融合动作与物理：Motphys探索通用引擎新路径

在游戏技术过去二十年的演进中，物理引擎和动作引擎一直保持相对割裂的格局。PhysX、Havok 和 Bullet 等主流物理引擎分别被 NVIDIA、微软和 AMD 开源生态主导，商业引擎如 Unity 和 Unreal 普遍采取外部集成的模式；而高级动作技术则多被海外 3A 大厂内部垄断。

随着交互形态由 2D 向 3D 演进，以及云游戏与超大规模虚拟世界的出现，虚拟空间中对于运动模拟真实度的要求显著提升。专注于研发动作物理引擎的 Motphys 认为，打通两套系统的壁垒，驱动虚拟世界中全部运动的基础设施正迎来全新机遇。

动作与物理的割裂与融合

虚拟世界中的运动通常由两种模式组成：

1. 数据驱动的运动：通过动作捕捉、手工关键帧或 AI 提取生成的序列数据来驱动角色，本质上依靠数据与模型驱动；
2. 规则驱动的运动：通过经典物理定律实时计算运动结果，例如碰撞、布料与流体模拟，无需预置动作数据。

过去，游戏内置的动作系统主要依靠数据驱动播放动画，物理引擎则作为辅助插件解决碰撞与飘带计算。但在复杂交互场景中——例如高对抗运动游戏里的肢体撞击，预录制动作无法穷尽所有受力角度与强度，必须由物理引擎实时解算反应。

过去这类深度融合方案仅存在于顶级 3A 厂商的自研引擎中，通用商业引擎缺乏现成解法。Motphys 将动作与物理合并统一求解，既减少了双系统之间的数据通信开销，也显著提升了多材质物理模拟的计算效率。

突破跨端同步与分布式算力瓶颈

除了融合架构，团队针对当前游戏与虚拟场景的核心瓶颈进行了两项底层创新：

• 浮点数计算确定性：主流商用物理引擎在跨平台、跨设备运行时，浮点计算结果存在细微偏差，导致无法采用低带宽开销的帧同步（LockStep）机制，开发者不得不依赖大带宽的状态同步。通过实现跨设备的浮点计算确定性，引擎能够在超低延迟与低流量消耗下保证多端物理表现一致。
• 分布式物理计算架构：单机计算能力存在物理上限，传统开放世界通常通过场景动态加载或简化同步数据来控制开销。分布式物理引擎可将物理算力拓展至云端与边缘节点，支持多人同时交互的超大规模实时物理模拟。

商业模式的 PaaS 化探索

以往独立物理引擎大多作为单机 SDK 出售授权，商业可持续性较差，最终多被大厂收编。但在云游戏与大规模联机世界普及后，引擎不仅作为开发套件嵌入客户端，还可以通过云端网络 API 提供计算服务。

物理引擎向 PaaS 服务的演进，使得通用模拟基础设施能够按照算力与带宽需求灵活售卖。这种按需分配的云原生模式，有望为独立的底层引擎公司开辟新的商业闭环。

在生态构建上，Motphys 采取纵向深化的策略：向上作为插件和 API 嵌入主流引擎，降低开发者接入门槛；向下协同芯片厂商，探索将物理仿真算力下沉到硬件层加速；目前先从游戏与数字人赛道切入，未来逐步向数字孪生与工业仿真领域扩展。