北大教授謝廣明：讓機器魚從未名湖游向深海 | 10年回顧

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從事仿生水下機器人這一“冷門”研究學科，要有一顆炙熱的心。北京大學工學院教授、智能仿生設計實驗室主任謝廣明悉心研究仿生機器魚二十余年，致力于將傳統的“師法自然”研究推向更深層次，不僅從自然界中汲取靈感，更以科技回饋自然，為魚類生態保護貢獻智慧與力量。

“機甲鯨鯊”在海洋館游動、擺尾，“機器箱鲀”成為潛水愛好者的攝影伴侶，仿生水下機器人正以各式各樣的形態走入人類的生活。我國仿生水下機器人研究基本功扎實，創新氛圍濃厚，應用前景光明。其中，北京大學智能仿生設計實驗室是國內最早進入該領域的科研力量之一。

適合在人類生活空間工作的，是模仿人類外觀和行為的人形機器人。同樣地，真正適合在水下作業的，是各種各樣像魚一樣的生物。北京大學工學院教授、智能仿生設計實驗室主任謝廣明曾在格致論道講壇闡述道，機器人的重點是機器，不是長得像人一樣才叫做機器人，機器魚也是一類機器人。魚類經過億萬年進化，它們的游動效率遠高于人類生產的螺旋槳，同時具備較高的機動性、隱蔽性。研究機器魚，對人類探海能力的提升具有重大意義。

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不僅“形似”，更要“神似”

回顧我國仿生水下機器人學科的“前世今生”不難發現，從前仿生水下機器人的研究方向主要集中在運動仿生的角度，旨在簡單復現水下生物的運動模式。隨著研究的不斷深入，如今仿生水下機器人的研究焦點已躍升至涵蓋感知仿生、通信仿生、抓取仿生及集群行為仿生等多個維度的廣泛探索。謝廣明總結道，學者觀察水下生物的視角，已經從單純的運動模仿，提升至對水下生物生存智慧及適應復雜多變水下環境機制的深刻洞察。這一系列轉變標志著人類對魚類仿生學研究的理解和實踐邁入了更為全面且深入的階段。

·提升游動效率的兩大技術路徑

如何顯著提升仿生水下機器人的游動效率，一直是謝廣明潛心攻克的難題，他將研究方向劃分為兩個部分。一方面，要研究如何對肌肉運動模式進行精準捕捉與再現。例如，以黃鰭金槍魚的肌肉運動模式為設計靈感，吉林大學團隊研制液壓柔性驅動器，可以使機器魚展現出優秀的游動速度和能效比。另一方面，要從魚類減少阻力的有效策略入手，思考如何巧妙地利用水流的力量。例如，倫敦大學研究團隊發現魚鱗陣列會在魚類表面產生條紋狀基流，可以降低皮膚摩擦阻力，為機器魚的研發提供重要線索。

·仿側線系統提升機器魚感知能力

生物學家研究指出，側線系統對于魚類的水下生存至關重要，它不僅能讓魚類感知到身體周遭的水流動態變化，還能根據水流的變化而敏銳地感知到障礙物、獵物、天敵和同伴的存在。謝廣明課題組是國內較早展開仿魚類側線感知研究的團隊，早在2020年，團隊就提出了一種基于人工側線系統的機器魚自主軌跡評估方法，研究結果發布于機器人研究領域的頂級期刊。

圖1 集成人工側線系統的箱鲀機器魚

·以原始設計抵達續航極點

電池性能的提升將直接延長機器人的作業時長。在現有能源供給技術的框架內，通過優化設計能挖掘提升續航潛力的空間。

其一，探索仿生驅動新機制，旨在超越傳統的連桿機構與繩驅機構等設計模式，開辟能量轉換效率更為卓越的技術新路徑。其二，深化水下減阻技術的研發，涉及對機器人外觀形態的精心設計以及表面材質的優選，以期實現水流阻力的最小化。其三，深入研究并模擬自然界生物的續航策略，例如魚類的間歇性游動模式。謝廣明團隊正致力于將此機制融入機器魚的設計中，實現能源的有效節約，進而延長機器魚在水下的自主游動時間。

·集群行為研究取得扎實進展

十年間，學者在模仿魚群行為的仿生水下機器人集群方向取得了不少突出的研究成果。謝廣明分享道，哈佛大學科研團隊通過精密實驗成功演示了仿生機器魚在三維空間內的集群游動行為，這項研究進展令人印象深刻。這些機器魚設計巧妙，背部與腹部都裝備了LED光源，并內置模擬魚眼的雙目視覺系統，能夠賦予機器魚全方位360°的視野能力。研究團隊憑借先進的3D視覺識別技術，精確追蹤機器魚身上的光源，以此為基礎高效獲取各機器魚的姿態與位置信息。隨后，通過局部區域內機器魚間的精密協同機制，成功再現了自然界中經典的魚群行為模式。謝廣明分析，盡管該研究成果在集群協作理論層面并未實現根本性的創新突破，但其獨到之處在于巧妙地運用了主動光源技術與機器視覺技術，為機器魚提供了一種新穎且有效的途徑，以獲取同伴的位置與姿態信息，從而促進了集群行為的精準模擬。這一成果為后續仿生水下機器人集群研究提供了重要的參考和借鑒。

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多學科知識于此匯聚

仿生水下機器人匯聚了來自材料科學、電子工程、自動控制、人工智能等多個領域的先進技術。謝廣明表示，任何前沿理論的涌現或技術的革新，都能成為推動機器魚性能躍升的關鍵力量。

功能材料在提升機器性能、優化結構設計等方面發揮著舉足輕重的作用。例如，使用介電高彈體膜包裹水凝膠，可以使仿生深海獅子魚在萬米深海承受極高的靜水壓，像撲翼一樣扇動向前推進；用包括石墨烯在內的化學混合物制成納米片，并逐層組裝成類似珍珠貝母的結構，可以使機器人有效吸附水中的微塑料。

流體力學則幫助研究人員優化機器魚的外形設計和運動方式，通過減少水流阻力，延長續航時間。結合流體力學模型，開發能夠實時調整游動姿態和速度的自適應控制系統，能夠使機器魚靈活應對湍流、層流等各種復雜環境。

人工智能技術的融入，則極大地增強了系統的自主決策與學習能力，使得這些設備能夠更智能地適應環境變化，實現更高效的任務執行。

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學科熱度有待攀升

從事研發、教學工作多年，謝廣明深知，仿生水下機器人是最難研究和開發的機器人技術之一。

首先，進入門檻高。這一領域不僅要求研究者具備扎實的理論基礎和實踐經驗，還需要昂貴的實驗設備和測試環境等，這些都對研究機構的資金實力和科研設施提出了極高要求。此外，由于水下環境的復雜性和不可預測性，即便是微小的設計或技術調整也可能帶來巨大的實驗風險和成本，進一步提高了研究門檻。

圖2 北京大學智能仿生設計實驗室發明的機器魚樣機合集

其次，成果產出慢。 由于學科的專業性和復雜性，從概念設計到原型測試，再到實際應用，每一個環節都需要經過反復驗證和優化，這一過程往往耗時較長。 加之水下環境的特殊性，許多在陸地上行之有效的理論和技術在水下應用中面臨重重挑戰，進一步延緩了研究進度和成果產出。然而，正是這樣的挑戰，激發了科研人員不斷探索和創新的動力，推動了仿生水下機器人技術不斷向前發展。

最后，從業人員少。國內仿生水下機器人的研究一直保持著相對較小的人員規模，盡管近些年有些明顯擴充。謝廣明希望有更多的研究團隊進入這一領域，加強相互交流與協作，共同促進仿生水下機器人技術的進步。

近年來，謝廣明團隊持續深化與德國馬克斯·普朗克研究所生物學家的合作與交流，生物學家對生物世界的深刻洞察為機器魚的研究工作提供靈感，團隊研制的機器魚又能幫助生物學家進一步探索生物學奧秘，這不僅跨越了生物學與工程學的界限，還促進了雙方知識的互鑒與融合。謝廣明分享了雙方合作的標志性成就——利用機器魚作為研究載體，揭示魚類集群游動時節能的奧秘。為探索魚類在水下集群游動的節能機理，生物學家需要實時掌控魚的能量消耗，而這基本不具備可行性。可控、可編程、可測量的機器魚解決了這一難題，幫助生物學家以前所未有的精度探究魚類集群游動的節能機制。

謝廣明用“水下集大成者”來表達自己對仿生水下機器人的期待與憧憬。謝廣明認為，仿生魚是展現人類智慧與創新精神的杰作，未來仿生水下機器人將在海洋探測、水下救援、水下考古等領域發揮更加重要的作用，為人類探索海洋奧秘、保護海洋環境作出更大的貢獻。

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