復旦教授講述元宇宙背后的物理仿真技術

【編者按】

2023年5月27日，是復旦大學118周年校慶。“校慶種種活動，以促進科學研究為中心。”從1954年校慶前夕時任校長陳望道提出這一主張開始，在校慶期間舉辦科學報告會，就成為復旦的重要學術傳統之一。

賡續學術傳統，百年弦歌不絕。5月9日起，來自文社理工醫各學科的50多位復旦名師將陸續帶來學術演講。

“2023相輝校慶系列學術報告”第十六場，由復旦大學智能機器人研究院常務副院長張立華教授以“物理仿真——打造真實數字世界的基石”為題作報告。

隨著元宇宙概念的升溫，人們對元宇宙塑造的數字世界充滿想象。正如真實世界依照物理規律運行一樣，“真實”元宇宙數字世界的構建離不開現代物理仿真技術的支撐。張立華帶領聽眾回顧了物理仿真技術的發展、物理引擎的基本計算過程與當前研究現狀以及物理仿真技術在工業數字孿生、逼真數字人創建、機器人仿真和前沿科學研究等方面的應用，并展望了物理仿真技術的未來發展趨勢。

“元宇宙”的概念從何而來？“元宇宙”（Metaverse）這個詞最初是由科幻小說作家尼爾·斯蒂芬森在1992年的小說《雪崩》中創造出來的。那是一個平行于真實世界的賽博空間（Cyberspace），即戴上研發的耳機和目鏡，找到連接終端，就可通過虛擬分身的方式進入由計算機模擬、與真實世界平行的虛擬空間。

張立華介紹，元宇宙具有沉浸式體驗、虛擬化分身、開放式創造、強社交屬性和穩定化系統的特征，其六大支撐技術——區塊鏈技術、交互技術、電子游戲技術、人工智能技術、網絡及運算技術和物聯網技術（簡稱“BIGANT”），可以按照對元宇宙的支撐作用進一步歸納為感知、計算、重構、協同和交互五類。“其中3D渲染與物理仿真引擎是元宇宙的重構基礎支撐技術，”張立華強調，物理仿真是元宇宙中最關鍵的支撐技術之一，物理引擎具有極高的商業價值，科技巨頭也視之為重要基石之一。

多年來，張立華帶領科研團隊在物理引擎的設計和研發領域取得了重要成果。張立華是世界三大商用物理引擎PhysX的奠基人之一。該引擎被Unreal Engine（虛幻引擎）、Unity3D等頂尖游戲開發引擎和元宇宙仿真平臺Nvidia Omniverse所采用。

“物理仿真能解決什么問題呢？能讓游戲中的人物運動起來，讓人物和場景實現自然的交互和碰撞。”通過播放游戲片段，張立華向大家生動展示了物理仿真在影片中具體應用。他認為，元宇宙將成為未來互聯網的新形態，其更大價值在于通過虛實交互與融合影響人們生活的真正物理世界。

談到物理仿真在元宇宙等領域中的應用，張立華介紹了工廠數字孿生、護理機器人和虛擬數字人的開發和應用。

說到物理引擎應用于護理機器人開發的案例時，張立華介紹，“物理引擎提供了一個能高度擬真機器人看護場景的仿真平臺，對機器人技能學習、虛擬病人建模、活動場景設計等提供了充分的支持。”

以游戲《堡壘之夜》為例，張立華介紹，大場景實時仿真是物理引擎發展趨勢。美國著名說唱歌手Travis Scott曾在《堡壘之夜》上舉辦了一場有2770萬人觀看的虛擬演唱會，沉浸式的體驗給所有玩家留下了深刻的印象。可見，基于物理仿真技術所實現的包括虛擬數字人在內的虛擬場景構建，能夠帶給人們更加真實和震撼的沉浸感受。

如何讓虛擬數字人更加逼真？張立華結合圖片介紹了毛發模擬、肌肉模擬、動作模擬和服裝模擬等數字人中的物理仿真技術。布料仿真與毛發仿真技術能夠為虛擬數字人添加逼真、自然的衣物和發型，構建更加真實的人物形象。“布料仿真與毛發仿真算法原理相似，但尚且缺乏可量化的仿真評價指標。”他表示，復旦大學智能感知與無人系統（IPASS）實驗室在總結現有評價指標的基礎上提出了一些新的有針對性的仿真評價指標，首次構建了較為完整的毛發與布料物理仿真方法的評價指標體系。

“雖然電子游戲技術奠定了元宇宙的數字創造基礎，但元宇宙的應用及其衍生的技術進展遠遠不止于游戲領域，而應當成為人們生活、工作的沉浸式虛擬時空。”張立華表示，物理仿真雖起源于游戲的需求，但使用范圍早已超越了游戲，隨著當下元宇宙的興起，物理仿真技術更是成為構建元宇宙的關鍵因素。

“未來面向元宇宙的應用，物理仿真引擎是重要的核心技術之一。”張立華強調，為適應未來場景需求，物理仿真引擎需要設計通用的求解器來支持剛體、流體、軟體等不同類型材質物體之間的穩定交互，通過云平臺的部署來支持實時、大量、高精度的運算求解，并設計分布式架構來實現千萬量級以上的用戶同屏互動。

而當前，國內游戲與元宇宙開發仍主要依賴于國外的Unreal Engine和Unity3D等成熟商業引擎，以及英偉達也早已開始布局元宇宙基礎生態平臺Omniverse。張立華認為，在元宇宙時代，我們急需研發具有完全自主知識產權的物理仿真引擎，這也是IPASS團隊的一個重要研究目標。

在報告的最后，張立華教授以芯片散熱器設計、醫療影像處理、氣象仿真、地震預測等場景為例，展示了物理仿真技術對工業設計和前沿科學研究的重要支撐作用，并介紹了AI for Science在大規模復雜物理仿真中的應用。