野心满满的Genesis：要让你用一句话为机器人生成一整个世界

主要观点总结

来自多个顶尖高校和企业的团队推出了全新的物理仿真平台Genesis，专为通用机器人、具身人工智能和物理AI应用设计。Genesis结合了生成式AI的创造力和真实世界物理的准确性，为大规模机器人模拟、工业自动化和复杂研究项目开创了新的可能性。平台具备通用物理引擎、机器人仿真平台、照片级真实感渲染系统和生成式数据引擎等多种功能。

关键观点总结

关键观点1: Genesis平台的主要特点

Genesis是一个专为通用机器人、具身人工智能和物理AI应用而设计的物理仿真平台，具备多种功能，包括通用物理引擎、机器人仿真平台、照片级真实感渲染系统和生成式数据引擎等。它结合了生成式AI的创造力和真实世界物理的准确性，能够创建虚拟环境并进行训练，帮助机器理解物理世界并与之互动，具备逼真的速度和效率。

关键观点2: Genesis的物理引擎和仿真平台

Genesis的物理引擎完全采用纯Python开发，速度比常用于机器人模拟和强化学习研究的框架如Isaac Gym和MJX快10到80倍，且没有牺牲精确度。它能够在RTX 4090上快速训练出可迁移至现实世界的机器人运动策略，并在不到2毫秒的时间内为大量机器人手臂求解IK，创造了前所未有的速度和效率。

关键观点3: Genesis的生成式数据引擎

Genesis的生成式数据引擎能够将用户提示的自然语言描述转化为多种形式的数据。这一强大的基础辅以生成式代理框架，旨在自动化数据生成，推动机器人研究及更广泛领域的边界。该引擎通过整合先进的物理求解器和一个生成式代理，提供了无与伦比的仿真能力。

关键观点4: Genesis的目标和应用价值

Genesis团队的目标是构建一个通用数据引擎，旨在实现机器人、物理AI及其他应用的完全自动化数据生成。它通过降低物理模拟的门槛，虚拟再现现实世界，从而减少人类在数据生成中的投入。此外，Genesis还解决了机器人行业的数据收集难题，通过物理模拟和生成式AI技术自主生成大量多样化的训练数据，无需依赖昂贵的真机数据采集。

文章预览

作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com 来自卡内基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工计算机科学与人工智能实验室、英伟达和清华大学的众多核心贡献者推出了一个全新的物理仿真平台Genesis，专为通用机器人、具身人工智能和物理AI应用而设计。 Genesis项目已经开发了2年，结合了生成式AI的创造力和真实世界物理的准确性。能够创建虚拟环境并进行训练帮助机器理解物理世界、更好的与物理世界互动，这种方式不仅逼真，而且速度和效率都很高。 Genesis同时具备多种功能： - 通用物理引擎： 一个从零开始重新构建的通用物理引擎，能够模拟广泛的材料和物理现象。 - 机器人仿真平台： 一个轻量级、超快、符合 Python化且用户友好的机器人仿真平台。 据项目贡献者CMU机器人研究所博士生Zhou Xian表示，Genesis的物理引擎完全采用纯Python开发，其速度 ………………………………