受章魚吸盤及其神經肌肉層級結構的啟發，南方科技大學與英國布里斯托大學合作開發了一種具有自主智能與多模態感知能力的軟體機器人系統。

該設計模仿了章魚吸盤的結構與感知控制機制，使人造吸盤在抓取物體時內部可產生顯著的氣壓變化，這種變化能夠觸發類似章魚神經介入信號的響應行為，從而實現對軟體機器人動作的智能調控。

值得注意的是，該研究創新性地將吸附、感知與智能控制三大功能整合于單一流體架構中，且無需依賴復雜的電子控制系統。這一仿生技術不僅實現了高效、靈活的抓取與環境感知，還具有廣泛的實際應用前景，包括工廠機械手臂、安全人機交互、植入式醫療設備以及農業自動化采摘等多個領域。

圖丨 Science Robotics 當期封面（Science Robotics）

審稿人之一認為，該團隊所提出的解決方案十分優雅，具有創新性、吸引力與簡潔性，值得在Science Robotics期刊上發表。另一位審稿人完全認同作者的愿景，即通過具身智能（embodied intelligence）實現軟體機器人控制，從而降低計算需求。

日前，相關論文以《仿章魚層級化吸附智能的軟體機器人具身化設計》（Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence）為題發布在Science Robotics[1]，并被選為期刊當期封面。南方科技大學副教授、布里斯托大學榮譽研究員岳天奇是第一作者，布里斯托大學喬納森·羅斯特（Jonathan Rossiter）教授擔任通訊作者。

圖丨相關論文（Science Robotics）

真空吸盤作為一種典型的人造仿生工具，其設計靈感直接來源于章魚的吸盤結構。研究表明，章魚擁有八條腕足和數百個吸盤，每個吸盤都能夠像獨立的生命體一樣迅速響應外界刺激，自主調整動作以抓取物體。

岳天奇指出：“這說明章魚的吸盤并非完全由中央大腦控制，很多行為屬于自發性的本能反應。生物學報道常稱章魚有九個‘大腦’——實際上，它具備一個中央大腦和每只腕足中一個的局部神經中樞，構成了一種分層式的神經調控系統，用以協調吸盤與動作。”

圖丨岳天奇（岳天奇）

與當前多數依靠復雜結構實現多功能的機器人系統不同，該研究致力于以最簡單的結構完成中等復雜度的任務。例如，在工業自動化場景中，傳統機械臂通常需依賴視覺傳感器、高精度定位裝置和中央控制器協同工作，而本研究提出的軟體機器人系統憑借其低成本、自主執行能力和結構簡潔性，實現了以往難以完成的精細抓取任務。

實驗表明，單個軟體手指可輕柔抓握脆弱氣球而不致其破裂，四指軟體手也能穩定抓取無殼雞蛋和果凍等易損物品。該自主智能系統的核心在于吸盤集成的流體開關結構，它能夠根據物理接觸自發觸發動作調控，無需外接復雜電子控制。

（Science Robotics）

傳統控制系統多數是集中在電腦里虛擬系統計算，而該系統采用了一種分層控制架構設計，利用機械結構與物理世界的自發交互行為，模擬下意識動作和控制，并結合簡單傳統控制算法，不單純依賴虛擬控制算法或完全機械結構，而是“取長補短”。

傳統機器人控制系統多依賴于集中式計算機進行虛擬運算，而本研究提出了一種融合機械結構與物理交互行為的分層控制架構。該系統通過結構與現實世界的自發耦合模擬“下意識”行為，并輔以簡易控制算法，實現了機械智能與算法智能的交叉融合。

其創新性體現在高層決策與底層控制的有機結合：底層依靠機械本體特性實現無意識響應，如吸附觸發自主收縮；高層則借助單通道氣壓信號進行算法解析，實現多模態感知，包括判斷物體重量、表面粗糙度及干濕狀態等。

這一策略顯著降低了系統的計算資源需求與成本。實驗中所用的硅膠抓取系統總成本控制在二十元人民幣以內，較傳統機械臂降低約兩個數量級。岳天奇對 DeepTech 解釋道：“該智能系統具有雙重運作機制，底層控制與高層感知可根據任務需求靈活組合，我們提出的是一個可泛化的模塊化方法，能夠通過微調實現不同運動形態。”

（Science Robotics）

盡管該系統在結構與成本方面優勢顯著，但需要了解的是，該系統仍存在一定局限性，例如其環境泛化能力目前不及傳統機器人系統。岳天奇表示：“未來推動該技術走向產業化，需依據具體應用場景對系統進行針對性適配，像搭樂高一樣組合成符合實際任務需求的定制化解決方案。”

岳天奇在布里斯托大學獲得博士學位，期間圍繞生物啟發的真空吸附原理及其在機器人中的應用展開研究，并于近期入職南方科技大學自動化與智能制造學院繼續相關探索。

目前，他正致力于將真空吸附機制拓展至人形機器人本體結構設計中。該研究方向有望為人形機器人的構型設計提供新范式，替代傳統基于關節（如髖、肩、手部關節）的機械設計方式，從而全面提升機器人的運動效率、行為流暢度與擬人表現，使其動作更自然、更貼近人類。

參考資料：

1.Yue Tianqi et al. Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence.Science Robotics10, 102(2025). DOI: 10.1126/scirobotics.adr4264