Genesis: 通用物理模擬平台 - 重新定義 Embodied AI 的基礎設施

🎯 開發動機與解決痛點

在 Robotics、Embodied AI 和 Physical AI 領域中，高效能的物理模擬一直是核心挑戰。傳統的物理引擎要麼專注於單一物理現象（如剛體、流體），要麼在效能上無法滿足大規模並行模擬的需求。Genesis 的誕生正是為了解決這些根本性問題。

                    核心痛點：
                    分散的物理求解器：研究者需要使用多套不同的工具來模擬不同材料
效能瓶頸：傳統引擎無法充分利用現代 GPU 的並行計算能力
可微分性缺失：多數物理引擎不支援梯度反向傳播，限制了 AI 訓練應用
開發門檻過高：複雜的 API 設計讓物理模擬對一般開發者來說過於困難
跨平台支援不足：缺乏統一的跨平台解決方案

                

Genesis 透過「重新設計」而非「修改現有引擎」的方式，從底層打造了一個統一的多物理求解器框架。它不僅實現了單一平台同時支援剛體、流體、可變形物體、顆粒材料等多種物理現象，還在效能上達到了 43 萬倍於即時速度的驚人表現，為 AI 訓練和機器人學研究提供了革命性的基礎設施。

🛠️ 技術框架與設計模式

🔧 Taichi 高效能後端

基於 Taichi 的跨平台高效能計算框架，支援 CUDA、Vulkan、Metal 和 CPU 後端，實現一次編寫多平台運行

📦 PyTorch 深度整合

原生支援 PyTorch 張量操作和自動微分，讓物理模擬無縫融入深度學習工作流程

🎯 多求解器架構

統一管理剛體、MPM、SPH、FEM、PBD、Stable Fluid 六大求解器，支援求解器間的物理耦合

⚡ 資料導向設計

使用 Taichi 的 @ti.data_oriented 裝飾器，將 Python 程式碼編譯為高效能 GPU 核心函式

核心設計模式

🏗️ 統一求解器架構（Unified Solver Architecture）
Genesis 採用基於 Solver 基類的統一架構，每個物理求解器都繼承自相同的介面，確保了 API 的一致性和模組化設計。這種設計讓使用者可以輕鬆切換不同的物理模擬方法。

🎨 實體-元件模式（Entity-Component Pattern）
將物理對象分解為 Entity（實體）、Material（材料）、Morph（形狀）、Surface（表面）四個獨立元件，實現了高度的模組化和可重用性。這種設計讓使用者可以靈活組合不同的物理屬性。

⚙️ 策略模式（Strategy Pattern）
渲染系統支援光柵化（Rasterizer）和光線追蹤（RayTracer）兩種不同的渲染策略，使用者可以根據需求在效能和品質之間做出選擇。

🔧 核心業務邏輯實作

# 從 genesis/engine/simulator.py 擷取
@ti.data_oriented
class Simulator(RBC):
    """
    A simulator is a scene-level simulation manager, which manages 
    all simulation-related operations in the scene, including 
    multiple solvers and the inter-solver coupler.
    """
    
    def __init__(self, scene, options, coupler_options, 
                 tool_options, rigid_options, avatar_options, 
                 mpm_options, sph_options, fem_options, 
                 sf_options, pbd_options):
        self._scene = scene
        self.options = options
        # 統一管理所有物理求解器選項
        self.rigid_options = rigid_options
        self.mpm_options = mpm_options
        self.sph_options = sph_options

這段程式碼展示了 Genesis 如何使用統一的 Simulator 類別來管理多種不同的物理求解器，體現了軟體架構的一致性和可擴展性。

🎨 實體-元件模式應用

# Entity-Component 模式實作 - 來自 genesis/engine/entities/base_entity.py
class Entity:
    def __init__(self, idx, scene, morph, solver, material, surface):
        self._idx = idx
        self._scene = scene
        self._morph = morph      # 形狀元件
        self._solver = solver    # 求解器元件
        self._material = material # 材料元件
        self._surface = surface  # 表面元件

# 使用範例 - 從 examples/tutorials/hello_genesis.py
scene = gs.Scene()
franka = scene.add_entity(
    gs.morphs.MJCF(file="xml/franka_emika_panda/panda.xml"),
)

此處使用了實體-元件模式，將物理對象的不同面向（形狀、材料、表面）分離成獨立的元件，提高了程式碼的模組化程度和重用性。

⚡ 效能優化實作

# Taichi 效能優化範例 - 來自 genesis/engine/solvers/mpm_solver.py
@ti.data_oriented
class MPMSolver(Solver):
    def init_particle_fields(self):
        # 使用 Taichi 結構化資料型別提升記憶體存取效率
        struct_particle_state = ti.types.struct(
            pos=gs.ti_vec3,      # 位置
            vel=gs.ti_vec3,      # 速度
            C=gs.ti_mat3,        # 仿射速度場
            F=gs.ti_mat3,        # 變形梯度
        )
        
    @ti.func
    def update_stress(self, U, S, V, F_tmp, F_new, J, Jp, actu, m_dir):
        # GPU 核心函式，實現高效能應力計算
        stress = 2 * self._mu * (F_new - U @ V.transpose()) @ F_new.transpose()
        return stress

這個實作透過 Taichi 的資料導向設計和 GPU 編譯優化，實現了粒子方法（MPM）的高效能計算，是 Genesis 達到超高模擬速度的關鍵技術。

💡 應用情境

🤖 機器人學習與訓練

透過大規模並行模擬，訓練機器人進行複雜的操作任務。支援強化學習、模仿學習等多種 AI 訓練方法，單個 GPU 可同時運行數萬個訓練環境。

🏭 工業設計模擬

模擬複雜的工業製程，如液體混合、顆粒材料處理、機械組裝等。可用於產品設計驗證、製程優化和品質控制。

🎮 遊戲與虛擬實境

提供高品質的物理模擬效果，支援即時互動和照片級別的渲染品質。特別適合需要複雜物理互動的遊戲和 VR 應用。

🧪 科學研究與教育

為物理學、材料科學、流體力學等領域提供高精度的模擬工具。支援可微分物理，可用於反向工程和參數最佳化研究。

🏗️ 建築與結構工程

模擬建築結構的力學行為、地震響應、流體與結構互動等。支援 FEM 求解器，可進行精確的結構分析。

🏗️ 軟體架構圖

Genesis 採用分層架構設計，從使用者 API 到硬體抽象層，每一層都有明確的職責分工。多求解器並行運行，透過統一的 Taichi 後端實現跨平台高效能計算。

❓ 常見問題 Q&A

Q: Genesis 與其他物理引擎（如 PyBullet、MuJoCo）的主要差異是什麼？

統一多物理模擬：Genesis 最大的優勢是在單一平台中整合了六種不同的物理求解器，而傳統引擎通常只專精於特定領域（如 MuJoCo 專精剛體）。

效能突破：透過 Taichi 的 GPU 加速，Genesis 在模擬速度上比傳統引擎快數個數量級，單 GPU 可達到 43 萬倍即時速度。

可微分物理：原生支援自動微分，特別適合機器學習和最佳化應用，這是傳統引擎較少支援的功能。

Q: 哪些開發者最適合使用 Genesis？

🎯 主要目標使用者

AI 研究人員：需要大規模並行模擬進行強化學習、模仿學習等 AI 訓練的研究者。

機器人工程師：開發控制演算法、路徑規劃、操作策略的機器人研究團隊。

遊戲開發者：需要高品質物理模擬效果和即時渲染的遊戲工作室。

Q: Genesis 的學習曲線如何？新手需要哪些背景知識？

📚 建議的學習路徑

基礎要求：熟悉 Python 程式設計，了解基本的線性代數和物理概念。

進階應用：如需使用可微分物理功能，建議具備 PyTorch 使用經驗和機器學習基礎。

專業開發：深度客製化需要了解 Taichi 程式設計和 GPU 並行計算概念。

Q: Genesis 的效能瓶頸主要在哪裡？如何優化？

⚡ 效能優化建議

記憶體管理：大規模模擬時需要注意 GPU 記憶體使用量，建議使用批次處理和適當的場景分割。

求解器選擇：根據具體需求選擇最適合的求解器，避免不必要的計算開銷。

並行配置：充分利用 Genesis 的批次並行能力，同時運行多個環境以提高 GPU 利用率。

Q: Genesis 與 Nvidia Isaac Sim 相比有什麼差異？該如何選擇？

🚀 Genesis 的技術優勢

多物理求解器統一整合：Genesis 整合了 6 種物理求解器（剛體、MPM、SPH、FEM、PBD、Stable Fluid），可在單一平台中處理液體、固體、可變形物體等多種材料的耦合模擬，而 Isaac Sim 主要專精於剛體動力學。

極致效能表現：Genesis 達到 43+ 萬倍即時速度（單 GPU 支援 30,000+ 平行環境），相比 Isaac Sim 的典型 1-10K FPS，在大規模 AI 訓練應用中具有顯著優勢。

跨平台硬體支援：原生支援 CUDA、Vulkan、Metal 等多種 GPU 後端，可在 AMD、Intel、Apple 等不同硬體上運行，而非僅限於 NVIDIA 生態。

開源與可微分性：Apache 2.0 開源授權，內建可微分物理引擎，特別適合需要梯度計算的 AI 研究應用。

🏢 Isaac Sim 的生態優勢

成熟的生態系統：深度整合 NVIDIA Omniverse 生態，提供完整的場景製作、協作工具和企業級支援。

豐富的感測器模擬：提供更全面的感測器模型（LiDAR、相機、雷達等），特別適合自動駕駛等應用。

產業成熟度：較長的開發歷史和廣泛的產業採用，擁有更大的開發者社群。

🎯 選擇建議

選擇 Genesis 的情境：

需要多物理耦合模擬（軟機器人、流體操作等）
大規模 AI 訓練需求（強化學習、模仿學習）
效能導向的研究應用
需要可微分物理的應用
跨平台硬體部署需求
開源專案或學術研究

選擇 Isaac Sim 的情境：

企業級產品開發與部署
需要豐富感測器模擬的應用
深度整合 NVIDIA 生態的專案
需要完整場景製作工具的團隊
商業專案需要官方技術支援

💡 總結：Genesis 更適合追求極致效能和多物理功能的研究應用，而 Isaac Sim 更適合需要完整生態支援的企業級開發。兩者可以根據專案需求和團隊背景進行選擇，也可以在不同階段採用不同的工具。

🔮 未來展望

Genesis 團隊正在積極開發下一個版本的功能，目標是打造更完整的 Embodied AI 生態系統。未來的發展方向將專注於提升易用性、擴大應用領域，並深化與 AI 訓練工作流程的整合。

🔬 可微分觸覺模擬

v0.3.0 將推出完整的可微分觸覺感測器模擬，為接觸豐富的機器人操作任務提供更精確的感測模型

🤖 生成式資料引擎

整合大語言模型，實現自然語言描述到物理場景的自動生成，降低場景建構的技術門檻

🌐 分散式計算支援

支援多 GPU 和叢集計算，讓超大規模模擬成為可能，滿足工業級應用需求

📱 行動平台最佳化

針對行動裝置和邊緣計算進行最佳化，讓實時物理模擬在更多應用情境中成為可能