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资讯：浙江大学，打结，发了篇Nature 两江科技评论
2025-11-28
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导读：浙江大学杨卫院士、蔡秀军教授、杨栩旭副研究员、陈鸣宇副研究员和李铁风教授合作，提出了一个令人意想不到的答案：利用“滑结”（slipknot）来编码与传递力。
文章来源：iNature
在从日常系鞋带到精密手术再到先进机器人操作的世界里，一个被忽视已久的问题正在悄悄限制着技术的发展：机械力如何被精准传递和控制。现代医疗器械、机器人系统普遍依赖电子传感与反馈，但在空间受限的微创手术、资源匮乏的野外救援等场景中，电子设备往往难以部署、成本高且存在可靠性隐患 。尤其在外科手术中，医生通常只能依靠“感觉”和组织变形来判断缝合力度，缺乏量化依据，而缝线过紧会导致缺血坏死、过松又可能造成渗漏，这一长期困境迫切需要全新的解决思路。
在此，浙江大学杨卫院士、蔡秀军教授、杨栩旭副研究员、陈鸣宇副研究员和李铁风教授合作，提出了一个令人意想不到的答案：利用“滑结”（slipknot）来编码与传递力。研究显示，通过精确设计与预拉紧，一个普通的滑结竟能以超过 95% 的一致性输出机械信号，使得复杂操作无需电子传感器也能实现智能化。这种“打结传递信息”的策略不仅帮助年轻外科医生将缝合精度提升 121%，还能改善动物手术后的组织愈合；同时，它还能赋能机器人，在无力传感器的情况下实现实时、可靠的力控制。一个小小的结，被团队变成了跨越人类与机器的“机械智能接口”。相关成果以“Slipknot-gauged mechanical transmission and robotic operation”为题发表在《Nature》上，Yaoting Xue, Jiasheng Cao, Tao Feng, Kaihang Zhang为共同第一作者。
一个会“说话”的结：机械信息的写入与读取
在图1a中，作者展示了由多个滑结串联构成的机械信息传输示意：每一个结都像一个“力字符”，在被拉开时释放一个独特的峰值信号，机器人手臂因此能像读光栅一样获取逐次的机械信息 。图1b更直观演示了写入与读取的全过程：首先用设定好的力Ftying 打结（写入），随后通过再次拉扯让结按拓扑保持移动并最终打开（读取）。在这个过程中，接触界面、摩擦系数与弹性变形共同塑造了最终的 Fpeak。图1c–e中，滑结的稳定性与一致性被分别在微操作、协作机械臂和重载实验中验证。无论是毫米尺度的微操作（图1c）还是数十公斤的救援场景（图1e），滑结都能精准地传递力信号，仿佛有了一个极其可靠的“机械密码”。机械系统因此获得了天然的力限制与力反馈能力，不依赖任何电子器件。
图1： slipknot 写入/读取力信息的原理与多场景验证
“滑结”的力学秘密：从应变硬化到拓扑突变
图2a–c用高速摄影与 micro-CT 清晰记录了 滑结被拉开前的逐帧变化：随着外力增加，结的滑动圈逐渐收紧、应力集中加剧，最终在临界点发生拓扑的 Reidemeister R1 变换（图2a 中间）。这一瞬间正是 Fpeak 产生的物理来源。图2d展示了实验与模型高度吻合的力-位移曲线：长时间的稳定拉伸后，力突然上升到峰值，紧接着快速下降，仿佛“啪”地一声弹开。图2e进一步展示了 500 次重复测试中 Fpeak 的高度一致性（均值约 2.945 N，标准差仅 0.135 N），这是滑结成为“力单位”的关键。图2f–i 从理论模型、结圈数量、材料直径、存放时间和拉伸速度等方面验证了 slipknot 的可调性和稳定性。通过改变 滑动环（knot loop）数或材料直径，Fpeak 可被像调阻值一样精准设定；即便放置 32 天或在不同速度下拉开，滑结仍保持稳定输出。这意味着，一个滑结就是一枚可编程、可储存、可长时间保存的“力脉冲发生器”。
图2：滑结的力学演化、拓扑突变与 Fpeak 稳定性来源
把 滑结用到手术上：年轻医生精度提升 121%
图3a–c 提出了革命性的概念滑结缝线（sliputure）：在普通缝线末端串联一个滑结，使其在被拉开时输出预设的 Fpeak，强制确保外科“打结力”处于安全范围。对于外科医生来说仍然是原有的打结方式，只是最后的拉紧步骤被 slipknot 自动校准力值。图3d的实测结果极其醒目：年轻医生在使用普通缝线时力控制离散度很大，而换成滑结缝线后，其打结力精度不仅大幅提升，还达到了与资深外科医生几乎相同的水平，提升幅度高达 121%。而资深医生使用滑结缝线后则保持稳定，不需要额外学习。图3e–l 展示了 滑结缝线在动物模型中的实际效果。根据图3f，研究团队通过实验确定了大鼠结肠修复的最佳缝合力区间（0.32–2.28 N），并将 Fpeak 定为 1.3 N。图3g 的破裂压力结果显示，使用 sliputure 修复的结肠在术后第 5 天便达到健康水平，比传统缝线快整整两天。图3h–i 的 LSCI 血流成像显示，滑结缝线缝合后组织血供恢复更好，渗漏与粘连也明显减少（图3j–l）。在腹腔镜实际操作中，滑结缝线依然能清晰提供力信号，帮助医生避免过度拉扯。
图3： 滑结缝线提高手术缝合精度并改善动物组织愈合的实验结果
让机器人也听得懂“结的语言”
在图4a，研究团队构建了一个视觉检测系统，能实时识别滑结的几何变化并判断结是否打开。也就是说，机器人无需力传感器，只要“看到”结弹开，就能瞬间停止动作。图4b–c 的猪结肠机器人缝合实验显示：使用滑结缝线的缝合效果平整、无挤压，相比之下普通缝合常出现组织鼓起和变形。图4d–e 展示了机器人在检测到滑结打开后立即制动的自动刹车系统，使得机器人具备“天生的安全限制器”。更令人惊喜的是，图4g–h 中，研究团队还把滑结植入到肌腱驱动机器人手臂的拉索中，一旦外力过大，结会自动打开，相当于机械保险丝，让机器人在与人类互动或意外碰撞时具备天然的“柔顺安全机制”。
图4： 结合机器视觉与机械臂，实现机器人力控制与安全防护的系统展示
总结与展望
这项工作从一个看似普通的滑结出发，将其发展为一种可量化、可编程、跨场景的机械智能传输机制。它不依赖电子元件，不需要复杂硬件，成本极低却能提供高度精确的力控制。滑结缝线让手术更安全、更一致，也为经验不足的医生提供了即时的力校准工具；在机器人领域，slipknot 则成为可嵌入可视系统、驱动系统的天然“力限位单元”，将自动化从“看得见”推进到“摸得准”。未来，这种基于结的机械智能还可能被推广到软体机器人、极端环境作业、教育培训乃至可穿戴设备中。甚至在纳米尺度，DNA 的滑结行为也预示着跨维度的应用潜力。一个小小的结，正在悄然开启机械信息传递的新纪元。
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