GENESIS

全球最快物理引擎：4300万FPS用于具身智能学习

许可证

Apache-2.0

概述

全球最快的物理引擎，提供4300万FPS的模拟速度。这是一个用于通用机器人和具身智能学习的生成式世界，由20多个研究实验室历时24个月合作构建。支持多种物理求解器（刚体、MPM、SPH、FEM、PBD、稳定流体），可在仅26秒内训练可迁移到现实世界的机器人策略。100% Python实现，跨平台支持，具有照片级真实感渲染。

GENESIS是全球最快的物理引擎，提供前所未有的4300万FPS模拟速度。它是一个用于通用机器人和具身智能学习的生成式世界平台，由全球20多个研究实验室历时24个月合作开发。作为通用物理引擎，GENESIS支持多种物理求解器，包括刚体、MPM（物质点法）、SPH（光滑粒子流体动力学）、FEM（有限元方法）、PBD（基于位置的动力学）和稳定流体模拟。它可以在仅26秒内训练可迁移到现实世界的机器人策略，具有100% Python实现、跨平台支持和照片级真实感渲染功能。当前版本 v1.4.6（2026 年 11 月 8 日）使可微仿真原生支持 PyTorch，速度提升约三倍，并将其扩展到使用隐式求解器的 FEM 实体；在 GPU 上处理小批量时，刚体求解器和隐式 FEM 求解器的运行速度提高数倍。它用刚性地平面取代了 SAP 和 FEM 求解器的内置地面，因此依赖该地面的场景需要一个地平面。

为何重要

GENESIS是物理仿真领域的范式转变——4300万FPS比现有引擎快几个数量级。这一速度使以往在计算上不可行的训练方式成为可能，让在单个GPU上进行大规模机器人学习成为现实。

解决的问题

在仿真中训练机器人策略需要数十亿个环境步，但现有仿真器速度太慢。GENESIS提供的仿真速度使大规模并行训练切实可行，将训练时间从数天缩短到数小时。

要点

• 4300万FPS——目前最快的物理仿真引擎
• 在同一引擎中支持刚体、软体、流体和布料仿真
• 内置可微分仿真，支持基于梯度的优化
• 生成式框架可创建场景、物体和相机轨迹
• 开源，提供Python API，易于集成

适用人群

• 需要海量仿真吞吐量的机器人学习研究人员
• 大规模训练强化学习策略的团队
• 可变形物体操作领域的研究人员
• 探索生成式仿真环境的实验室

局限

• 项目相对较新，API和文档仍在不断完善
• 自研物理引擎的行为可能与MuJoCo或Bullet不同
• 生成功能尚处于实验阶段，且需要大量GPU显存
• 社区和生态系统规模小于成熟的仿真器