随着柔性电子、传感系统与绿色能源技术的持续演进，从自然系统中提炼普适结构和机制，并将其转译为工程化设计，正成为材料科学、电气工程与仿生技术交叉领域的重要研究方向。近日，帝国理工学院与瑞典皇家理工学院联合团队在Advanced Science发表综述“Nature-Inspired Innovation in Electrical Engineering Technologies and Applications”，系统总结了自然启发设计在多模态传感、柔性驱动、能源转换、神经形态计算与仿生数据存储等关键模块中的研究进展。帝国理工学院的李明博士和瑞典皇家理工学院的茅安然博士是本文的第一作者，Eduardo Saiz教授和李明博士是本文的通讯作者。
本综述的价值在于：明确提出自然系统的“层级结构—协同机制—高能效处理”可形成跨尺度的工程化设计框架，弥补了现有研究多集中于单点仿生、缺乏系统性抽象的不足。
Figure 1| Applications of biomimetic design in electrical engineering.
文章强调：自然界的结构层级化、功能协同化与能量高效化，为下一代电子与能源系统提供了可借鉴的工程范式。以下为主要内容概览。
1. 仿生传感：多模态、高灵敏与低能耗的自然机制转译
皮肤、鼠须、复眼、侧线系统等天然感觉器官体现了结构–功能高度耦合的特征。文章从三条路线归纳了仿生传感的发展逻辑：
（1）基于层级结构的柔性机械感知
通过仿皮肤的多层结构、裂纹敏化设计及软–硬界面调控，实现高灵敏度、多模式与可拉伸的机械信号采集。
（2）仿复眼/仿视网膜的宽视场光学探测
半球视网膜阵列、复眼微透镜阵列与结构色调控技术促进柔性光感系统在宽角度、高动态范围成像中的应用。
（3）仿嗅觉与生化网络的化学识别系统
无细胞生化传感平台与仿嗅觉电子鼻拓展了柔性器件在环境监测和健康监护方面的功能边界。
综述指出，仿生传感正从“器官仿生”走向“系统级、多模态融合”的协同感知模式。
Figure 2| Biomimetic approaches in sensing and detection systems.
2. 仿生驱动与软体机器人：从材料响应到智能结构
章鱼触手、象鼻、藤蔓等自然形变结构为软体驱动与可编程形变提供了丰富模板。文章重点聚焦三个科学问题：
多刺激响应驱动材料体系
依托链段动力学、溶胀–去溶胀行为、介电极化及动态键的调控，实现可编程、高幅度、大变形驱动。
（2）柔性结构的大变形建模与AI控制
AI 驱动的力学预测、高维状态反馈与闭环控制方法有效应对软体结构的非线性行为和复杂耦合特性。
（3）群体仿生与分布式协同行为
基于蚁群、蜂群与鸟群机制的分布式协同模型为多机器人协作提供高度可扩展的仿生模板。
综述认为，未来软体机器人将呈现“材料—结构—智能控制”三者协同演化的趋势。
Figure 3| Biomimetic approaches in soft actuation and robotics.
3.仿生能源系统：自然能量流动的跨尺度设计思想
自然界的光捕获、热管理与界面能量转换机制，为构建高效能源系统提供了结构–功能耦合模板。
（1）仿叶片与昆虫表面的光能管理
微—纳结构可强化光捕获、降低反射并实现宽角度光吸收，对薄膜光伏与柔性光电提供关键设计启示。
（2）仿液滴动力学与界面结构的机械能采集
仿植物表皮与液滴动力学结构可显著提升摩擦电与液滴能量转换性能，适用于自供能传感器体系。
（3）仿生散热与树状传输路径的热管理
昆虫散热结构与树状导热网络为构建低能耗热调控材料与离子热电系统提供了科学依据。
（4）生物能体系的电子传递结构优化
仿细胞外电子传递通道的三维微结构设计显著提升微生物燃料电池的输出性能。
整体趋势显示：仿生能源系统由材料设计逐渐扩展为“结构—界面—系统”的整体能量管理策略。
Figure 4| Biomimetic approaches in energy conversion and storage.
4.仿生计算：自然神经系统启发的低能耗智能架构
自然神经网络具备事件驱动、并行处理与能效最优的特征。文章从材料与架构两个层面梳理：
（1）神经形态计算材料体系
基于突触可塑性的忆阻器、离子导电介质与脉冲式神经元模型，为边缘计算和可穿戴 AI 提供基础。
（2）三维集成与类脑架构设计
通过多层网络和稀疏连接实现高效学习与模式识别，符合自然系统的能量—结构优化原则。
文章明确指出：仿生计算正在推动电子系统从“算力中心化”向“类生命式分布式智能”演化。
5.仿生存储：从遗传编码到材料体系的跨学科转译
相比传统电子存储，自然界的数据存储系统,尤其是 DNA,展现出极高的信息密度、稳定性与能效。综述将仿生存储作为独立方向进行深入讨论，其核心包括：
（1）DNA 存储的基本机制与工程化路径
四碱基编码体系构成天然高密度数据库
理论密度可达 10⁸–10⁹ GB 级别/克
在环境条件下稳定保存百年以上
可实现随机访问与可逆写入
这些特性超越目前主流的磁存储与固态存储体系。
（2）从分子合成到材料集成的关键挑战
文章指出仿生 DNA 存储的工程化转化仍需解决：
高精度低成本的 DNA 合成与测序
多重编码策略的抗错误优化
分子载体材料的稳定性
与电子器件的跨平台接口
（3）类生物存储体系的拓展路线
包括“蛋白质–聚合物混合编码”“动态可编辑高分子链”与“类染色质结构的数据折叠策略”等新型材料概念，也在文章中被提出作为未来潜在方向。
文章指出：仿生存储不仅关乎“存更多”，更关键的是构建能效更低、寿命更长、结构更紧凑的下一代存储架构。
Figure 5| Biomimetic approaches in computing and information processing.
6.辅助仿生结构：界面与动态材料的生态化支撑
自然界的界面结构展现了韧性、自愈、黏附与润湿调控等多重功能。综述总结了以下关键方向：
仿筋腱/贝壳的分层韧性结构
仿章鱼吸盘/树蛙脚垫的黏附系统
动态交联网络实现的自愈性能
仿莲叶/猪笼草界面的多尺度润湿调控
这些“辅助结构”作为“系统增强单元”，对于柔性电子、能源系统与生物电子器件的长期服役至关重要。
Figure 6| Biomimetic strategies in device auxiliary function enhancements.
小结
该综述以跨尺度、跨材料体系的视角，构建了一个系统化的“自然启发电气工程设计框架”。文章强调：仿生设计正在从单点式模仿走向结构—功能—系统的整体耦合，并将成为推动下一代电子、能源与智能设备的重要路径。
论文链接：
https://doi.org/10.1002/advs.202512250
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