对话杰出科技青年奖获得者｜中国科学院沈阳自动化研究所张闯：工程学方法“借用”生命力量，研究全新机器人

　　人物简介

　　张闯(1989年生)，中国科学院沈阳自动化研究所副研究员、特聘骨干，模式识别与智能系统专业博士，国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(B类)获得者、辽宁省优秀青年科学基金获得者。

　　长期从事类生命机器人相关研究，专注活体细胞驱动与生机融合系统研究，致力于将生命系统的感知、驱动、智能优势与机电系统深度融合，构建机器人技术新范式。

　　兼任国际期刊《Cyborg and Bionic Systems》(中科院一区TOP刊，IF: 18.1)青年编委、《SmartBot》青年编委、中国科学院青年创新促进会沈阳分会秘书长等职务，扎根基础研究一线，攻克多项类生命机器人领域科学难题，为我国在生机融合前沿方向的探索作出贡献。

　　科研项目

　　长期主持类生命机器人核心关键技术研发，主攻活体肌细胞驱动赋能、细胞多维信息检测与动力学建模、生机刚柔耦合系统创成等前沿方向，成果支撑国家重点研发计划“智能机器人”重点专项、中国科学院B类先导专项等国家级任务，牵头构建类生命机器人驱动与控制研究平台，推动类生命机器人从功能展示型向可控型的迈进。

　　学术成就

　　获辽宁省自然科学奖一等奖、中国科学院院长特别奖(全院TOP 5‰)、中国自动化学会优秀博士学位论文提名奖(领域TOP 15)；以第一/通讯作者在中科院院刊《National Science Review》、工程院院刊《Engineering》、机器人顶刊《IEEE TRO》等发表论文50余篇，其中封面/亮点文章9篇；斩获机器人领域国际顶会IEEE ICRA 2024最佳学生论文奖和IEEE IROS 2025最佳会议论文奖；入选中国智能制造十大科技进展、中国自动化领域年度团队、中国机器人行业年会科学引领奖等。

　　推广实效

　　研发的类生命驱动单元力-电耦合刺激训练技术、基于宽频振动的细胞多维信息检测技术等核心成果，在微纳机器人驱动、药物筛选平台、类生命假肢等方向展现出广阔应用前景。提出的类生命机器人义肢系统概念，推动假肢从“机械替代”向“生理整合”发展，获国家自然科学基金委共融机器人挑战赛奖，为生命系统与机电系统深度融合的产业化落地奠定坚实基础。

　　一、在这片“生命与非生命之间的新大陆”上，探索机器人的另一种可能形式

　　提问：您当初为何选择类生命机器人这一前沿方向？相比传统机器人，类生命机器人的核心优势体现在哪些方面？

　　张闯：我从小就对“如何让东西动起来”充满好奇，喜欢拆装随身听等各种小电器，也因此对机器人和机械自动化产生了浓厚兴趣。2011年，我参加了中国科学院沈阳自动化研究所的夏令营，正好我的导师在论证类生命机器人这一新兴方向。通过导师的讲解，意识到传统机电系统在感知、驱动、智能等方面正面临性能提升的瓶颈――传统机器人本质上是用机电系统模仿生命体功能，但难以复制自然界生物经过数十亿年演变所形成的优异性能。例如，响尾蛇的红外感知器官仅1平方毫米，却能在常温下达到0.001K的感知灵敏度，而传统红外探测器不仅体积较大，还需低温冷却，灵敏度也仅能达到0.01K；蚂蚁能举起比自身重400倍的物体，而传统工业机器人负重比仅约1:1。因此，将生命系统与机电系统深度融合，把生物材料直接作为机器人核心功能部件，有望突破传统机器人的性能藩篱，实现跨越式提升。这是一个充满未知与挑战的新方向，也是有可能率先取得新突破的领域。我希望在这片“生命与非生命之间的新大陆”上，探索机器人的另一种可能形式，用工程学的方法“借用”生命的力量，研究一种全新的机器人。

　　二、力-电耦合刺激训练法，模拟神经和机械共同作用的环境，人工培养骨骼肌组织的蛋白分化率和收缩性能最大收缩应变可达18%，接近天然骨骼肌水平

　　提问：您是如何突破类生命驱动单元的驱动性能瓶颈？目前达到什么水平？这一成果是系统性理论推导的结果，还是实验中的偶然发现？其可重复性和稳定性如何，是否具备规模化应用的潜力？

　　张闯：针对类生命驱动单元驱动能力弱的问题，我们受到人体骨骼肌在神经电脉冲刺激下，克服外界负载进行收缩的自然训练模式的启发，提出了一种“力-电耦合刺激训练方法”。该方法同时施加电刺激和动态机械刺激，模拟神经和机械共同作用的环境，显著提升了人工培养骨骼肌组织的蛋白分化率和收缩性能。

　　实验结果表明，经过训练的人工骨骼肌组织收缩力最大提升约98%，并展现出与天然骨骼肌类似的成熟肌节结构。在低负载条件下，其最大收缩应变可达18%，接近天然骨骼肌水平。由该组织驱动的仿毛毛虫机器人运动速度最高达2.38mm/s，实现了公开资料中同类机器人的最快运动速度。

　　这一成果是系统性理论推演与反复实验验证相结合的结果，具备良好的可重复性和稳定性。我们目前也正在着手设计多功能、自动化的肌组织培养与训练系统，努力为未来规模化应用奠定基础。

　　三、AI有望在生命系统建模、多模态感知与反馈控制、自适应训练策略设计等多方面发挥更大作用

　　提问：现阶段AI几乎融入了所有领域的研究，您认为AI对类生命机器人发展有什么意义？

　　张闯：AI正在加速生-机交叉融合研究进程。我们认为AI有望从以下几个方面赋能类生命机器人研究。

　　首先是肌肉训练策略的优化，将积累的刺激参数与肌肉表征数据构建学习环境，自动搜索最优训练方式；

　　其次，AI也有望加速生命体组织的力学建模过程，例如通过AI进行模型参数辨识，支撑类生命机器人控制算法迭代；除此之外，AI在肌组织或类生命机器人本体设计等方面也具有优势，通过AI优化结构设计，可以快速推进实验进程。总之，AI有望在生命系统建模、多模态感知与反馈控制、自适应训练策略设计等多个方面发挥更大作用，推动类生命机器人向智能化、自主化方向发展。

　　四、不断回溯理论、优化方法、不断实验，坚持抵达细胞驱动明显提升基础研究突破的瞬间，也带我们在ICRA和IROS等获得了多个重要论文奖项

　　提问：科研路上，从理论到实践往往充满挑战。您遇到过最大的困难是什么？最难忘的一次经历是怎样的？您当时如何调整研究思路？这段经历对您后续的研究有何启示？

　　张闯：最困难的时期，是我们花了将近一年时间反复尝试，却始终无法稳定提升驱动性能。每一天都在重复实验、记录数据、调整参数，但结果始终不尽如人意。我们没有被困难击退，而是不断回溯理论、优化方法，终于在一次实验中，观察到细胞驱动明显提升的瞬间――那一刻，我深深感受到，基础研究的突破往往就藏在这些细微之处，而团队的坚持和协作，是抵达那里的唯一途径。

　　这段经历让我明白，科研不是一蹴而就的，而是“渐渐地成功”。也正是这份坚持，让我们后来在ICRA和IROS等获得了多个重要论文奖项，给予了我们莫大的认可和鼓励。

　　五、生命材料与机电系统刚柔耦合设计面临动力学匹配难题

　　提问：除了驱动单元的制造与优化，您认为类生命机器人设计中还有哪些关键难点？

　　张闯：类生命机器人的核心是生命系统与机电系统的融合，但二者在物理特性上存在本质差异。如何进行刚柔耦合设计、实现动力学匹配、最大化驱动效率，是关键难点之一。

　　生命材料具有非线性、粘弹性等特点，并且相比于机电材料系统其刚度相对较小，如何让二者在运动中协同工作，直接影响机器人的整体性能。举个简单的例子，肌肉的驱动力有限，如果机器人本体的刚度过大，肌肉难以实现有效驱动，而本体刚度过小，无法给肌肉提供足够的反力，很容易造成肌萎缩，同样影响类生命机器人的驱动性能，因此如何能够实现生命系统与机电系统之间的刚柔耦合设计，也是类生命机器人研究中的重要难点。

　　六、发展薄膜叉指电极方法，降低刺激电压，提高刺激精度与生物兼容性

　　提问：与传统机器人相比，类生命机器人在控制方面面临哪些独特挑战？您团队提出了哪些创新性的控制方法或技术？

　　张闯：传统电机控制可通过稳定电信号实现精确驱动，而活体肌细胞存在疲劳、非线性响应等问题，对电脉冲刺激提出了更高要求。我们发现了不同方向电场下的选择性刺激现象，而后还发展了薄膜叉指电极刺激方法，在低刺激电压下实现高效驱动控制，同时提高了刺激的精度和生物兼容性，最幅度减少对培养基和细胞的伤害，从而提高类生命机器人多驱动单元的协同可控驱动能力。

　　七、缺乏血管化与生命-机电系统稳定集成封装，仍是类生命机器人研究面临的技术难点

　　提问：当前类生命机器人研究取得了哪些阶段性突破？您认为该领域目前面临的最大技术挑战是什么？从产业化角度看，走出实验室还需克服哪些瓶颈？

　　张闯：当前，类生命机器人已初步实现可控运动，驱动性能和稳定性显著提升。但要想真正走出实验室，仍面临两大技术瓶颈：一是血管化问题――人工培养的生命组织缺乏血管网络，难以实现大组织构建和功能维持；二是封装问题――如何在不影响生命活性的前提下，将生命材料与机电系统稳定集成封装，使机器人脱离培养基环境束缚，仍是类生命机器人研究所面临的技术难点。

　　八、微纳诊疗、药物筛选及生物合成假肢三大应用场景研判

　　提问：类生命机器人的未来应用场景有哪些？这些判断基于哪些临床需求或市场痛点？

　　张闯：我们正致力于构建生命系统与机电系统融合的机器人新范式，其潜在应用包括：

　　微纳机器人：利用生物系统的高集成度特性，集成基于活性分子的识别和驱动能力，实现微纳机器人的自主体内导航、靶向药物输送和微创手术，使微纳机器人功能得到进一步拓展，为重大疾病精准诊疗提供变革性工具。

　　体外活体研究平台：开发基于活细胞和组织的药物筛选平台，更好地模拟人体生理环境，促进生理/病理研究、药物开发等，提高研究效率，降低研发成本。

　　类生命假肢：基于活体肌肉的假肢有望解决传统假肢在顺应性、能量效率和人机接口等方面的局限，推动假肢从机械替代向生理融合发展。

　　九、在体感知与生命-机电系统双向信息交互闭环体系为攻关方向

　　提问：您团队连续在ICRA和IROS获得重要的论文奖项，彰显了我国在该领域的原创能力。您认为类生命机器人研究的下一个潜在突破点在哪里？

　　张闯：前期的研究中我们分别在类生命机器人制造与控制方面取得了突破，有幸获得了国际会议奖项荣誉，在之后的研究中，我们将着力开展类生命机器人的在体感知与反馈控制方面的研究，努力实现生命材料与机器系统的双向信息交互，构建闭环控制体系，使类生命机器人具备更接近生物体的自主响应能力，我们认为这可能是类生命机器人未来发展的关键方向之一。

　　十、面向类生命机器人的制造、检测等使能技术的突破和装备的研发是推动类生命机器人发展进程的关键

　　提问：如果站在十年后回望，您希望类生命机器人最先在哪个行业产生百亿级市场？是医疗、环保还是消费？资本现在应提前布局哪些基础设施？

　　张闯：通过对类生命机器人研究现状、以及我们目前所取得的研究进展分析，医疗健康领域也许是类生命机器人的重要潜在应用市场之一。无论是作为体外药物筛选平台、微纳诊疗机器人，还是类生命假肢或者器官，未来的类生命机器人有望解决当前临床中的关键痛点。在这个漫长的发展中，生物制造平台、微纳加工与表征技术、生命材料标准化制备等基础设施是必不可少的，同时，面向类生命机器人的制造、操控、检测等使能技术的突破和先进装备的研发是推动类生命机器人发展进程的关键之处。

　　图片来源：受访者供图

　　文｜季绍华、孟庆杨

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