物理AI实验室 // 第 1.4 集 // 小测
仿真器地图
MuJoCo、Isaac、Newton、Genesis，各擅长什么
01
同一段抓杯子的动作在两个引擎里回放，前半段几乎重合，手指一碰到杯子，两条轨迹就越走越开。最可能的原因是？
两个引擎渲染画面的方式不一样
两个引擎算接触用的近似不同
其中一个引擎的重力参数写错了
两个引擎加载了不同型号的机器人
02
把仿真的时间步长调小，最可能发生什么？
算得更快，结果也更准
更快，但接触容易穿模
更准，但是算得更慢
结果不变，只是曲线更平滑
03
你要研究手指和小零件之间的精细接触，还希望结果能和大量论文对比。按片中的介绍，哪个引擎最对口？
MuJoCo：接触算得准，常被当作基准
Genesis：很新，想把多种物理统一进来
Isaac：画面逼真，适合生成图像数据
Newton：主打让布料、软物一起算
04
你要在文章里引用“MuJoCo-Warp 让人形仿真快 70 倍以上”。下面哪种写法最合适？
独立评测证实，各种任务都快了 70 倍
论文实测，比在真机上训练快 70 倍
DeepMind 官方承诺，最低提速 70 倍
据英伟达介绍，人形仿真快 70 倍以上
05
一个团队用最快的引擎、几千个并行环境练好了抓取策略，搬到真机上却经常失手。片尾的哪条提醒最能解释这件事？
引擎还不够快，换个更快的重新练
并行环境开得太多，策略学乱了
快不等于准，仿真也不等于现实
仿真根本没用，只该在真机上练
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