智能

III智能驱动与能量管理

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。

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；

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。

该合集从理论基础和伦理影响等多个角度收录人工智能领域的前沿研究成果和创新实践。

③清华大学主办：依托清华大学在自动化、控制理论和人工智能领域的深厚积淀，提供专业的同行评审与学术支持。

创刊号精彩内容创刊号（Volume1,Issue1）共收录6篇论文，涵盖了从生物信息学到量子控制、从大模型推理到计算机视觉的多个前沿方向，充分展现了控制与智能领域的广阔视野与深度交叉。

a2015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。

Lim院士等综述：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新加坡国立大学C.

Lim院士等综述：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精选

1、具身、离身与反身智能的融合。

本文指出，其未来突破的关键不在于单纯提升硬件性能或依赖单一人工智能模型的优化，而在于构建一种以“人—机器人—环境”（Human-Robot-Environment,HRE）三元深度融合为整体架构的新型智能范式。

陆地具身智能的考场是道路、工厂和家庭；

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。

软体机器人通过与传感器，人机界面结合，促使传感，交互功能协同增强，并在此基础上联合摩擦纳米发电机实现自供能传感，为一体化智能系统提供能源支撑。

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。

同时，它也揭示了“安全”的深层悖论——在哥德尔不完备性与图灵不可判定性的逻辑阴影下，绝对可控的智能系统或许本就是幻象。

早在20世纪40年代，NorbertWiener提出“控制论”概念，揭示了人脑与计算机之间的深刻类比，开启了现代自动化科学与工程的大门，也奠定了机器智能研究的起点。

人工智能真正的下一站，不在更拥挤的互联网流量中，而在更广阔、更幽暗、更真实的物理世界里。

从科研体系中的长期积累，到投身声学AI和海洋智能的产业实践，我越来越相信一件事：人工智能的真正价值，不在于它能否在屏幕上生成更流畅的文字和更逼真的图像，而在于它能否进入真实世界，承受物理规律的检验。

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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。

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。

而本体（Ontology）和知识图谱之所以更接近人类智能，是因为它们明确定义了概念之间的关系（例如“某人从事某职业”）。

在人工智能技术飞速迭代的今天，人机环境系统智能已不再是一个单纯的学术概念，而是推动社会生产力变革、重塑未来生活方式的核心引擎。

人机环境系统智能的首要前提，是构建一个稳定可靠的协同基础。

在稳固的协同基础之上，实现人机高效耦合的协同执行是人机环境系统智能的核心目标。

随着人机环境系统智能的广泛应用，其面临的对抗威胁也日益严峻。

人机环境系统智能的发展，是一场从基础构建到高效执行，再到应对挑战的深刻变革。

唯有在这三个核心问题上持续探索与突破，我们才能真正驾驭人机环境系统智能的力量，推动人类社会迈向更加智能、高效与安全的新时代。

这种“以静制动、以巧破力”的防御思路，体现了在对抗中对人机环境系统智能的深刻理解。

二、从高成本仿真到物理AI：海洋智能的效率革命

因此，海洋智能不是陆地智能的简单水下版本。

海洋智能的最终目标不是生成一张好看的声呐图，而是让水下机器人、海洋观测网络、深海装备和无人系统能够在低能见度、低带宽、高不确定性的环境中做出可靠决策。

我借用了一个现成的词来描述这个现象，叫「混合智能」。

混合智能不是什么遥远的未来，它已经发生了。

他不在混合智能上找路子，他就撑不住现下乃至于未来更快的节奏。

在这个混合智能已经势不可逆的时代，你真正要训练的，是判断作品质量的能力和品味。

我说这种做法是饮鸩止渴，不是在批判混合智能本身，而是在批判这种不负责任的做派：把本该守的判断、品味、责任一并丢出去，只留下签名，迟早会丧失信用。

这意味着你能持续消费到的「名家产出」，未来更大可能是混合智能的产品。

混合智能不是什么未来趋势，它就是我们正在经历的现实。

命名我借用了一个现成的词来描述这个现象，叫「混合智能」。

当AI能更可靠地回答这个问题，它就不再只是内容生成工具，而会成为机器人、自动驾驶、工业仿真、空间智能和复杂工程系统的重要基础。

本文将围绕这一核心思想，系统阐述人形机器人未来发展的形势、热点、难点，并提出构建新一代HRE系统智能的具体路径与建议。

未来的HRE系统智能，必须建立一个统一的语义层，让“计算”与“算计”能够在此互译互纠。

这两个循环相互嵌套、彼此驱动，构成了HRE系统智能的动态内核。

这些热点共同指向一个根本目标——超越孤立的智能体思维，构建一个能与人类和环境持续交互、共同演化的HRE系统智能新范式。

2025年发表于Nature的DreamerV3进一步显示，基于世界模型的智能体可以学习环境动态，通过“想象”未来轨迹改进行为，并在多种控制任务中展示跨领域能力[4]。

人形机器人的智能不应是单一维度的。

”佐伊的反问，也道出了植物智能的核心内涵。

五、重新敬畏绿色：植物智能为何关乎人类未来？

佐伊撰写《光之食者》的初衷，不仅是揭示植物智能的隐秘世界，更希望实现人类生命观的重构。

植物的智能，从来不是玄学，而是亿万年进化沉淀的生存智慧——它们无大脑却有感知，无中枢却能决策，用独特的方式“看”“听”“触”“记”“交流”，重新定义了智能的边界。

这种无需中枢处理器的智能模式，被称为网络智能（networkintelligence），也是植物智能的核心特征（Trewavas,2005）。

遗憾的是，如今许多植物园的公众教育活动，虽常以“五感”感知植物为噱头吸引参与者，却往往流于表面，通过“导游”歌唱引导跳舞草（Codoriocalyxmotorius）随歌起舞，倡导游人触摸含羞草（Mimosapudica）感知其“羞涩”，并未传递植物智能的核心内涵，难以真正唤醒人们对植物的敬畏与好奇。

“植物智能”在学界掀起狂风暴雨。

”佐伊的态度十分清醒：不用人类标准绑架植物，我们要做的不是强行贴标签，而是放下傲慢，理解植物独有的生存逻辑——植物智能，是亿万年进化出的、完全适配固着生活的超级系统。

但《大西洋月刊》（TheAtlantic）环境记者佐伊·施兰格（ZoëSchlanger）在2024年出版的新书《光之食者：植物智能的隐秘世界如何重塑我们对地球生命的认知》与同名播客中，用前沿科研打破偏见——植物没有大脑般神经中枢，却拥有一套完全异于人类的智能体系，它们会看、会听、会记、会交流、会决策，甚至懂得“为后代谋划”。

以下几种植物，是佐伊在播客与书中重点提及的“智能代表”，它们用具体行为证明了植物的感知与决策能力，打破了“植物无智能”的固有认知，也是植物智能研究中最具代表性的样本。

美国《大西洋月刊》记者佐伊·施兰格的新书《光之食者》及同名播客，以通俗有趣的笔触拆解“植物智能”的前沿争议与科学真相，解锁植物的“五感”超能力，解读植物无神经中枢却能实现分布式智能的进化智慧，结合典型植物案例，探讨植物主体能动性的核心内涵，以及植物智能对人类应对气候变化、重构生命观的重要启迪，让我们重新看见植物的“鲜活”与“智慧”，感受自然生命的奇妙。

你可能需要适应混合智能精选

你可能需要适应混合智能还纠结他人作品「纯人工」还是掺了AI？

3.43D/4D空间智能：从二维画面到可进入的世界

Reuters2026年报道称，WorldLabs获得10亿美元融资，用于推进“空间智能”方向[15]。

它的思想源于模型化强化学习，近年来随着视频生成、空间智能、机器人基础模型和多模态学习的发展而迅速扩展。

空间智能路线试图让模型理解深度、尺度、遮挡、视角转换、物体关系和场景结构。

空间智能；

协同、耦合与对抗：人机环境系统智能的三大核心命题协同、耦合与对抗：人机环境系统智能的三大核心命题精选

为攻克人形机器人在认知深度、环境适应性与人机协同可信度等方面的核心难点，切实推动其从功能集成迈向真正的系统智能，本文提出以下发展建议：一是夯实“具身—离身—反身”三维智能底座，实现物理交互、抽象推理与自我反思的有机融合；

构建人-机器人-环境（HRE）系统智能远非单纯的技术集成或工程优化，而是一场触及人类认知根基的深刻哲学探索。

org/10.26599/CAI.2024.9390006本文综述了人工智能技术在复杂工业过程监测仪器系统中的应用，探讨了AI如何提升传感器系统的智能化水平，促进工业4.0的落地实现。

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。

微纳制造与智能感知。

I软体机器人：从简单驱动到智能应用的跨越

由 清华大学 主办、 清华大学出版社 出版的全球开放获取（Open Access）期刊—— Cybernetics and Intelligence（《控制与智能（英文）》）创刊号 已于2026年3月在 IEEE Xplore 平台和 SciOpen 平台正式发布

智能为健康监测、伤口管理、精准治疗和人机融合系统提供重要支撑。

随着人机环境系统智能的广泛应用，其面临的对抗威胁也日益严峻。

协同、耦合与对抗：人机环境系统智能的三大核心命题协同、耦合与对抗：人机环境系统智能的三大核心命题精选

org/10.26599/CAI.2024.9390006本文综述了人工智能技术在复杂工业过程监测仪器系统中的应用，探讨了AI如何提升传感器系统的智能化水平，促进工业4.0的落地实现。

本文系统综述了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，从材料创新、结构可编程性、功能协同、智能响应等方面综述了软机器人的最新进展。

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。