近日，中國科學技術大學工程科學學院、人形機器人研究院馮偉特任教授團隊，成功研發兼具電熱可控粘附、機器學習智能感知一體化的相變共晶凝膠具身智能機器人系統，攻克軟體抓取、爬壁機器人領域 “強粘附與可脫附難以兼顧、界面狀態無法實時感知” 長期行業痛點，相關成果以“Switchable adhesion of phase-transition eutectogels with integrated machine learning-enhanced intelligent adhesion sensing”為題，發表在國際學術期刊《自然·通訊》（Nature Communications）。

研究核心創新點

?                      相變低共熔凝膠：利用低共熔溶劑構建凝膠網絡，通過溫度誘導的相轉變，實現凝膠在結晶態（高模量、強粘附）與無定形態（低模量、易脫附）之間的可逆切換。

圖1-共晶凝膠的材料特性

?                      機器學習增強傳感：集成機器學習算法處理凝膠的電信號，實現智能粘附感知。系統能實時解耦粘附力信號，精準判斷接觸狀態（附著/脫離），無需額外傳感器。

圖2-粘附狀態的智能感知

?                      高性能指標：在粗糙或多孔表面上實現了高達1700 kPa的粘附強度，且具備優異的環境穩定性（低揮發、耐脫水）。

圖3-三足爬墻機器人的設計制作及運動控制和感知

要厘清 “熔融 - 結晶相變如何改變界面接觸形態、微觀紋理與粘附力的定量關聯”，必須實現納米級三維形貌無損表征。微觀界面形貌數據是論文分子動力學仿真、粘附力學模型建立的核心實驗依據，在該項前沿材料與機器人交叉研究中，中圖儀器 SuperView W1 白光干涉儀作為核心微觀形貌表征設備，發揮了關鍵數據支撐作用。

團隊需要對比 20℃結晶態、70℃熔融態凝膠粗糙度。SuperView W1 白光干涉儀具備0.1nm Z 軸分辨率、0.005nm RMS 粗糙度重復性，非接觸式測量不會劃傷柔軟凝膠表層，精準獲取冷熱循環前后凝膠形貌變化，直觀解釋低溫結晶硬化、高溫軟化貼合的形貌機理，為相變粘附理論提供直接微觀證據。

圖4-白光干涉儀測試凝膠粗糙度數據

SuperView W1 系列對標國際一線產品測量精度，同時提供本土快速技術支持、免費軟件迭代、科研定制化測量方案，近年持續走進中科大、清華、浙大、哈工大等頂尖科研院所，在軟物質、MEMS、半導體、光學、仿生機器人交叉學科廣泛落地。 本次登上《Nature Communications》頂級期刊，是國產白光干涉儀在軟體機器人、相變智能材料前沿領域標志性應用成果，證明中圖儀器納米級形貌測量能力達到國際頂刊實驗數據標準，實現科研儀器國產替代關鍵一步。另外有智能表界面、機器人和人工智能方面的需求可以聯系中國科學技術大學工程科學學院馮偉教授團隊。