一个常见的误解是，这些机器人是工程师一台一台调出来的，摔坏了就修，修好再试。

真相是，它们在你看到视频之前，已经在电脑里摔了几百万次。

一台真机器人动辄几十万甚至上百万，摔一次可能就报废。所以研究者的做法是：先造一个虚拟世界，让虚拟机器人在里面疯狂试错。走不稳就摔，摔了就重来，一天能"死"成千上万次，直到学会为止。再把学到的本事搬到真机器人身上。

这个"虚拟世界"需要一台物理模拟器，它要把重力、摩擦、碰撞算得像真的一样。

如果我告诉你，现在想研究机器人，不一定需要购买一台真实机器人，也不一定需要在电脑上安装一大堆复杂的仿真软件，只需要打开浏览器，就能让一个机器人在虚拟世界里行走、抓取物体，甚至模拟布料、绳子和金属变形，你会不会觉得有些不可思议？

2026 年 11 月，Google DeepMind 正式发布 MuJoCo 4.0。这个项目并不是一个普通的 3D 建模软件，也不只是一个可以在网页上观看机器人动作的演示工具，而是一套面向机器人研究、物理仿真和强化学习的开源物理引擎。

它最吸引人的地方有两个：

一方面，普通用户可以直接通过浏览器体验机器人物理仿真；

另一方面，底层物理引擎也迎来了重要升级，包括更加真实的柔性物体模拟、更可靠的碰撞检测，以及全新的 3D 渲染和开发工具。

MuJoCo 到底是什么？

为什么 Google DeepMind 要做这个项目？ 先解释一个问题：为什么机器人研发需要仿真软件？ 假设你想研发一台能够自己行走的人形机器人。 你不能直接把机器人放到地上，然后不断尝试让它走路。因为每一次失败，都可能导致机器人摔倒、零件损坏，甚至烧毁电机。

而且，真实机器人研发成本非常高。一个动作可能需要反复测试几百次、几千次，才能找到合适的控制参数。 有没有办法先在电脑里创建一个虚拟机器人，让它在虚拟世界中不断尝试？ 这就是机器人仿真技术的价值。 我们可以在计算机中创建一个与真实机器人结构相似的模型，设置关节、电机、传感器、地面和障碍物，然后让它在虚拟环境中运动。 比如：

• 让人形机器人学习走路，观察它什么时候会摔倒。

• 让机械臂学习抓取杯子，研究怎样调整关节才能准确抓住目标。

• 让机器人在不同地面上行走，测试它在斜坡、台阶和障碍物环境中的表现。

• 研究机械结构受到外力后会发生什么变化。

这就像给机器人提供了一个虚拟实验室。 而 MuJoCo 的全称是 Multi-Joint dynamics with Contact，中文可以理解为多关节动力学与接触物理仿真。

它是 Google DeepMind 维护的开源物理引擎，主要面向机器人学、生物力学、图形学、动画以及机器学习等领域。 这里需要特别强调：MuJoCo 并不是单纯把机器人模型画出来，而是真正计算机器人在物理世界中的运动。

例如，一个机器人手臂碰到桌子时，仿真引擎需要计算接触位置、碰撞产生的力、关节受到的作用力，以及机器人接下来会如何运动。 这也是它与普通 3D 建模软件的重要区别。 MuJoCo 在机器人强化学习领域也有很高的知名度。研究人员可以利用它构建虚拟环境，让 AI 在里面反复尝试动作，最终学会行走、跳跃、抓取等技能。

截至此次 4.0 发布公告，MuJoCo 每月 PyPI 下载量约 360 万次，GitHub 已经拥有超过 1.6 万颗 Star。

最吸引普通用户的功能：不用安装，浏览器就能运行

这次 MuJoCo 4.0 最容易让普通人产生兴趣的变化，就是它提供了更加直接的浏览器体验。 以前，如果想使用 MuJoCo，通常需要下载软件、安装 Python 环境、配置相关依赖，然后加载机器人模型。 对于专业开发人员来说，这些步骤并不算什么。

但是，对于刚刚接触机器人技术的学生、爱好者，甚至只是想了解机器人仿真的普通用户来说，安装环境本身就是一道门槛。 现在情况不一样了。 Live MuJoCo 在线仿真无需安装基于，WebAssembly 的 MuJoCo Studio，可以加载和检查机器人模型。它不仅仅是播放一段提前录制好的机器人动画，而是可以加载模型并进行交互式仿真。

官方支持直接拖入.xml .mjb和.mjz等模型文件，还可以通过 GitHub 模型链接打开对应场景。

这意味着，如果你有一个机器人模型，不一定需要先在本地搭建完整开发环境，就能在浏览器中查看它的结构和仿真效果。 这里有一个技术细节值得注意。 浏览器版本使用了 WebAssembly（WASM）技术。

简单理解，WebAssembly 可以让 C/C++ 等语言编写的程序经过编译后，在浏览器中运行。 MuJoCo 本身是使用 C/C++ 技术构建的物理引擎，通过 WebAssembly，可以把它的部分核心能力带到浏览器中。 这也是为什么用户不需要安装完整的 MuJoCo 桌面环境，就能够体验物理仿真。 当然，这里并不意味着浏览器版本的性能可以完全媲美原生 C++ 程序。

官方也明确说明，WebAssembly 版本的运行速度比原生版本慢。 所以，如果只是体验、学习、查看模型，浏览器已经非常方便；如果要进行大规模强化学习训练、复杂机器人控制和高性能计算，仍然建议使用本地环境或 GPU 计算平台。

这次真正值得关注的升级：机器人终于能更真实地模拟柔性物体了

如果说浏览器运行只是降低了使用门槛，那么 MuJoCo 4.0 的另外一项升级，就涉及机器人仿真的核心技术了。 那就是柔性物体（Deformables）。

以前我们看到的很多机器人仿真场景，里面的物体都是刚性的。 比如一个机器人抓取金属方块、推动木箱，或者让机械臂与桌面发生碰撞。 这些物体的形状基本不会因为外力发生明显变化。 但是现实生活中的物体并不都是这样。

机器人可能需要抓取一件衣服、整理一根电线、拿起一个塑料袋，甚至抓取一块橡皮泥。 这些物体有一个共同特点：它们会发生形变。 想象一下，如果让一个机器人整理桌面上的电线。 电线会弯曲、扭转，甚至受到拉力后发生形变。 如果仿真引擎只能把电线当成一根刚性棍子，那么机器人在虚拟世界中学到的抓取动作，就很难直接应用到真实环境中。

MuJoCo 4.0 对柔性物体进行了重要升级。

这次主要包括三个方向：

1. 布料和柔性物体模拟 现在可以更加稳定地模拟布料、薄壳、绳索以及三维弹性固体。 例如，一块布料可以自然地弯曲、折叠和下垂，而不是简单地作为一个刚性物体存在。 更重要的是，官方加入了 IPC（Incremental Potential Contact）相关的布料接触处理机制，可以避免布料相互穿透。

2. 塑性变形：物体受到外力后，不一定会恢复原状 这个功能很有意思。 我们拿一根金属丝举例。 如果对金属丝施加一定的外力，它会弯曲；当外力消失后，它不一定恢复原来的形状，而是保留弯曲状态。 再比如橡皮泥，手指按压之后会留下凹陷。 MuJoCo 4.0 支持这种塑性变形。 官方展示的案例包括：

• 金属丝弯曲后保持弯曲状态。

• 橡皮泥受到挤压后保留凹陷。

• 金属薄片受到外力后留下折痕。

• 纸张折叠后保留折痕。

这就让机器人仿真从传统的刚体碰撞，进一步扩展到了更复杂的材料行为。

3. 弹性杆：不仅能弯曲，还能扭转 MuJoCo 4.0 还引入了新的 1D 弹性杆模型。 它可以模拟电缆、弹簧、细长杆等物体的弯曲和扭转。 这对于机器人操作电线、软管和绳索等任务非常重要。 官方给出的测试结果显示，新模型在悬臂梁挠度测试中，与经典理论结果的误差可以控制在 0.5% 以内。 对于机器人来说，这意味着它可以在仿真环境中学习更加复杂的物体操作，而不再局限于抓取那些不会变形的方块。

MuJoCo Studio：机器人仿真工具也开始变得像专业 3D 软件

过去，MuJoCo 使用的是比较传统的 OpenGL 1.5 可视化工具。 对于研究人员来说，能够观察机器人运动就已经足够，但如果想要开发更复杂的调试界面、3D 可视化工具，或者构建自己的仿真工作台，就会受到原有工具架构的限制。

MuJoCo 4.0 带来了全新的 MuJoCo Studio。 它不是简单地给旧版软件换一个皮肤，而是重新设计了可视化工具的架构。

主要有几个值得关注的地方。

第一，Filament 渲染引擎。 MuJoCo 4.0 引入 Filament 作为新的 3D 渲染基础。 它支持基于物理的渲染（PBR），可以模拟不同材质的视觉效果。 例如，金属表面、粗糙材料、环境光照、柔和阴影等。 这意味着仿真画面不仅可以展示机器人运动，还可以更加真实地呈现不同物体的外观。

第二，插件化架构。 MuJoCo Studio 使用 Dear ImGui 构建交互界面，同时提供 C++ 和 Python SDK。 开发者可以根据自己的需求，组合仿真模块、界面组件和 3D 渲染工具。 不必被固定的可视化界面限制。

第三，热重载（Hot Reload）。 这个功能对开发人员非常实用。 假设你正在调试一个机器人模型，修改了 XML 模型文件，或者修改了 Python 插件代码。 过去可能需要关闭程序，再重新启动仿真。 现在可以通过热重载，让模型和插件在运行过程中重新加载，减少反复启动的时间。 另外，MuJoCo Studio 还支持将远程仿真会话通过浏览器共享。

例如，一台性能比较强的服务器负责运行仿真，其他人通过浏览器观看同一个仿真会话，必要时还可以接管控制权。 这对于实验室团队协作和远程调试非常有帮助。

MuJoCo 4.0 不只是一个仿真软件，它还在完善机器人 AI 的训练基础设施

前面介绍的内容，主要是物理仿真和可视化。 但如果你关注机器人 AI，就会发现 MuJoCo 的意义远不止于此。 现在很多机器人研究都在使用强化学习（Reinforcement Learning）。 什么是强化学习？ 可以把它理解成让 AI 自己通过不断尝试来学习技能。 例如，让一个虚拟机器人学习走路。 刚开始，它可能完全不知道应该如何控制腿部关节。 

AI 会不断尝试不同的动作：

• 迈出左腿，观察机器人是否保持平衡。

• 调整右腿关节，观察身体是否倾斜。

• 改变电机输出力度，观察能否向前移动。

• 如果摔倒，就根据反馈调整下一次动作。

经过大量训练之后，AI 就可能逐渐学会稳定行走。 但是，这里有一个问题。 如果每次训练都必须使用真实机器人，成本和时间都会非常高。 因此，研究人员通常先在仿真环境中训练，再尝试把学到的控制策略迁移到真实机器人上。 这就是 Sim-to-Real（仿真到现实）。 MuJoCo 本身就是这条技术路线的重要基础设施。

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参考头条号：人工智能研究所
v号：人工智能研究Suo, 启示AI科技

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