物理模拟器是通过数学建模和计算机算法，对现实世界物理规律进行数字化重现的软件系统。它能够精确模拟物体在重力、碰撞、流体动力学等物理作用下的运动状态和相互作用，为机器人、自动驾驶、游戏开发等领域提供虚拟测试环境。物理模拟器的核心在于求解牛顿力学方程和约束条件，通过数值计算预测物体运动的轨迹和行为，常见引擎如Bullet、PhysX等均采用刚体动力学、有限元分析等计算方法。
在具身智能产品开发中，物理模拟器是不可或缺的基础设施。它允许开发者在虚拟环境中低成本、高效率地训练机器人执行抓取、行走等任务，通过强化学习算法迭代优化策略。例如波士顿动力在开发Atlas机器人时，就大量依赖MuJoCo模拟器进行运动控制算法的预训练。随着物理引擎精度的提升和GPU加速技术的成熟，物理模拟正成为连接数字世界与物理世界的桥梁，为AI系统的安全部署提供关键验证手段。