北京航空航天大學文力教授課題組在《科學通報》上發表評論文章“軟件機器人的仿生物理智能”闡述了自然生物在材料、結構、形式等方面的物理智能特征和原理，介紹了實現軟機器人仿生物理智能的目的和關鍵技術和方法，列出了其典型應用，最終展望了其未來的發展和挑戰。本文的第一作者是北京航空航天大學機械工程與自動化學院博士生王世強。

　　隨著機器人從工廠、倉庫等高度結構化的環境進入千家萬戶、深海、太空、人體等復雜環境，需要在動態、不確定的環境中執行各種任務，與人互動，對機器人的智能化提出了更高的要求。智能身體的智能不僅包括大腦中的計算智能(computationalintelligence)，還包括編碼在體內的物理智能(physicalintelligence)，嵌入智能將兩者緊密耦合在一起(embodiedintelligence)。物理智能作為一種新的范式，有望使未來的機器人研究不僅局限于計算智能，而且探索機器人體內的巨大潛力。

　　仿生物理智能的基本概念

　　自然界生物的物理智能及其原理

　　海參、捕蠅草、章魚等生物體在材料、結構和形式上都具有獨特的物理智能。在材料方面，生物體幾乎都是由復合材料組成的，具有刺激響應、剛度、自愈合等智能特性;雙穩態結構、折紙結構、張力整體結構等智能結構也廣泛存在于自然生物中;同時，環境自適應形式使生物克服固定形式的限制，擴大活動范圍，迅速避免捕食者。

　　實現仿生物理智能的目的和方法

　　通過整合仿生物理智能，軟件機器人有望達到以下四個核心目的。

　　降低控制成本：生物系統通常不僅依靠大腦來控制身體，而且還將部分控制交付給身體本身。通過材料、結構和形式的合理結合，機器人可以根據環境狀態的變化自適應機械響應，減少對傳感器和控制算法的依賴。

　　提高系統響應速度：通過純機械反饋的被動響應，軟機器人可以避免傳感和控制信號傳輸和處理的延遲，提高系統的響應速度。

　　提高極端環境的魯棒性：在深海、太空、核電站等極端環境中，高溫、高壓、輻射等惡劣條件可能阻礙電子設備的運行，使計算智能無法發揮作用。在這種情況下，物理智能將是機器人智能的重要選擇。

　　使微機器人智能化:自然界中個體微小的單細胞生物完全取決于物理智能，因為它們沒有神經元和神經系統。宏觀尺度下的獨立傳感器、驅動器和控制器在微尺度下具有挑戰性。開發微機器人的有效策略是用物理智能部分甚至完全取代計算智能。

　　自然界中的動植物依靠材料、結構和形式，實現了豐富多樣的智能行為。受此啟發，軟機器人可以利用智能材料(如液晶彈性體、介電彈性體、形狀記憶合金、水凝膠等)、智能結構(如折紙結構、剪紙結構、多穩態結構、拉伸整體結構、超材料等)和智能形式(如仿生形式、自適應形式等)實現其物理智能。

　　實現仿生物理智能的目的和方法

　　未來展望

　　軟機器人仿生物理智能有望在高速動態運行、極端環境探索和微機器人智能方面發揮獨特優勢。雖然機器人仿生物理智能的研究在各個方面都取得了一定的進展，但仍處于初級階段，還有仿生設計、智能材料、智能結構、智能形式、系統集成等一系列問題和挑戰需要解決。仿生物理智能研究的進一步發展需要生物學家、機器人學家、材料學家、化學家和計算機學家之間的充分溝通與合作。