Motphys 产品

刚体物理模拟涵盖了刚体的碰撞检测、动力学、关节以及场景查询等特性。为了更好地满足工业仿真的需求，我们进一步支持了广义坐标和多体物理建模，以实现更精确的驱动模型和更优秀的动态稳定性。此外，在为机器学习提供物理仿真环境的应用领域，为了加速训练效率，我们还推出了GPU版本的刚体物理引擎，并且支持多世界的并行仿真。

借助GPU的并行计算优势，我们能够迅速地模拟大规模粒子的动态行为和互动，从而再现真实世界中的各种复杂物理现象。统一解算框架能够处理包括布料、毛发、软体和流体在内的多种物理材质，并支持这些不同材质之间的交互效果。Shader转译和RHI的跨平台设计允许在各种GPU平台上进行编译和部署，包括各类移动设备的GPU。

实时动作物理模拟的分布式计算，成功解决了大规模物理模拟在单机上遇到的算力瓶颈问题。借助这项技术，我们能够构建大规模云端物理仿真环境，为大规模并行AI模型训练提供强大支持；另一方面，元宇宙作为一个庞大的虚拟世界，将涌入大量参与者，形成一个大规模用户实时交互的场景，需要进行超大规模的物理仿真，而现在，这已经成为可能。

我们将物理仿真技术应用到人工智能领域，并与PyTorch和Gymnasium进行了深度整合。利用强化学习和模仿学习算法，我们有能力在虚拟物理仿真环境中训练具身智能和角色。物理引擎的优势在于，它能够模拟各种复杂的物理现象，从而生成大量的训练数据；此外，高效且稳定的物理仿真环境可以显著缩短训练时间，从而节省大量的计算资源。