Newton：Disney+Google+NVIDIA联手打造的GPU加速物理仿真引擎

§1 学习目标

通过本文，你将掌握：

• Newton的核心设计理念与技术架构
• NVIDIA Warp与MuJoCo Warp的继承关系
• 完整的仿真功能分类（12大类50+示例）
• GPU加速的底层原理与CUDA调度机制
• 机器人仿真完整工作流程（URDF导入、控制器、IK求解）
• 柔体与软体物理仿真（Cloth/Cable/Softbody）
• 多物理场耦合仿真（MPM + 刚体）
• 自定义扩展与二次开发方法
• 性能优化与最佳实践

§2 背景与项目定位

2.1 物理仿真引擎生态

当前主流物理仿真引擎可分为三类：

2.2 Newton的独特定位

Newton是什么？

Newton is a GPU-accelerated physics simulation engine built upon NVIDIA Warp, specifically targeting roboticists and simulation researchers.

三位一体发起方：

核心设计哲学：

1. GPU-First：所有计算在GPU上完成，充分利用并行计算优势
2. 可微分化：支持JIT自动微分，天然适配强化学习
3. OpenUSD支持：与工业仿真数据格式无缝对接
4. 用户可扩展：开放的Python API，支持自定义物理场

§3 技术架构深度解析

3.1 与NVIDIA Warp的关系

Newton构建于NVIDIA Warp之上，继承了Warp的核心优势：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Newton                               │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              MuJoCo Warp Backend                  │   │
│  │  ┌───────────────────────────────────────────┐ │   │
│  │  │            NVIDIA Warp                     │ │   │
│  │  │  ┌─────────────────────────────────────┐ │ │   │
│  │  │  │    CUDA Kernels (cuWarp)          │ │ │   │
│  │  │  └─────────────────────────────────────┘ │ │   │
│  │  └───────────────────────────────────────────┘ │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Warp的核心特性（Newton继承）：

3.2 系统需求

重要说明：macOS仅支持CPU计算，无GPU加速。

§4 功能分类详解

4.1 功能总览

Newton提供12大类仿真功能，覆盖机器人学主要场景：

4.2 基础功能（Basic）

基础示例是Newton的入门必读，包含10+示例：

4.3 机器人仿真（Robot）

机器人仿真是Newton的核心应用场景：

4.3.1 足式机器人

4.3.2 四足机器人

4.3.3 机械臂

4.3.4 控制器与策略

# 运行预训练策略
python -m newton.examples robot_policy

4.4 布料仿真（Cloth）

布料仿真是柔体物理的核心应用：

4.5 电缆仿真（Cable）

电缆仿真用于线缆操作和布线分析：

4.6 可微仿真（DiffSim）

DiffSim是Newton的特色功能，支持物理仿真过程的自动微分：

DiffSim的核心价值：

# 传统仿真：前向计算
state = simulator.forward(params)

# DiffSim：前向 + 反向梯度
state, grad = simulator.forward_and_backward(params)

4.7 传感器仿真（Sensors）

§5 快速开始

5.1 安装

# 安装Newton（包含示例）
pip install "newton[examples]"

# 验证安装
python -m newton.examples --help

5.2 运行第一个示例

# 运行基础单摆示例
python -m newton.examples basic_pendulum

5.3 查看所有示例

# 列出所有可用示例
python -m newton.examples

5.4 USD格式输出

# 运行并输出为USD文件
python -m newton.examples basic_viewer \
    --viewer usd \
    --output-path my_output.usd

§6 命令行参数详解

6.1 全局参数

6.2 Viewer类型

6.3 Device选择

# 使用特定GPU
python -m newton.examples basic_pendulum --device cuda:0

# 使用CPU
python -m newton.examples basic_pendulum --device cpu

§7 机器人仿真进阶

7.1 URDF模型导入

Newton支持直接导入URDF格式的机器人模型：

# 加载URDF模型
python -m newton.examples basic_urdf

URDF支持的机器人模型：

7.2 逆运动学（IK）求解

Newton提供多种IK求解器：

# 基础IK示例
python -m newton.examples ik_franka    # Franka机械臂IK
python -m newton.examples ik_h1        # H1人形机器人IK
python -m newton.examples ik_custom    # 自定义IK

# 复杂IK任务
python -m newton.examples ik_cube_stacking  # 立方体堆叠IK

7.3 控制器与策略

# 运行预训练策略
python -m newton.examples robot_policy

# 支持的策略类型：
# - locomotion (行走)
# - manipulation (操作)
# - tracking (跟踪)

§8 物理场详解

8.1 刚体动力学

Newton的刚体求解器支持：

8.2 柔体物理（Cloth/Cable）

8.3 软体物理（Softbody/MPM）

# 软体仿真示例
python -m newton.examples softbody_hanging    # 悬挂软体
python -m newton.examples softbody_franka      # 机械臂+软体

# MPM示例
python -m newton.examples mpm_granular        # 颗粒材料
python -m newton.examples mpm_snow_ball       # 雪球破碎

§9 多物理场耦合

9.1 耦合仿真示例

9.2 耦合仿真原理

# Newton的多物理场耦合通过统一的时间步长实现
for t in range(num_frames):
    # 1. 更新刚体状态
    rigid_body.step(dt)
    
    # 2. 更新柔体/软体状态
    soft_body.step(dt)
    
    # 3. 计算耦合接触力
    contact_forces = compute_coupling(rigid_body, soft_body)
    
    # 4. 应用耦合力
    rigid_body.apply(contact_forces)
    soft_body.apply(-contact_forces)

§10 性能优化

10.1 GPU利用率

10.2 仿真参数调优

10.3 最佳实践

# 推荐的工作流
# 1. CPU调试（快速迭代）
python -m newton.examples robot_g1 --device cpu --num-frames 50

# 2. GPU最终仿真（高精度）
python -m newton.examples robot_g1 --device cuda:0 --num-frames 500

# 3. USD输出用于可视化
python -m newton.examples robot_g1 \
    --viewer usd \
    --output-path gait.usd

§11 与竞品对比

11.1 Newton vs MuJoCo

11.2 Newton vs Isaac Sim

§12 应用场景

12.1 机器人学

12.2 自动驾驶

12.3 内容创作

§13 总结

Newton是由Disney Research、Google DeepMind和NVIDIA三大科技巨头联手打造的新一代物理仿真引擎，它：

• ✅ 基于NVIDIA Warp：继承CUDA加速、自动微分等核心能力
• ✅ 覆盖12大仿真领域：刚体、柔体、软体、机器人、IK等
• ✅ GPU加速：50-100x性能提升
• ✅ 可微分化：天然支持强化学习
• ✅ OpenUSD原生：与工业仿真无缝对接
• ✅ 开源Apache-2.0：社区驱动，开放生态

官方资源：

• 官网：newton-physics.github.io
• GitHub：github.com/newton-physics/newton
• 文档：newton-physics.github.io/newton/latest
• 讨论：github.com/newton-physics/newton/discussions

🦞 文档版本：v1.0 | 写作日期：2026-04-09