紧密的集成。

通过Warp进行GPU加速

牛顿构建在NVIDIA Warp之上，允许用Python（或混合语言）编写GPU内核和并行例程。Warp处理低级调度、数据移动和并行执行，因此用户可以在更高层次表达物理逻辑，而无需处理GPU样板代码。这使得具有数千个相互作用物体或精细接触计算的真实感仿真器成为可能。

与机器人框架集成

牛顿正在集成到Isaac Lab中，在那里它支持仿真到仿真或仿真到现实的工作流程。Isaac Lab分支已经可以将牛顿中训练的策略转移到其他仿真器如PhysX，并在某些情况下部署到硬件。集成仍是实验性的，但早期结果很有希望。

在机器人堆栈中使用牛顿为用户提供了更一致、高性能的物理核心，并具有交换求解器或与遗留框架链接的选项。

数据与资产互操作性

使用OpenUSD作为表示基础有助于牛顿与视觉和资产管道清晰集成。它确保环境描述、机器人模型和场景可以在工具（渲染器、仿真引擎、资产编辑器）之间共享或重用。牛顿还包括工具，如MuJoCo到USD转换器，以简化迁移。

用例与早期采用

牛顿的设计使其非常适合许多先进的机器人和仿真应用。以下是一些令人兴奋的早期用例：

机器人研究与通用机器人

牛顿明确针对通用机器人，即必须在多个任务、环境和物理交互中行动的机器人。可扩展性、可微分性和丰富接触行为（在雪地或砾石上行走，处理易碎物体）的能力是该愿景的核心。

仿真到现实策略转移

由于牛顿支持训练和部署工作流程，研究人员可以在仿真中训练控制策略，然后将其转移到真实机器人。跨物理模型实验的能力有助于缩小仿真到现实的差距。

表现力强的机器人角色与娱乐

迪士尼研究计划利用牛顿开发机器人角色，这些角色必须在现实世界设置中进行微妙而令人信服的交互（例如娱乐机器人执行手势、处理物体、表达运动）。物理保真度和可扩展性使牛顿成为这些要求苛刻任务的有吸引力的引擎。

学术与机构采用

慕尼黑工业大学和北京大学等知名机构已经表现出对牛顿的兴趣或参与。随着Linux基金会项目获得关注，更多实验室可能采用牛顿进行仿真和控制研究。

挑战、风险与关注领域

虽然牛顿非常有前途，但未来仍面临一些风险和挑战。

Alpha状态与API不稳定性

牛顿目前处于早期开发阶段。随着其发展，其API可能会改变，功能可能会转移，集成可能会中断。用户必须谨慎将其用于生产任务，直到其稳定。

与成熟引擎的验证

像PhysX、Bullet或MuJoCo这样的成熟引擎拥有数十年的使用、调试和社区支持。牛顿必须在正确性、稳定性和边缘情况处理方面证明同等水平，才能成为关键任务的默认替代方案。

性能与准确性的权衡

仿真器通常平衡速度与物理保真度（例如简化接触解析、放松约束）。牛顿需要谨慎应对这些权衡，用户将同时要求快速仿真和可信、安全的动力学。

社区与生态系统采用

开放引擎只有在广泛采用的情况下才能蓬勃发展。挑战包括：

吸引贡献者和用户
构建文档、教程和工具
确保与现有框架的互操作性
避免碎片化（分叉、竞争标准）

这对机器人与开源意味着什么

Linux基金会托管牛顿不仅仅是一个技术公告，它标志着机器人软件开发与共享方式的转变。

降低仿真门槛：小型实验室或初创公司可以访问高端仿真能力，而无需承担高昂的许可成本。
减少供应商锁定：拥有宽松许可、社区治理的引擎，开发人员不必绑定到一个公司的路线图。
加速创新：研究人员可以构建自定义物理模块，实验新求解器，并自由分享改进。
竞争与合作：牛顿可能与现有引擎（PhysX、Bullet、MuJoCo）共存或竞争，促进更丰富的选择。
机器学习与机器人技术之间更好的集成：可微分物理在学习与控制之间提供了更紧密的耦合，可能加速具身AI的进展。

随着时间的推移，牛顿可能成为机器人技术、仿真和AI赋能物理系统中的基础工具。

结论

Linux基金会采用牛顿物理引擎标志着机器人和开源仿真的关键时刻。牛顿的架构——GPU加速、可扩展、可微分——使其成为下一代机器人研究和部署的强大引擎。

尽管如此，现在仍为时过早。稳定性、社区采用和验证将是未来几个月的关键。但如果牛顿能够在中立治理下实现其雄心，它有望重塑机器人系统的仿真和学习方式。