面向智能软机器人的微尺度结构设计-从微针到集成可穿戴系统

针对软体机器人从传统 “材料驱动” 向 “结构 - 功能 - 智能协同” 演进的前沿趋势，南京工业大学高兵兵团队立足材料 - 结构 - 功能一体化集成视角，聚焦微尺度构型设计这一核心突破策略，重点阐述了微针(MN)平台、4D 打印水凝胶器件及复合异质结构等模块化、可重构架构在攻克软体机器人精密致动、前瞻感知、自适应能效调控与闭环控制等关键瓶颈难题上取得的突出成果。此外，文章还介绍了人工智能赋能下传感以及能源一体化集成在智能软体系统中的最新研究进展。本文系统梳理并展望微尺度精细构型在高性能智能软体机器人中的关键作用与发展方向，对于构筑下一代具备生物兼容、自适应响应与高智能自主特性的先进软体装备，具有重要科学指导价值与工程应用前景。

I 软体机器人：从简单驱动到智能应用的跨越

图1展现了软体机器人发展的里程碑历程，从驱动系统产生到结构创新材料进步，从远程电磁控制医疗到AI智能调控，软体机器人经历了从材料驱动到 “材料 - 结构 - 智能系统” 驱动的飞跃。过去十年中，软体机器人以水凝胶，液晶弹性体，金属复合材料及蛋白质基等柔性多功能材料为基础，配合微针，微流体，柔性电极等微尺度架构层级，结合外界光，热，磁，电驱动为动力，加以感知交互器件与人工智能赋能，实现了从简单驱动抓取到智能感知应用的跨越，标志着软体机器人迈向智能化的新阶段。

图1. a 2015年至2025年智能软机器人开发关键技术里程碑时间线。b 智能软机器人模块化示意图，展示了五个核心子系统之间的层级架构和功能交互。

II 微尺度几何结构设计与材料融合

图2. 可穿戴软机器人的结构与类型多样性。

软机器人集成了功能多样的结构形式，如图2所示，展示了微针阵列结构，多层复合结构，智能驱动架构，灵活可拉伸架构以及仿生结构设计五类结构。其中微针阵列结构可通过固体和空心结构实现可调节药物释放；以三明治系统为代表的多层复合结构可通过分层组件设计实现药物递送，电刺激及细胞整合等功能集成；智能驱动架构通过与磁电结合可以实现远程可编程生物集成功能；柔性微流控微针弥合了机械适应性和电气或生化性能之间的差距，在生物体内维持信号传导及流体电气功能；模仿攀岩鱼，鹰爪的仿生微针设计为软体机器人锚定机制及界面适应提供新范例。综上，多样化拓扑构型与仿生微纳设计协同赋能软体微针平台，实现了药物递送、远程驱动、电生理监测与稳健界面锚定等多功能集成，有力推动其在精准医疗与动态生物界面中的智能化应用。

如图3所示，目前软体机器人常用构筑材料涵盖水凝胶、弹性体、液晶弹性体(LCE)、液态金属、蛋白质基材及其多相复合体系，普遍兼具高柔顺、可拉伸与强环境响应特性，能够高效适配复杂自然界面与生物微环境。在结构层面，通过微尺度精细构型调控，如层级排布、各向异性网络、多孔骨架、曲折 / 折纸拓扑以及梯度应力分布等策略，可精准定制材料力学响应与形变路径，进而实现抓取、爬行、收缩、卷曲等多样化可控运动。通过将本征材料属性、微纳结构拓扑与外场能量输入(光、热、磁、电)协同耦合，软体机器人得以从被动柔顺形变升级为主动智能响应，为可穿戴器件、微创诊疗及仿生智能系统的发展提供关键结构基础与性能支撑。

图3. 软机器人中常用的四种材料。

III 智能驱动与能量管理

智能驱动与能量管理是软体机器人实现自主运动与功能化操作的核心模块，其性能优劣直接决定机器人在复杂场景下的作业可靠性与续航能力。当前常用的驱动方式包括光、热、磁、电以及化学刺激等，这些外场激励可与水凝胶、液晶弹性体、液态金属网络等智能材料精准耦合，通过调控材料内部应力分布与分子构象变化，实现可编程形变、定向驱动和多模态响应，满足抓取、爬行、姿态调整等多样化动作需求。同时，为摆脱外部笨重电源的限制，软体机器人领域正逐步引入柔性电池、微型超级电容、摩擦纳发电机(TENG)、生物燃料电池等新型微能源系统，通过优化电极界面电子密度分布、兼顾材料高电导率，实现储能效率与结构稳定性的同步提升，赋予设备自供能与能量回收能力。值得注意的是，多孔网络与三维电极结构的创新应用，进一步拓展了离子扩散通道、缩短了电子传递路径，有效解决了传统柔性能源器件在高频充放电、反复机械弯曲循环下性能衰减的痛点，确保能源模块在动态工况下仍能稳定输出。通过驱动机制与能量模块的一体化设计，将智能材料的响应特性、微纳结构的调控优势与新型能源系统的供能潜力深度融合，软体机器人能够完成连续动作控制、稳定能量输出以及精准闭环响应，为可穿戴设备、微创诊疗和环境监测等对柔性、可靠性要求极高的场景，提供更加可靠、高效和智能的动力支持。

图4. 智能驱动与能量管理。

IV 人工智能赋能软体机器人发展

软机器人与人工智能的深度融合正推动软体系统从被动执行向自主决策进化。借助机器学习、深度学习和数据驱动建模，软机器人能够实现材料性能预测、形变行为模拟、路径规划与自适应控制等能力，大幅提升动作精准度与环境适应性。同时，基于柔性传感器采集的大数据可训练智能算法，使软机器人具备实时辨识外界刺激、预测未来状态并执行闭环反馈的能力。在系统集成层面，AI 还可辅助优化结构设计、能量管理与多模态驱动策略，实现更高效的功能协同。人工智能的加入使软体机器人逐渐具备“感知 - 理解 - 行动”的智能链路，为可穿戴健康监测、微创诊疗、智慧交互及自适应仿生系统带来全新的发展路径。

图5. 软机器人与人工智能整合。

高兵兵

本文通讯作者

南京工业大学 副教授

▍主要研究领域

(1) 超结构微流体器件(Meta)；(2) 智能仿生机器人(Cyborg)

▍主要研究成果

2017年在东南大学生物科学与医学工程学院获得博士学位，2017-2019在东南大学从事博士后研究工作两年，2019年至今在南京工业大学药学院从事教学及科研工作，期间赴新加坡国立大学(合作导师：Prof. Chwee Teck LIM林水德院士)访学，2025年入选江苏青蓝工程优秀青年骨干教师，主要研究方向为：超结构微流控柔性芯片。以第一作者、通讯作者身份发表100余篇SCI论文，包括ACS Nano, Adv. Funct. Mater.，Small，Sci. Bull.，Chem. Eng. J.，J. Control. Release，Anal. Chem.，Sens. Actuators B Chem.等，申请专利10余项，授权6项，主持重点研发计划子课题(2项)、国家自然科学基金(面上、青年各1项)、江苏省自然科学基金(1项)、江苏高校自然科学基金(1项)、企业横向项目(2项)。

▍Email：gaobb@njtech.edu.cn

葛治星

本文通讯作者

新加坡国立大学 博士后研究员

▍主要研究领域

微纳制造与智能感知。

▍主要研究成果

新加坡国立大学生物医学工程学院博士后研究员，2023年在中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室获得博士学位，2023年至今在新加坡国立大学生物医学工程学院从事研究工作(合作导师：Prof. Chwee Teck LIM林水德院士)。以第一作者、通讯作者身份发表13篇SCI论文，包括ACS Nano, Biofabrication, Microsyst. Nanoeng., Mater. Sci. Eng. C, Lab Chip, Mater. Des., Opt. Lasers Eng.等，已授权国家专利24项，申请国际专利1项，参与国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目、战略性先导科技专项、青年科学基金项目以及辽宁省自然基金项目。

▍Email：gzx-01@nus.edu.sg

Chwee Teck LIM 林水德

本文作者

新加坡国立大学 教授

▍主要研究领域

人类疾病机械生物学以及医疗应用微流体和可穿戴技术的开发。

▍主要研究成果

英国皇家学会院士、国际工程与应用数学研究所(IUPESM)、美国国家发明家学会院士、美国生物医学工程学会院士、国际生物医学工程学会院士、东盟工程与技术学院院士、新加坡工程院院士、新加坡国家科学院院士以及英国工程师学会院士。获得了100多个研究奖项和荣誉，其中包括《自然》杂志终身成就奖、亚洲最具影响力科学家、高被引研究员、IES 著名工程成就奖、东盟杰出工程成就奖、亚洲科学家100强、瑞士信贷年度技术企业家奖、《华尔街日报》亚洲创新奖(金奖)和总统技术奖等。已发表500多篇期刊出版物以及500多场特邀讲座。文章总共被引用超过69365次，科研成就指数h-index超过134。

▍Email：ctlim@nus.edu.sg

撰稿：原文作者

编辑：《纳微快报(英文)》编辑部

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