过去两年，物理 AI 领域的叙事主要围绕两条主线展开：一是以英伟达为核心的基础设施构建，涵盖仿真平台与世界模型；二是人形机器人的硬件军备竞赛，特斯拉、Figure 及国内多家企业竞相入局。然而，当机器人“大脑”日益聪慧时，其“身体”仍由电机、减速器和刚性连杆构成，材料层面并未发生根本性变革。
2026 年 6 月，伦敦初创公司 morph 走出隐身状态，提出了一个颠覆性视角：如果材料本身即可承载智能？morph 发布了名为"soft robotic cell"（软体机器人细胞）的平台。这是一种由柔性可变形材料制成的模块化单元，内部集成了传感、驱动和控制功能，能实时改变形状与硬度。morph 并未选择制造整机或通用大模型，而是将赌注押在了材料层，旨在让静态物件具备感知与响应能力。
外科医生转型的创业逻辑
morph 创始人 Jean Nehme 并非典型的科技创业者，而是一名整形与重建外科医生。2013 年，他与同行 Andre Chow 联合创办 Digital Surgery，专注于手术领域的 AI 应用，从培训系统逐步拓展至术中辅助决策。
图｜Jean Nehme（来源：Qubit Health）
离开美敦力后，Nehme 将视野从手术室拓展至更广阔的场景。他在长期临床观察中发现，人体生物力学上微小的效率损失会随时间累积，严重蚕食活动能力。然而，市面上的护具、鞋垫等支撑产品多为静态，无法根据身体状态动态调整。
Nehme 意识到，核心痛点在于材料本身缺乏感知与反馈机制。既然软件可以持续迭代，材料为何不能随环境和人体状态实时改变形态与刚度？这成为 morph 的出发点：将感知、控制和学习能力直接嵌入材料，使其从静态载体进化为能实时响应环境的“机器人细胞”。
重构软体机器人技术路径
软体机器人作为学术领域已存在十余年，主要通过气动驱动器、形状记忆合金等柔性材料替代刚性结构，以提升人机交互的安全性。现有落地场景多集中于工业柔性抓取、康复外骨骼及微创手术工具。
（来源：Soft Robotics Inc.）
Nehme 刻意与传统技术路线保持距离。他表示，morph 不依赖气动或形状记忆合金组件，而是构建一种“可编程构建单元”。该系统在可变形材料中同时集成结构、传感、驱动及智能控制层，形成类似“智能材料积木”的模块，可按需组合嵌入跑鞋、护膝或汽车座椅等产品中，实现支撑方式的实时自适应。
针对"AI 嵌入材料”的算力来源问题，Nehme 提出了“分层架构”方案：传感与轻量信号处理在材料内部或邻近位置完成；实时控制回路在设备端本地运行以确保低延迟；云端仅负责模型训练与系统更新。这一“端侧实时＋云端离线”的架构与英伟达 Jetson Thor 等平台倡导的端侧计算趋势高度吻合。
（来源：英伟达）
在算法层面，morph 结合强化学习与高保真物理仿真，采用行业主流的“仿真到现实”（sim-to-real）路径，在虚拟环境中定义细胞行为并迭代设计，随后部署至实体产品。
从消费健康切入医疗监管
morph 首批应用方向锁定运动表现、损伤预防和行动辅助。这些领域处于消费健康与医疗器械监管的过渡地带，法规压力相对较小，利于早期技术验证与商业闭环。
Nehme 对监管策略持谨慎态度。他指出，消费品与医疗器械的核心区别在于预期用途与产品声明。随着公司深入医疗领域，器械审批不可避免。针对自适应系统的监管难题，FDA 在 2024 至 2025 年间推出的“预定变更控制计划”（PCCP）指南为 AI/ML 类医疗软件提供了灵活性，允许制造商预先定义算法调整的边界。
Nehme 强调，医疗场景下的适应必须是“有界”的，即在受控系统内响应，而非无约束学习。得益于 Digital Surgery 的经历，团队在验证、可重复性及人因工程方面保持了高标准。
商业模式上，morph 定位 B2B，作为软件、设计和制造合作伙伴，通过联合开发或提供模块基础设施，将软体机器人细胞嵌入合作方产品。目前公司已与多家工业伙伴合作，投资方包括 8VC、Pharrell Williams、Equinox 集团董事长 Harvey Spevak 等机构与个人，具体融资金额未披露。
填补物理 AI 的材料层空白
morph 的出现折射出物理 AI 浪潮中被忽视的关键问题：行业在机器人“大脑”端进展显著，但在“身体”端进步迟缓。绝大多数机器人仍依赖刚性骨架，材料不参与感知决策，限制了机器人在非结构化环境中的物理交互能力。
尽管软体机器人研究已久，但商业化进程缓慢，市场规模预测分歧巨大，反映出该领域标准化程度较低。若 morph 的技术路径得以跑通，它将回答物理 AI 的一个根本追问：机器的智能是否应仅存在于芯片与算法中，还是也应生长在材料本身？
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成