（来源：DeepTech深科技）
在北卡罗来纳州立大学（NCSU）的一间实验室里，一个巴掌大小、重量不到 15 克的软体机器人正漂浮在水中。它并未搭载微型电脑和传感器，也没有引入实时控制算法，只由两根气管驱动，就能在水母、鱼、转子这三种模式间灵活切换，完成升降、悬停、转向等动作。
这一机器人系统出自 NCSU 机械与航空航天工程系的尹杰（Jie Yin）教授团队。他们受海羽星（feather star）启发，造出一款单稳态、双驱动的三维运动机器人。相关研究已于当地时间 10 月 7 日发表于《科学进展》（Science Advances）。
团队把该系统背后的设计理念称为“机械智能”（mechanical intelligence）：将原本需要算法承担的控制工作，转移至材料、几何形状和结构耦合中。
（来源：Science Advances）
“四两拨千斤”的精巧力学设计
过去十几年间，软体水下机器人演进出各种各样的形态，但它们大多仅能同时实现一种运动模式，活动范围也局限在二维平面：可以前进后退、上下升降，却无法转向。
要想实现水下三维机动，就需要为三个方向分别配备独立的驱动系统。2018 年，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）推出一款名为 SoFi 的软体水下机器鱼，借助六个独立驱动输入，分别负责尾鳍摆动、浮力调节和俯仰翼控制，结合液压泵、机载锂电池和声学遥控模块，才能最深 18 米的斐济珊瑚礁水域实现三维自主游泳。
在这项最新工作中，尹杰团队换了个思路，极大简化了软体机器人的架构。他们参照自然界中海羽星的形态，设计了一个连接着四条柔性三角形臂的中央八边形框架。框架内部，团队使用超软硅胶制成扁平气囊，充当双通道气动执行器。整个机器人体长 55 毫米，重量仅有 14.5 克。
在框架上，研究者部署了两处精巧的力学结构。其一是将柔性臂设计为“单稳态”结构。生活中，我们最常见到的单稳态部件是弹簧门：推开它需要施力，但松手会自动弹回。团队通过对预弯带状结构做局部裁切来释放预存能量，再利用热处理释放残余应力。只需一次充气驱动，每条臂就能完成“下拍-弹回”的完整周期。翻转可在约 26 毫秒内完成，弹性能量瞬间释放为动能，产生的推力远大于缓慢弯曲。
另一处设计在于单稳态结构的中央框架。它充当四条臂的力学耦合枢纽。两个气动通道对称布置在框架两侧，以不同的时序充放气时，四条臂的运动轨迹也会相应发生改变。
两个通道同时充放气，框架对称弯曲，四条臂同步下拍再同步弹回，产生垂直方向的脉冲运动，即为“水母模式”（Jelly mode），用于上升、下降和悬停。只给一个通道充气，一侧的臂做大幅拍打，另一侧保持不动，两条侧臂产生辅助摆动，机器人像鱼一样朝一个方向转向游动，这是“鱼模式”（Fish mode）。两个通道以 180 度相位差交替充气，则切换至“转子模式”（Rotor mode）：相邻两侧的臂轮流拍打，机器人原地螺旋上升，旋转方向（顺时针或逆时针）也可以通过带状结构的粘合手性来调整。
优越的性能表现验证了这套设计的先进性：机器人在水母模式下的最大上升速度达到每秒 1.64 个体长，最低运输成本（CoT）17.6，均优于同类水母仿生软体机器人；转子模式下的最大旋转速度约每秒 90 度。
三种模式之间可以连续平滑切换，机器人能沿П形轨迹连续完成上升-悬停-转向-下降的组合动作，也能通过转子模式的旋转重定向后，衔接鱼模式的直线游动实现真正的三维机动。
团队还演示了几个应用场景：机器人底部搭载软磁铁可从水底收集生锈螺钉，配合小钩子能单独或协作打捞塑料垃圾，装上直径 3.5 毫米的微型摄像头则可钻进透明管道拍摄水下影像。
（来源：Science Advances）
仿生对象从何而来？
作为本研究的仿生对象，海羽星是一种有着羽状柔性臂的棘皮动物，能在不改变身体形态的前提下，通过多臂协调实现类似水母的垂直脉冲上升、原地悬停、水平推进以及三维方向调整。
这些特征是团队选中它作为原型的主要原因，但本研究的第一作者清海涛博士告诉 DeepTech，他们的思路不是先看到某个外形有趣的生物，再尽量把它复制出来；“而是从工程问题出发：当前软体水下机器人最缺少的能力是什么？自然界中有哪些生物已经用比较简洁的身体结构解决了这个问题？最后再提取其中真正可以转化为工程设计的力学机制。”
以此倒推，软体水下机器人此前最大的短板是多模态和三维运动，海羽星背后的力学原理恰好成为可以被复刻的结构。
（来源：Science Advances）
真实的海羽星有十多条臂、复杂的羽状分支，还有精细的神经肌肉控制。如果在机器人上逐条复制，就意味着更多的驱动器、管路和控制通道，反而背离了初衷。
因此，团队舍弃了只增加复制精度、不增加工程能力的细节。保留了四条径向柔性附肢，组成最小可行工程单元；四条臂沿两个正交方向排列，可协同扑动；以及用两个气动通道完成多模态推进。
清海涛补充道，“中央八边形框架也不单纯为了在外形上接近海羽星，而是结构和驱动共同设计的结果：其将气动引发的变形分配到四条臂，同时通过弹性耦合和预储能协调各臂的跳变与回弹。它既是机器人的身体，也是一个机械‘协调器’。”
机械智能：让身体承担部分控制
谈及海羽星机器人背后的设计哲学，清海涛表示，“机械智能”是团队一以贯之的理念，即将一部分原本需要传感、计算和控制完成的工作，提前写进机器人的结构里，用“最少的驱动实现最多功能”。
这一思路可追溯至 2022 年。当时，尹杰团队报道了一种新型蝶泳机器人，利用双稳态结构的翻转特性，解决软体驱动器响应慢、拍打幅度和推进力不足的问题，把缓慢的气压输入转化为快速大幅度的翅膀扑动，游泳速度达到每秒 3.74 个体长。不过，每个翅膀需要两次独立驱动才能完成一次完整拍打，运动轨迹被局限在二维平面内。
（来源：Science Advances）
2024 年 12 月，清海涛担任第一作者的蝠鲼仿生机器人发表在 Science Advances。这次，团队将双稳态升级为单稳态：打气驱动翅膀翻转下拍，放气时结构自动弹回。一次完整的拍打周期只需要一次驱动输入。
同时，单稳态的弹性回弹让机器人既能在水面游泳，也能在水下游动。这台机器人打破了软体游泳机器人的速度纪录，达到每秒 6.8 个体长，但仍局限于二维平面。
海羽星机器人则是团队在“机械智能”路线的第三次演进，通过几何不对称、弹性耦合和驱动相位调制，把两个气动输入组织成三种游动模式，可在三维空间内活动。
不过，机械智能的边界在哪？这也是论文在同行评审过程中收到的反馈。
清海涛表示，这一关键问题促使他们进一步明确，机械智能不是堆叠更多的部件耦合。用更少输入实现多模态游动能力的背后，是一系列精密设计的结果。结构对输入的响应不需要复杂计算、不靠软件指令，也没有明显的控制延迟。
对于机械智能的局限，清海涛坦言，结构一旦制造完成，其行为往往局限于特定任务，重新编程和跨场景适应能力不如电子控制系统；材料性能下降、制造误差、载荷变化等都可能使预设的力学响应发生偏移。
此外，目前这款机器人仍然属于开环控制：操作者手动设定气动通道的充放气频率和相位，缺乏传感器和实时决策程序，在复杂环境中适应能力有限。
一个具体表现是从转子模式切换到鱼模式时，前一阶段旋转产生的残余角动量会影响定向游动，难以实现精确的方向控制。
在此基础上叠加大量传感器和控制器，的确可以提升机器人在深度、姿态、流速和障碍物感知方面的能力，并通过闭环控制实时修正运动，但会带来更大重量、更高功耗、更复杂的封装和更多潜在故障点。
因此，对于领域未来的发展，清海涛更看好二者的融合：“机械智能负责高速、重复、低层级的身体协调和被动稳定，例如让结构自然完成扑动、回弹和部分抗扰动；传感器与控制器负责高层级的任务规划、环境识别和误差修正。以此将有限的计算资源用在真正需要决策的地方。”
离进入真实海洋还有多远？
包括海羽星机器人在内，软体水下机器人几乎所有高性能验证工作都在实验室静水环境中完成。团队也认为，该领域尚未触及真实海洋的深水静压、洋流扰动、生物附着和长期循环稳定性等一系列更现实的问题。
深水环境下，静水压力会挤压气动腔体、降低气体驱动效率，团队提出，可以探索压力平衡设计以及磁驱动、电液驱动、相变驱动等替代方案；面对洋流和湍流扰动，则需要集成传感器实现闭环控制，由结构灵活性和单稳态自恢复提供第一层被动抗扰能力，控制系统提供第二层主动修正。
面向实际应用场景，清海涛提出了一种分层部署构想：自主水下航行器（AUV）或遥控水下航行器（ROV）承担长距离航行、能源供应、通信和全局定位的功能，抵达目标区域后释放多台小型软体游泳机器人，利用它们的柔顺性和三维机动能力进入狭窄、脆弱或结构复杂的区域，完成局部探索和操作。
谈及下一阶段最想解决的技术问题，清海涛表示，他们想把当前的多模态运动进一步发展成真正的自主行为，让机器人自己判断什么时候使用哪一种模式，并在扰动中稳定、准确地完成模式切换。
（来源：Science Advances）
长远来看，清海涛希望把机械智能推至“用身体参与感知和决策”，让结构在不同流场或接触条件下自动改变稳定状态、刚度和推进模式，再结合少量传感与计算，实现真正的具身适应。
他认为，软体机器人研究的最终目标并不是动作更多、游得更快，而是持续优化系统，让机械实体承担更多感知、协调和控制功能。最终建立一套可推广的设计方法，支持无缆、多机器人、长时间、可回收的可靠海洋环境监测和探索。
在算法越来越强大的时代，海羽星仿生系统的成功提供了一个有意义的启发：机器人的躯壳，可能也是被低估的智能载体。
该论文受到 Science Advances 编辑和审稿人的高度评价，他们为本文章撰写了相应的评论文章并同期发表。文章作者包括清海涛博士，朱远航教授，郭佳诚博士，周才植博士生，孙昊泽博士生，董海波教授，Daniel Quinn 教授和尹杰教授。清海涛博士为第一作者，尹杰教授为通讯作者。
参考内容：
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aeg9211
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aem0495
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注：封面/首图由 AI 辅助生成
