Motphys 发布物理仿真引擎 MotrixSim 1.0，核心用 Rust 开发

性能方面，MotrixSim 采用 CPU/GPU 异构架构和统一约束链，在 4096 并发环境下达到数百万物理步/秒，G1 人形机器人端到端训练仅需 10.2 分钟，对比传统方案的 130.8 分钟提速约 12 倍。它通过融合视觉、几何与触觉三类感知，实现环境观测与行为反馈闭环。

与依赖高端显卡的路线不同，其 CPU 版本用 Rust 开发，兼顾性能与内存安全，并兼容鲲鹏、天数智芯、摩尔线程、英伟达、AMD、苹果等多元算力生态，官方文档已在 motrixsim.motphys.com 开放。

谋先飞 Motphys 发布物理仿真引擎 MotrixSim 1.0，核心采用 Rust 开发

IT之家 11 月 15 日消息，谋先飞（Motphys）新一代物理仿真引擎 MotrixSim 1.0 昨日正式发布。 据介绍，MotrixSim 是一个 高性能的物理仿真引擎 ，专为多体动力学和机器人仿真设计，支持广泛的应用场景，包括机器人控制、强化学习、工业仿真等。主要特性如下： 物理仿真：支持刚体动力学、碰撞检测等完整的物理仿真功能 广义坐标建模：采用广义坐标系统，支持复杂的多体系统建模 全新求解器：采用自研的约束模型和求解器，提供高效、稳定的多体动力学计算 高性能计算：CPU 版本基于 Rust 开发，提供出色的性能和内存安全性 Python API：简洁易用的 Python 接口，便于快速开发和原型制作 机器人支持：专门优化的机器人仿真功能，高度兼容 MJCF 模型格式 官方表示，MotrixSim 将真实世界的物理参数 1:1 复刻进仿真环境中，结合多模态传感器与高保真渲染，为机器打造了一个既能“看清”又能“摸准”的平行世界。 据介绍，通过其独创的 CPU / GPU 异构架构，利用高性能通信和统一内存的优势，以及突破百万级并发的统一约束链，在保证物理精度的同时，实现了训练规模和吞吐量的双重放大。 论文数据显示，在 4096 并发环境下跑出数百万物理步 / 秒， 让 G1 人形机器人的端到端训练完成仅需 10.2 分钟 （传统方案 130.8 分钟）。 通过融合视觉（看清颜色和纹理）、几何（测出形状、距离和深度）与触觉（感受压力、摩擦和软硬）感知，完成环境观测与行为反馈的闭环，解决“机器人认知盲区”的难题。 此外，别于传统极度依赖高端显卡的重资产路线， MotrixSim 核心采用 Rust 语言开发 ，兼顾高性能与内存安全。同时，引擎深度兼容鲲鹏、天数智芯、摩尔线程、英伟达、AMD、苹果等多元算力生态。 IT之家附官方文档如下： https://motrixsim.motphys.com/

本条情报归属 AITOP「产品」核心栏目，重点聚焦中国 AI 产业与国产大模型生态。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：MotrixSim、Motphys、机器人仿真、Rust，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。

信源核验说明：本文原始线索采编自「IT之家」，经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。