在电影《钢铁侠》里，有一个令人印象深刻的场景：无数微小单元可以自主移动、变形，最终组合成一套完整的纳米战衣。每一个单元都像一个微型机器人，能够根据外界变化做出响应，并与其他单元协同工作。
当然，现实中的微型机器人还远没有走到这一步。但科学家正在尝试把机器人真正缩小到接近细胞的尺度。
这件事比想象中更难。今天的芯片早已进入纳米尺度，但机器人不只有计算，还需要感知环境、产生运动、获得能量，并与外界甚至其他机器人通信。当机器缩小到微米尺度，宏观世界里的运动规律并不能随之迁移：惯性的作用减弱，液体的黏性变得更重要；驱动器既要足够小，又要产生足够大的驱动力。
当机器人的数量从一个变成成百上千甚至百万个，问题又从“怎么让它动起来”，变成“怎么让它们自己协同”。西湖大学助理教授王伟与团队正在试着解决这些问题。
王伟本科和硕士阶段分别在大连理工大学和清华大学从事力学方向学习，后来在美国康奈尔大学从宏观折纸结构一路做到微观折纸，并逐渐把研究推进到微纳机器人。
2022年，他与合作者将电驱动人工纤毛与CMOS（互补金属氧化物半导体）电路集成，让微米尺度的驱动结构能够在流体中产生可控运动。此后，他们又继续把感知、片上处理和执行能力集成进微型系统，让它不只是感知周围环境，还能够通过行动反过来改变环境[1]。
在王伟设想的下一阶段，微型机器人还要进一步解决供能、通信和自主决策的问题。单个机器人也不再是终点：借助半导体制造工艺，它们未来可能以百万个为单位，通过局部感知、通信和协作产生更复杂的集群行为。
如果这些能力继续向前发展，微型机器人或许会从今天实验室里的人工纤毛和微型驱动器，逐渐成为真正能够感知、判断和行动的微米级智能单元。据王伟推测，它们可能先应用于单细胞测量和刺激，未来可能进入人体执行精准任务，甚至成为一种微观尺度的“具身智能”。
那么，把一个机器人真正缩小到微米尺度，最难缩小的究竟是什么？为什么芯片已经进入纳米时代，机器人却仍然很难做到细胞大小？王伟如何从力学和折纸结构，一步步进入微纳机器人的研究？
围绕这些问题，信睿科技评论与王伟展开了一次对话。
把机器人缩小
真正难的是什么？
Q：你本科、硕士学的都是力学，后来是如何一步步选择进入到微纳机器人这个研究方向的？
王伟：这是在我做研究的过程中自然而然发生的选择。虽然我本科和硕士阶段早期致力于解决的传统力学问题，但我一直关注相关方向的前沿研究并进行思考，后期开始做折纸、剪纸结构的力学，并关注到我博士导师伊泰·科恩（Itai Cohen）教授的一系列工作。他的思路也是从宏观折纸结构逐渐走向微观，与我的兴趣比较契合，所以后续我到康奈尔大学攻读博士学位，之后从宏观折纸转向微观折纸。
后面的研究也比较顺其自然。有了微观折纸结构，我在博士后期的研究问题转变为：怎样做在微米尺度能动的结构？这与折纸结构主要的不同之处体现在能不能让它自己动起来。
图丨王伟主要代表研究登上相关期刊封面（来源：王伟课题组主页）
随之而来的问题是，能不能将微米级别的电路等电子器件集成起来，让这些结构自己完成变形或更复杂的任务，从传统力学走到微纳尺度结构，最后到了微纳机器人。我希望做前沿的、有意义的研究，在这个过程中自然而然地有了这几个路径的发展。
Q：从技术判断角度，你怎么去定义微型机器人？
王伟：首先，微型机器人领域存在很多不同的方法、不同的研究路径，但很多是外场驱动，例如磁驱动、超声驱动等等。这些都方向的研究都是在解决相关的实际问题，非常有意义。
从我自己的角度来说，我认为如果要说微型机器人，可能需要在微米尺度能够同时满足机器人的一些基本特征，比如感知、决策和执行。其他可以在微米尺度上做形状变化或运动的，我们可以称它为微型机器。
所以我们真正感兴趣的，是把感知、计算、执行和通信逐渐放到微米尺度的机器人本体上。这其实也是为什么我们特别强调CMOS集成。因为它代表了一个在微米尺度可以不断增加信息处理复杂度的平台。
Q：现在芯片已经可以做到纳米尺度，但将机器人缩小到微米尺度仍然充满挑战。在你看来，机器人真正难缩小的挑战是什么？
王伟：确实，现在芯片其实已经做得非常小的尺度了。在这个前提下，我把芯片做到微米尺度，其实工艺是比较成熟的。所以对我们来说，挑战在于机器人的机械部分，即机器人怎么样变形，怎么样做驱动器，这些挑战会比把芯片缩小更难。
比如，我们对驱动器的期待既希望是小尺寸，又满足微米级别，同时驱动能力又大。然而，这两个指标从材料和力学的角度是相互矛盾的：尺寸小的情况往往还要驱动能力大，而驱动器的承载等就会非常大。所以如何找到合适的材料，如何通过力学设计、材料分析和制备来得到驱动能力大、性能也好的驱动器，是我们首先要解决的问题。
另外还要关注的一个问题是，各种物理现象或物理作用在不同尺度下是不一样的。比如在微米尺度的液体环境中，粘性通常非常大，所以驱动器不仅自己在动，还与周围环境产生相互作用：环境对它的影响是什么，以及在这样的环境中如何产生有效运动等等，这些都需要通过力学和机械的原理来考虑和设计。
Q：刚才你提到材料和力学的角度是矛盾的，那么力学解决的是哪些电子、材料本身解决不了的问题？
王伟：首先我们要关注微米尺度的一些物理现象，很多物理现象会和常规尺度不一样，我们要根据这些现象来进行特殊设计。这里力学的作用，就是要把微纳尺度驱动器产生的变形转化为在微米尺度上真正有用的运动。
比如设计纤毛摆动驱动流体，怎么样设计它摆动的轨迹，怎么样在粘性环境中打破对称性，相邻纤毛之间如何配合来实现驱动最大化等等。行走的机器人也是一样，如何合理设计每个机器人腿的输出，不同腿之间的相互距离，以及它们的相位如何配合，让运动实现最大化。
总体来说，电路、材料和力学是相互配合的。电路决定什么时候输出什么，驱动器的材料把电学输出变成机械变形，然后通过力学原理和设计，把变形变成可以预测、可以优化的功能。
先给机器人造“肌肉”：
让微米纤毛动起来
Q：2022年你与所在团队在Nature上发表了一项很关键的成果[2]，把电驱动的人工纤毛和CMOS电路集成到了一起。当时为什么首先解决的是“怎么动”，而不是先解决感知和计算？
王伟：当时我们认为微电子技术已经发展得非常成熟，所以，只要证明驱动器是能够和微米级别的集成电路集成在一起，那么集成更多的功能就是自然而然的。
我们想要解决两个问题：一是驱动器动起来，能不能真的在微米尺度上具备相关的实际功能；二是驱动器是否能够和最简单的电路集成在一起。
图丨基于表面电化学驱动器的人造纤毛（来源：Nature）
在这项研究中，我们做了一个非常简单的时钟电路，把它和时钟电路集成在一起，并证明了时钟电路能够驱动微驱动器，然后让这些微驱动器做成的小纤毛在流体中能够摆动，从而能够产生流体的运动。
在这里我们做了一个基本的演示，希望让大家相信我们的驱动器能够和集成电路集成在一起。后来集成更多的功能，其实是后续自然而然的相关工作。
Q：与生物纤毛相比，微型机器人的肌肉目前的差距在哪里？
王伟：首先，自然界纤毛系统具有非常复杂的内部精细结构，可以产生复杂且可控的变形。另外，自然界纤毛除了运动变形，还有传感等功能，而我们现在简单的结构还没有这些功能。所以从变形能力和功能集成来说，现在的系统还比不上自然界系统。
但是，我们也有一定改进空间。自然界肌肉的运动也受到电信号调控，所以我们可以在一个结构里做不同的可寻址驱动方式，让它产生更复杂的运动，也可以集成一些简单的传感功能。虽然从功能集成和运动能力来说还比不上自然界纤毛，但我们正在改进，让驱动器能够拥有产生复杂运动的能力和集成越来越多的功能。
Q：后来你和合作者让人工纤毛实现了双向运动，宏观机器人改变运动方向很简单，为什么到了微米尺度，“往前、往后”都会变成难题？
王伟：这个问题本身并不一定是“往前、往后”这一个具体的问题，我们还希望能表达：宏观尺度和微观尺度的物理机制很多时候是不一样的。宏观尺度可以通过惯性来实现运动；而微观尺度由于是高粘性环境，不能通过惯性来实现运动。
2022年发表在Nature上的成果，我们虽然通过流体和纤毛之间的相互作用，让纤毛产生了固定方向的泵送，但仍然没有实现对泵送方向的控制。所以这里我们基于结构设计，在简单的纤毛结构上集成了更多的驱动。
具体来说，是把一个驱动扩展到两个驱动，这两个驱动可以单独控制。我们通过控制这两个驱动信号的信号关系，来控制信号的具体形状变化，从而实现控制泵送方向的目的。所以，这可能也是一个我们能够通过力学设计来指导机器人驱动的理解。
Q：这项工作做完时，你已经想到下一步要将传感器和电路接进来了吗？
王伟：实际上这两个方向是同步进行的。我们有电路和结构两个方向，当时同步开展。结构设计方面，主要是新型的驱动器和复杂的变形等等；同时我们也在设计各种有不同功能的电路。我们的想法比较朴素，参考了常规机器人有哪些基本功能，希望把这些基本功能在微米尺度上实现。所以不仅是传感，像通信等方面我们也在同步做。
同时，我们设计的纤毛结构也非常适合验证传感类的功能，因为它有两个信号：信号的先后决定泵送方向，信号的频率决定泵送速度。所以我们当时自然而然地把这个结构和传感器结合，把温度传感接入驱动结构中，让纤毛结构能够感知温度，然后改变局部的流速、流动方向等等。
从单个到百万个：
微型机器人如何协同
Q：半导体工艺可以一次制造大量微型机器人。如果我们以100万个微型机器人为例，是不是意味着未来真正困难的可能不是“怎么造100万个微纳机器人”，而是怎么控制它们？
王伟：是的，因为我们使用的是标准的半导体工艺来制造。此前，已有相关研究证明，利用半导体兼容的并行制造工艺，一块4英寸晶圆可以制造超过100万个微型机器人[3]。而在设计的时候，可以把这百万个机器人中每个都设计得不一样，比如给它一个地址等等。
然而问题在于，当数量真的达到100万个量级，如何对每个微型机器人都进行合理的控制是比较困难的。我们现在的想法并不是对其中的每个微型机器人都单独加控制信号，然后控制它怎么动。
我们更希望看到的是，机器人如何通过计算、感知功能，以及它和周围机器人的局部通信，有一些比如集群行为的涌现，能够决定自己怎么做，而不是我告诉它每一步应该具体怎么做。我认为，这是下一步比较有意义的研究方向。
Q：你认为集群的微纳机器人规模达到怎么样的级别会比较理想？
王伟：我觉得这可能也跟我们具体研究的问题有关。理想情况下，我希望机器人能够实现各种任务，并不希望这批机器人只能应对某个细胞，或者某个细胞团。
从实际角度来说，我们希望前期能够验证在几十个机器人的尺度上实现的行为。如果我们想要研究一些集群行为的涌现，可能是百个机器人左右的规模，我们会在这个尺度进行一些初步的验证，然后再把它拓展到更大的机器人规模上。
Q：你和团队后来让机器人通过简单的电子脉冲实现同步。集群机器人和单个机器人相比，在哪些方面它们可能表现出更复杂的智能，或实现更好的效果？
王伟：集群机器人最显著的优点是“人多力量大”，不管大的还是小机器人都是这样。从小机器人角度来说，我们的尺度是细胞尺度，一个机器人可能解决单个细胞，多个机器人可能解决一个细胞团。
我希望机器人能够实现各种任务，并不希望这批机器人只能对单个细胞，或者只能对一个细胞团。不同任务下，我希望机器人有不同行为：单个能工作时就单个；需要集群时，就让机器人之间协同工作。比如，我们可以利用单个机器人进行单细胞运输，利用机器人集群进行细胞团运输等等。
同时，我希望同时有尽可能多的机器人执行任务，这样效率更高。这时，如果所有机器人都聚集到一个非常小的区域附近，任务效率也会非常低。所以我还是希望机器人之间有一些相互感知，比如知道自己是不是在合适的位置，这样对任务执行效率会有非常大的提高。
Q：你希望在未来的阶段中看到微型机器人什么样的集体行为？
王伟：从现有的成果来看，我们可能会优先选择任务相关的一些自组织和分工。以我们最近在Nature Electronics发表的成果[1]为例，如果有一个局部温度或者浓度异常的区域，机器人之间如何通过相互协作，让它形成一个最能够让温度扩散或聚集的流场。
（来源：受访者）
这时候涉及不同机器人，每个机器人的输出具体是怎样的，它和周围的相互相位怎么样等等。另外，机器人集群中有一些单位失效了，那另外的机器人能不能感知到周围邻居状态的变化，然后调整自己的输出，维持基本的功能等等。
另一个例子是，能不能让微型机器人进行自组织，在微米尺度上进行细胞的搬运等等。比如一群微型机器人想围住一个小组织，它们需要知道当前的环境，它和周围机器人的相对位置等等，然后也要知道自己的目标才能够实现。我可能会希望下一步继续做一些这类的研究工作。
闭环交互：不止感知，更能改变环境
Q：你和团队最新的工作已经把温度感知、片上计算和人工纤毛结合起来了。但给机器人装一个温度传感器并不新，这项工作真正往前走的一步是什么？
王伟：我们这里最主要的贡献，是实现了微型机器人和环境的相互交互。实际上，在一个电路上再加一个温度传感或别的传感和纯感知相关的技术，都已经非常成熟。对于机器人来说，我们并不是仅仅把它当成一个传感器，而是需要具备通过执行来改变环境的功能。
视频丨实时视频记录了由CMOS集成铰接纤毛阵列产生的热可切换单向流，泵送方向随温度反转。（来源：Nature Electronics）
在这项研究中，我们实现了微型机器人和环境的双向耦合：将温度响应电路和纤毛集成在一起，通过纤毛感知周围环境，产生相应的流场；因为热量是在流场中携带的，改变了流场，本质上也就改变了局部的温度环境，这就是一个机器人和环境之间相互作用的闭环。所以这里我的机器人并不只是感知，它能够改变局部的环境，这其实也是自然界很多微生物能够做到的事情。
当它们认为周围环境不适合时，需要进行一种明确的判断：或者逃离，或者做一些动作来改变局部环境，帮助它们生存等。接下来，可能也希望机器人能够做更多的功能，不仅仅是改变温度环境，它也可以根据任务改变局部的别的环境特征，然后实现自己的功能。
Q：你能不能用最简单的一个实验，把“感知环境-采取行动-再改变环境”这个闭环讲清楚？
王伟：在这项研究中有个实验，机器人周围某处有一个热源，热源产生温度梯度；机器人感知后产生泵送，使流场从低温处流向高温处。因此，我们实际上是让机器人周围温度降低了一点，效果是通过机器人驱动对热源温度形成一定束缚，从而形成新的温度场分布。
Q：如果将传统机器人拆成感知、计算、执行、供能和通信几个部分，你和团队的相关研究进展目前哪个部分已经实现了在微米尺度的缩小，哪个部分还在继续推进？
王伟：目前，我们已经在微米尺度的系统中集成了感知、计算和执行能力。
感知，是我们把温度传感等电路成功集成到了微型机器人上。计算，是从最初版本到现在的版本，不同机器人的功能上都集成了一定的计算能力，让它产生我们想要的信号，这也是CMOS电路最基本的功能。执行，也是我们主要做的一个方向，把微纳尺度的驱动器和集成电路集成在一起。
相比之下，在供能和通信方面，目前的方案还存在比较明显的局限。我们现在采用的是硅光伏电池，它在简单情况下可以满足需求，但有几个明显劣势：一是供能能力有限，基本和电池面积成正比；二是需要持续的光打到机器人上，才能产生运动。这对于很多要把机器人放到体内之类的实际任务来说是不兼容的。所以供能方面我现在正在尝试的方向，是如何用光伏电池之外的供能形式，实现在复杂环境中稳定供能。
通信方面，我们也做了一些尝试。现在基本用的是光通信，比如有一个小LED（发光二极管）向外闪烁光，外部有一个接收器接收信号。它的缺点与供能比较相似：很多时候在复杂环境中，我们接收光存在相关问题。为此，我们正在探索的方向之一是，是否可以通过其他的主动通信方式在复杂环境中工作。
Q：人工纤毛在产生流动后，反过来改变了这个局部的温度，那这里重要的是温度变化本身，还是证明了微纳机器人可以反过来去改变自己所处的环境？
王伟：机器人可以改变自己的环境是更重要的。温度在这里只是作为一个例子，我们也可以集成很多别的传感器。所以其实我们能改变的是很多的，这里我们想用温度来证明我们的微型机器人能够对环境有改变作用。
这也是很多自然界微生物做到的事情：它们不仅感知周围的环境，也通过自身的运动来改变周围的环境。我觉得这是微型机器人非常重要的功能之一。
图丨微观机器人与环境的热耦合（来源：Nature Electronics）
Q：未来，如果把温度换成化学、光或者机械信号，是不是可能会出现一些更复杂的行为？
王伟：是的，如果我们换成化学信号，这时候就可以用一些化学传感器来感知周围的化学环境，比如检测到目标的化学药物，那这个机器人就可以通过驱动器的变化来释放机器人携带的药物。
释放药物之后，这些药物可以和周围的局部环境产生一些相应的作用，这样能够让机器人改变不仅仅是温度环境，也可以改变局部的化学环境等，这也是想让机器人具备相关实际功能，我们必须攻克的一个难题。
Q：从整个领域的进展来看的话，你觉得目前这些系统距离真正自主的微型机器人，还有怎样的差距？
王伟：从现在能够实现的角度来说，我们会给定一个机器人基本的任务，它直接执行任务；稍微复杂一点的，它可以感知周围环境，然后根据对环境的感知来确定具体的执行。
所以，如果想要做一个真正自主的机器人，我们希望能够做到的是，机器人自己就能够完成任务，而不需要我告诉它下一步应该做什么。
再回顾一下我们实现的功能：就算我们加了温度感知，其实机器人的功能也是预先编程的，我们会告诉机器人在什么样的温度信号下应该执行什么样的输出。
作为一个真正自主的机器人，我认为理想情况下不应该把所有的输出都给定，而应该让机器人能够自己感知周围的信号，不管是环境信号还是它周围别的机器人的信号，来自己决定应该执行什么样的输出。这可能就是我们离自主机器人还存在差距的主要部分。
Q：你有没有一个设想，一旦实现某个实验，你会认为这个领域真正跨过了一道门槛？
王伟：我希望能够做一个可以自主学习的机器人，然后机器人根据当前的任务、当前的环境，自己决定最优的执行。比如我们的纤毛泵送，机器人感知到周围的化学或温度环境后，能不能通过自己的判断和学习，知道当时应该给每个输出一个什么样的具体信号，才能让任务有最好的执行。这最好的执行，可能是流速最快，或者让化学药物尽快混合等等。
我们希望能够让机器人有一个自主判断当前具体任务执行或具体输出的功能，这样我就验证了一个很简单、很有意义的例子：这个机器人能够通过自主学习自主进化。虽然这一点看上去非常简单，但我们相信一旦迈过了这一步，它就能够最终进化成一个非常复杂的机器人。所以我认为这可能是我们的微型机器人迈向复杂化的一个非常重要的实验或者验证。
从实验室到人体
微型机器人还差什么？
Q：大家很关心微纳机器人以后会应用在哪些方面，比如人体内精准给药等。您觉得它真正能比较快落地，或者可能最先应用的领域有哪些？
王伟：我们梦想的场景是非常多的微型机器人，直接注射到人体里面，然后每个机器人自己执行任务。当然，实现这些的前提是需要解决各种问题，比如供能、通信，还需要解决这些机器人执行完任务之后怎么回收，会不会有免疫反应等一系列复杂的实际问题。
从落地的场景来说，我们希望先在实验室条件下进行一些细胞尺度的操作，包括监测和刺激等，我认为这可能是比较先落地的场景。我们的机器人本身尺度是和细胞相当的，然后又有一些机械运动不仅可以自主运动，也可以有驱动器来进行驱动。
所以我们可以精确地找到目标细胞，然后对细胞进行精确的三维包裹。这时候我不仅可以测量它的三维信号，也可以进行一些电刺激。同时，因为电路上能集成各种功能，它也可以传感局部的环境，也可以把检测到的信号直接发送给外部。
Q：从实验室的这种百万个器件到真正的在现实生活中可以用的规模化的微型机器人，你觉得中间真正的“死亡谷”主要体现在哪些方面？
王伟：从实验验证到真正落地，很多都是技术上的问题，像通信、供能都是我们需要进一步解决的。对于实际功能来说，比如机器人携带什么药物、能实现什么功能、实现之后怎么回收，这是需要在具体任务中解决技术如何实现的问题。
另外，技术实现之后，真正用到人体中，我认为还需要比较长的路要走。因为用到人体时，很多人会有顾虑，比如没有完全回收会有什么影响等等，所以也需要比较谨慎。如果前期有一两个失败例子，想继续发展这个领域就会遇到很大阻力。所以从我个人的角度来说，还是希望技术首先能够非常成熟，再往前拓展。
Q：您的团队目前除了聚焦科学研究之外，在发展产品或者产业化方面，有没有一些计划或合作的意向？
王伟：我们希望能够用微纳机器人或微纳驱动器测一些单细胞、单神经的生物信号，另外也测一些细胞或者细胞产生的三维形状。目前我们正在尝试这个方向，也正在合作推动。
我觉得这也是我们相关领域能够落地的场景之一。我们计划先在科研方面的合作，先证明能够测实际的信号，然后把相关技术做成一个标准化的产品，再给一些科研院所或者医院用，让他们来测相关细胞或者神经活动。
Q：现在AI正在改变很多工程领域的研发方式，微纳机器人设计里也有大量仿真和试错。你觉得AI会怎么改变这个领域的研发范式？
王伟：微纳机器人需要做电路设计、结构设计，最后再通过集成制造把两者结合在一起。在集成制造领域，至少现在可能还是以实验为主，但在结构和电路领域，现在确实有很多AI的应用。
我现在也有一些研究，用AI来辅助电路设计。另外，在结构设计方面，AI现在确实有很多帮助，因为它涉及很多复杂的力学原理或公式推导。在AI帮助下，这些方面的进展会快很多，我们很多时候需要做的是把握大方向和正确性，很多细节的公式推导和程序编写可以交给AI。所以从设计角度来说，AI会帮助我们把设计效率提高很多。
此外，AI可能也会在探索机器人行为方向有一些具体应用。比如，我们想研究机器人的集群行为，这时候机器人可能不仅仅是几十个上百个，有意思的集群行为可能会出现在成千上万，这时候能调的参数非常多。传统方法并不能快速找到匹配关系，或者什么样的输入能够得到什么输出。
与此同时，很多集群行为用传统方式也可能不能简单地分类，这时候就可以用AI来指导我们设计机器人的集群行为，帮助研究不同的集群行为，给它分类等等。
Q：现在你和团队已经让微型机器人具备环境感知、片上处理和自主响应的能力。如果未来这些能力扩展到成千上万个机器人，它们有没有可能成为一种微观尺度的“具身智能”？
王伟：我觉得这肯定是可能的。比如我们的小机器人如何通过它和局部环境、局部机器人的相互作用，产生一些有意思的整体行为，在某种程度上可以说是具身智能。
另外，很多时候我们也可以把机器人看作一个微米级别的智能单元，把这些智能单元拼成一个更大尺度上的智能结构，而结构本身每一个都具有一定的智能。
最简单的例子可能像电影中看到的钢铁侠纳米战衣，每一个小地方都能够变形。理想情况下，我们也可以做很多小机器人，每一个可能是百微米尺度，它能够根据当前情况做出最合适的响应，整体上就形成一个大的智能结构，而小机器人就是小的智能结构，这就是一个比较典型的具身智能例子。
参考资料：
1.Wang, W., Zhang, J., Chaudhari, P. et al. Microscopic robots that sense and reshape their environment. Nat Electron (2026).
2.Wang, W., Liu, Q., Tanasijevic, I.et al. Nature 605, 681–686 (2022).
3.Miskin, M.Z., Cortese, A.J., Dorsey, K. et al. Electronically integrated, mass-manufactured, microscopic robots. Nature 584, 557–561 (2020).
刘雅坤 | 文
内容来源：信睿科技评论
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