标题：CMU周衔：聊聊物理引擎Genesis的源启与未来

近日，CMU联合18家研究机构开源发布了生成式物理引擎Genesis，引起广泛关注。该项目由12位青年华人学者组成的核心团队打造，项目领导者为CMU机器人研究所博士生周衔。

Genesis具备多项特点：原生Python开发，包含前端界面和后端物理引擎；GPU加速，速度比现有平台快多倍；统一框架支持多种物理求解器；逼真光线追踪渲染；可微性兼容；物理精确的触觉传感器；原生支持生成式模拟。Genesis在RTX4090设备上模拟速度可达实时的430000倍，26秒内生成可迁移至现实世界的机器人运动策略。

周衔表示，Genesis将长期维护，目标是成为具身智能和物理AI的最佳仿真和数据平台。Genesis的idea源于2022年他在MIT-IBM Watson AI Lab实习期间，尝试复杂流体操作任务时，发现现有仿真器无法满足需求。Genesis从仿真器演进为数据引擎，得益于ChatGPT等大语言模型的应用，使自动化生成机器人数据成为可能。

Genesis最大的亮点在于易用性、速度与功能。项目团队致力于打造一个透明、开源、易访问、理解与贡献的平台。周衔强调，Genesis的可微性有助于加速强化学习研究，尽管目前该领域仍处于研究阶段。

Genesis历时两年，面临诸多挑战，包括寻找专业人士、协调合作等。团队坚持下来，逐步完善项目。面对质疑，周衔表示Genesis已在速度和精度上证明自身实力，未来将持续更新，增加更多功能。