摘要：在科幻作品里，我们经常能看到那种可以随意改变形态、适应环境的机器人，看起来相当梦幻，其中最经典的莫过于《终结者》中可以在固态和液态之间随意切换形态的 T-1000 机器人。而这种超越传统物质形态的“可编程物质”（Programmable matter）或“机器

在科幻作品里，我们经常能看到那种可以随意改变形态、适应环境的机器人，看起来相当梦幻，其中最经典的莫过于《终结者》中可以在固态和液态之间随意切换形态的 T-1000 机器人。而这种超越传统物质形态的“可编程物质”（Programmable matter）或“机器人材料”（Robotic materials）概念，也激发了科学家们数十年的探索热情。最近，一项发表在 Science 上的研究，或许让这一科幻愿景向现实迈进了一大步。

来自美国加州大学圣塔芭芭拉分校和德国德累斯顿工业大学的研究人员合作，成功开发出一种能够模拟生命系统的机器人集群。这种类材料的机器人集群不仅能像固体一样坚硬支撑重物，还能在需要时像液体一样流动变形，形成新的形态。

日前，相关论文以《可对强度和形状进行时空控制的类材料机器人集体》（Material-like robotic collectives with spatiotemporal control of strength and shape）发表在 Science 上。

加州大学圣塔芭芭拉分校马修·R·德夫林（Matthew R. Devlin）博士是第一作者，德累斯顿工业大学物理生命卓越集群主任奥特尔·坎帕斯（Otger Campàs）和加州大学圣塔芭芭拉分校副教授艾略特·W·霍克斯（Elliot W. Hawkes）担任共同通讯作者。

图丨相关论文（来源：Science）

这项突破性成果解决了机器人材料领域长期困扰科学家的一个根本难题：如何让材料既能坚硬支撑负载，又能在需要时流动重组。

这项研究的灵感来源于胚胎组织的物理特性研究。活胚胎组织被认为是自然界中的终极智能材料，它们具有自我塑形、自我修复的能力，甚至能在空间和时间上精确控制材料强度。

坎帕斯在加州大学圣塔芭芭拉分校工作期间，他的实验室发现，胚胎能够像玻璃一样“熔化”以塑造自身。为了自我塑形，胚胎中的细胞可以使组织在流体和固体状态之间切换，这是物理学中被称为刚度转变（rigidity transitions）的现象。

在胚胎发育过程中，细胞具有一种非常奇特的能力，它们可以相互排列组织，将生物体从一团未分化的细胞转变为具有不同形状（如手和脚）和不同硬度（如骨骼和大脑）的复杂结构。而实现这些刚度转变背后是三个关键的生物学过程：发育中的细胞对彼此施加的主动力，使它们能够相互移动；生化信号，允许细胞在空间和时间上协调这些运动；以及细胞间的粘附，最终为生物体提供凝聚力和刚度。

为了将这些生物学原理转化为机器人技术，研究人员在每个机器人单元中融入了控制细胞间相互作用的关键过程：波动的单元间切向力、极性和粘附。

图丨将关键的细胞行为编码为机器人集群（来源：Science）

每个机器人单元看起来像小型曲棍球冰球，直径约 5 厘米。研究人员在每个单元的周边安装了八个电动齿轮，每个齿轮只有一小部分齿暴露在外。当两个单元接触时，这些齿轮的相对运动会产生切向力，类似于细胞连接处的张力，这些力的大小和波动特性都可以独立调节。

如研究人员此前所观察到的，活胚胎中细胞产生的力的波动对于将固态组织转变为流态至关重要。基于这一发现，他们在机器人单元中编码了力的波动特性，使其能够模拟生物组织的这一关键特性。

为了模拟细胞对生化信号的响应，研究人员在每个机器人单元上安装了带偏振滤镜的光传感器。当光照射到这些传感器上时，光的偏振方向会告诉机器人单元应该向哪个方向旋转其齿轮，从而改变形状。

这种设计使得研究人员能够通过恒定的光场一次性指导所有单元朝特定方向排列，协调完成各种需要的任务。

至于细胞间的粘附，研究人员在机器人单元的周边嵌入了可旋转的磁铁，这些磁铁能使机器人单元相互吸引，形成凝聚力。

他们首先测试了最小的机器人构建模块，包括由四个极化的单元构建块组成的“4-block”和由具有随机极化的最小三单元构建块组成的“3-block”。通过控制单元间的平均切向力和力波动幅度，他们能够控制这些基本构建模块的形状变化和强度特性。

有意思的是，研究人员发现引入力波动可以显著降低单元重排所需的平均功率，这对于设计可能需要在有限功率预算下运行的机器人来说是一个重要发现。

图丨重新排列使机器人集体的基本“构件”的形状和强度发生变化（来源：Science）

当扩展到更大规模的机器人集群（实验中约 20 个单元，模拟中约 400 个单元）时，研究人员观察到当机器人集群极化，单元间的力对齐时，集群会沿着指定的轴向延伸，类似于活组织中的“收敛延伸”（convergent extension）过程。如果在延伸过程中改变偏振方向，集群会动态调整并沿新方向延伸。

此外，通过在空间上控制单元间力，可以只驱动集群特定部分的延伸，同时保持其余部分不动。研究人员还发现，单元重排的数量和速率强烈依赖于力的波动幅度，这有助于集群的延伸。

图丨从基本构件到机器人集体：将形状和强度控制扩展到多单元集体（来源：Science）

凭借这种独特的控制机制，该机器人集群展现了多种前所未有的能力。

首先是结构形成能力，通过在空间和时间上控制力波动和单元的极化，集群能够局部软化并形成支柱，最终合并成拱形结构。一旦停止力波动，拱门变得坚硬，能够承受较大的负荷。此外，集群还展示了类似于活组织伤口愈合的自我修复能力，通过局部流体化过程闭合结构中的缺陷。

集群的另一项重要能力是物体操纵。通过对集群形状和强度进行复杂的时空调整，集群能够对物体施加力，将其精确移动到目标位置。该课题组还展示了集群如何重塑自身形成“工具”的能力。例如，通过使集群围绕物体流动并随后刚性化，他们创建了一个自定义的“扳手”，可以用来旋转物体。

最为核心的，是其自适应支撑能力。实验证明，集群能够支撑一个人（约 700 牛顿），这是单个机器人单元（1.3 牛顿）自重的 500 多倍，并能在自身重量下流动变形。这种既能提供强大支撑又能自由流动的特性，充分证明了其作为结构材料的潜力。

图丨机器人材料“行为演示”（来源：Science）

值得注意的是，研究团队还发现这种控制方式具有高能效的优点。在收集机器人行为数据后，研究人员观察到这些机器人在变形过程中不需要消耗太多能量。这对于未来需要在能源受限环境下工作的机器人系统而言，无疑是一个重要的优势。

目前，这个概念验证的机器人集群仅由 20 个相对较大的单元组成，但由前坎帕斯实验室博士后研究员、现瑞士洛桑联邦理工学院助理教授 Sangwoo Kim 进行的模拟表明，该系统可以扩展到包含更多微型化单元，以实现更接近材料的特性。

将这些机器人集群与机器学习相结合，有望解锁更加复杂、智能甚至超乎预期的“涌现”行为，让机器人材料能够自主学习适应环境、执行任务。

除了机器人学之外，它也能为研究“活性物质”（active matter）物理学中的相变和集体行为、颗粒系统的力学特性提供一个理想的、高度可控的实验平台。同时，它也可能为生物学研究，如理解组织发育、细胞集体迁移等复杂生命过程，提供新的视角和可供验证的物理模型。

参考资料：

1.https://www.science.org/doi/10.1126/science.ads7942

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来源：DeepTech深科技一点号