面对一堆名称相似的NVIDIA机器人工具，开发者常常感到困惑，不同的应用场景需要的工具完全不同。掌握这三者的区别，是高效开展机器人仿真与学习的第一步。
Isaac Sim 是基于 Omniverse 的全功能高保真机器人仿真平台；Isaac Lab 是专注于机器人强化学习的轻量级框架；而 Isaac Gym 是早期用于 GPU 加速强化学习的仿真环境，其核心功能已整合进 Isaac Lab，且已停止独立更新。
理解三者的定位差异，能帮助你为项目选择最合适的工具。
01 核心定位：快速区分三驾马车
如果你希望快速抓住Isaac Sim、Isaac Lab和Isaac Gym三者的核心区别，下面的表格提供了最直观的概览。它们虽同属NVIDIA Isaac机器人开发平台，但设计目标和服务阶段截然不同。
| 特性维度 | Isaac Sim | Isaac Lab | Isaac Gym |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 全功能、高保真机器人仿真与应用平台 | 轻量级、专注于机器人学习（尤其是RL）的框架 | 早期的GPU加速强化学习仿真环境 |
| 技术基底 | 基于NVIDIA Omniverse和OpenUSD构建 | 基于Isaac Sim构建的轻量化框架 | 独立的GPU加速物理仿真库 |
| 主要功能 | 环境构建、传感器仿真、合成数据生成、软件在环测试 | 大规模并行RL训练、模仿学习、策略评估与迁移 | 为RL研究提供高性能、大规模的并行物理仿真 |
| 状态 | 持续更新 | 持续更新 | 已停止更新，功能已整合至Isaac Lab |
| 适合场景 | 需要逼真可视化、复杂传感器模型、合成数据生成的全流程开发 | 需要高效、规模化训练和评估机器人学习算法的研究 | 历史项目或特定需要独立GPU-RL环境的研究 |
简单来说，你可以将 Isaac Sim视为功能强大的"全能仿真实验室" ，Isaac Lab是专注于"机器学习训练"的高效健身房 ，而 Isaac Gym则是这个健身房早期使用的专业训练器械，如今已被更先进、集成度更高的新器械所取代。
02 Isaac Sim：全能高保真仿真实验室
Isaac Sim是NVIDIA基于Omniverse平台打造的机器人仿真参考应用。它不仅仅是一个物理模拟器，更是一个覆盖从设计、仿真到测试全流程的综合性平台。
其核心价值在于通过高保真仿真，弥合虚拟世界与现实世界之间的"仿真到现实"鸿沟。
合成数据生成是Isaac Sim的杀手锏。它内置了强大的NVIDIA Omniverse Replicator工具，能够生成用于训练机器人感知和决策AI模型的大规模、带精准标注的合成数据。
最新的Isaac Sim 5.0引入了MobilityGen扩展，专门用于生成人形机器人、四足机器人等高质量运动数据。
在物理精度上，Isaac Sim通过与Hexagon Robotics等厂商合作，引入了基于真实制造商数据的关节摩擦和执行器模型，使得电机和关节的模拟行为与现实世界高度一致，这对于训练可靠的强化学习策略至关重要。
对开发者生态的支持也极为完善。它全面支持ROS 2，并提供了标准化的仿真接口和ZMQ桥接器，便于与外部系统集成，进行软件在环或硬件在环测试。
03 Isaac Lab：轻量化机器人学习框架
如果说Isaac Sim功能大而全，那么Isaac Lab则追求**"小而精"**。它被定义为一款用于机器人学习的轻量级应用。可以将其理解为Isaac Sim的一个特殊"工作模式"或上层框架，专门为机器人强化学习和模仿学习任务进行了优化和简化。
Isaac Lab的核心目标是提升机器人学习算法的研发效率与可扩展性。 它直接继承了Isaac Gym的核心能力------GPU加速的大规模并行仿真，并在此基础上提供了更模块化、更易用的接口。
Isaac Lab整合了Isaac Gym的优势，并提供了更现代、更全面的学习框架。
这意味着，对于需要同时训练成千上万个机器人实例的强化学习研究，Isaac Lab是更优的选择。
它原生支持分布式训练，可以轻松扩展到多GPU甚至多节点，充分利用云端算力。此外，Isaac Lab 2.2版本深度集成了对NVIDIA GR00T基础机器人模型的支持，提供了预构建的环境和基准测试脚本，方便研究者对人形机器人等前沿模型进行闭环评估和训练。
04 Isaac Gym：历史中的高性能先驱
Isaac Gym在NVIDIA机器人工具链的发展史上扮演了开拓者的角色。在Omniverse平台成熟之前，它作为一款独立的GPU加速强化学习仿真环境被推出。
它的革命性在于首次将整个物理仿真和RL训练流程完全放在GPU上运行，实现了比传统CPU仿真快数百倍的并行仿真速度，极大推动了基于物理的机器人强化学习研究。
然而，随着NVIDIA以Omniverse为核心的技术战略日益清晰，Isaac Gym的局限性也显现出来。
它缺乏Omniverse带来的强大场景构建、逼真渲染和复杂传感器模拟能力，感知能力相对欠缺。其开发和维护也逐渐停止。
NVIDIA官方的发展路线已经明确：Isaac Gym的核心功能已被整合进Isaac Lab。对于新项目，官方推荐使用Isaac Lab或Isaac Sim，Isaac Gym仅适用于维护历史遗留代码。
05 演进关系与如何选择
理解这三者的演进关系，能帮你更好地看清NVIDIA的布局。其发展脉络可以概括为：从早期的专用工具（Isaac Gym），演进到基于统一数字孪生平台（Omniverse）的全面仿真（Isaac Sim），再从中剥离出专门优化学习任务的高效框架（Isaac Lab）。
因此，Isaac Lab可以看作是Isaac Sim在机器人学习领域的"轻量化特化版"，两者共享底层物理引擎和资产，但提供不同层级的抽象和接口。
面对具体项目时，你的选择应基于需求：
- 选择 Isaac Sim，如果你的工作流是：需要构建高度逼真的3D场景、测试复杂的传感器（如激光雷达、深度相机）、生成高质量的合成感知数据、进行软件在环集成测试，或需要强大的可视化进行演示和调试。
- 选择 Isaac Lab，如果你的工作流是：核心任务是机器人强化学习或模仿学习算法的研究与训练，需要极致的并行仿真效率进行大规模策略采样，关注的是学习算法本身而非场景的极致逼真度，并且希望有一个更简洁、专注的API。
- 关于 Isaac Gym ：对于全新的项目，不建议再从其开始。除非你正在维护或复现一个明确依赖Isaac Gym的旧有研究项目。
行业的最新动态印证了这种分野与融合：在COMPUTEX 2025上，NVIDIA同步宣布了Isaac Sim 5.0和Isaac Lab 2.2的更新，两者在合成数据生成与学习框架上协同演进。Agility Robotics、波士顿动力等领先公司同时使用Isaac Sim和Isaac Lab来仿真和验证其人形机器人。
工具的边界正在清晰，机器人的未来却在加速融合。仿真平台不再仅仅是现实的简单镜像，它们正通过AI生成数据、通过GPU加速计算，成为创造机器人智能的源头。