Genesis：生成式物理引擎，一句话生成完整精确的模拟物理世界

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Genesis是什么？

Genesis 是一款由国内外众多高校（清华、北大、港大、CMU、马里兰、哥伦比亚、斯坦福、MIT等）和产业机构（英伟达、太极图形以及MIT-IBM Watson AI Lab）联合开发的生成式物理引擎，专为通用机器人/嵌入式 AI/物理 AI 应用程序而设计。结合 AI 与物理仿真技术，实现超高精度的动态模拟与多模态生成。它支持从刚体、液体到软体机器人的物理仿真，并能通过自然语言生成交互式 3D 场景、机器人策略和面部动画。相比现有解决方案，Genesis 提供 10-80 倍速度提升，兼具高效与精确。其开源生态为机器人研究、虚拟世界构建和物理 AI 应用带来革命性突破，推动行业发展进入新阶段。

Genesis的主要特性

通用物理引擎
- 多物理现象支持： 支持刚体（Rigid Body）、液体（Fluid）、气体（Gas）、软体（Soft Body）、薄壳（Thin-Shell）和颗粒材料（Granular Materials）等复杂物理现象的仿真。
- 模块整合： 将多种物理求解器（MPM、SPH、FEM、PBD 等）整合到一个统一的框架中，支持多现象耦合仿真。
生成式数据引擎
- 多模态数据生成： 支持通过自然语言描述生成 3D 场景、视频、机器人策略和表情动画等多样化数据。
- 自动化数据生成： 降低数据收集和生成的人工成本，加速机器人学习和任务开发。
高性能仿真
- 超快速度： 单个 RTX 4090 GPU 的仿真速度可达 4300 万帧每秒（FPS），比实时快 430,000 倍。
- 跨平台支持： 兼容 Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统，支持 CPU、Nvidia GPU、AMD GPU 和 Apple Metal 等多种硬件。
光线追踪与高保真渲染：内置光线追踪引擎，支持高性能渲染，生成高保真视觉效果，用于动态场景展示和仿真结果可视化。
多机器人支持
- 支持多种机器人类型，包括机械臂（Robot Arm）、四足机器人（Legged Robot）、无人机（Drone）和软体机器人（Soft Robot）。
- 提供丰富的文件格式兼容性（如 MJCF、URDF、OBJ、GLB、PLY、STL 等）。
可微分性（Differentiability）
- MPM 求解器和工具求解器支持可微分仿真（Differentiable Simulation），其他模块的可微分功能将在未来更新中逐步加入。
用户友好性
- 易用的 Python API： 提供直观的接口设计，简化仿真配置和任务开发流程。
- 快速安装： 通过 PyPI 一键安装（pip install genesis-world），搭配 PyTorch 使用。
触觉传感器仿真：包含基于物理的触觉传感器仿真模块，支持可微分模拟，用于接触丰富的机器人操作场景（将在未来版本中整合）。

Genesis 的应用场景

机器人研发与任务规划
Genesis 为机器人研究人员提供了高质量的仿真环境，能够生成丰富的任务场景和操作数据，优化机器人学习与行为策略。其 Sim2Real 功能支持从仿真环境迁移到现实操作，适用于机械臂、四足机器人和无人机的开发与部署，加速机器人在实际场景中的落地。
虚拟世界构建与动态场景模拟
Genesis 可用于创建高度真实的虚拟世界和动态场景，适配游戏开发、影视动画和虚拟现实（VR/AR）等领域。例如，通过物理引擎模拟复杂的布料、液体和粒子效果，为用户提供沉浸式体验和精致的视觉表现。
科学研究与工程设计
在科研与工程领域，Genesis 可模拟复杂物理现象，如流体动力学、热传导和材料变形，为科学实验和工程设计提供精确的仿真支持。其高效的仿真能力也适用于桥梁和建筑等结构测试，提升设计的可靠性与安全性。
数据生成与多模态学习
Genesis 支持生成高质量的多模态数据集，包括图像、视频和动作轨迹，用于训练 AI 模型。开发者还可通过自然语言描述生成多模态学习场景，助力跨模态任务的研究与开发，提升 AI 的智能化水平。
医疗与生物仿真
Genesis 在医疗领域可用于手术模拟、医疗设备设计等，帮助医生提升手术精确性和设备可靠性。同时，在生物学研究中，Genesis 可仿真细胞与分子运动、生物体力学行为，为生物科学研究提供直观的工具支持。
人机交互与触觉仿真
Genesis 能生成复杂的人机交互任务，并支持触觉传感器仿真，模拟真实接触场景，为智能交互界面和力反馈系统提供创新支持。这种能力适用于开发虚拟训练系统和先进的智能设备，优化用户体验。