的球形颗粒通过；冷却后孔隙收缩，颗粒就会被捕获或截留。
（来源：DOI: 10.1073/pnas.2537250123）
其二是多目标抓取器。将自由立体格栅压到多根细杆下方，加热后，材料收缩夹紧并将细杆抬起，冷却后松开释放。整个过程无需外部机械驱动，完全受温度控制。
图 | 多目标抓取工具演示（来源：DOI: 10.1073/pnas.2537250123）
尺寸缩放与未来集成
目前，该研究已能打印直径约 100 微米（0.1 毫米）的纤维，大约是人类头发丝直径的同一量级。研究团队认为，通过进一步优化定制化喷嘴设计和墨水流变性能，有望继续缩小尺寸。
关于功能集成，研究者指出，未来可以设计更复杂的多通道 3D 打印喷嘴，同时集成液态金属导线（用于电触发驱动）、流体通道或传感单元，使单根纤维在变形的同时还能传感或导电，从而实现真正的多功能一体化。这与近年来兴起的“智能软物质”方向高度契合。
材料本身也有更大的拓展空间。可由紫外/可见光触发的光响应型 LCE 已有报道，理论上可以将该打印平台的激活方式从热控拓展到光控，进一步提升应用灵活性。此外，通过引入具有动态共价键交换能力的 LCE 体系，还可能实现形状的“重编程”，使用一段时间后重新设定目标形状。
未来，这项技术有望在软体机器人抓手、主动过滤器与阀门以及生物医学等多个前沿领域发挥独特作用。
可温控变形的格栅结构可以同时轻柔地操控多个不规则形状的物体，在食品包装、精密装配等领域有应用价值。相比传统气动抓手，这一系统省去了气管和电磁阀，更简洁。孔径随温度可调的过滤器可用于流体控制、实验室芯片系统、智能纺织品中的透气调节等。
最具想象力的应用或许是可注射的自锁定纤维网络。将编程好的纤维注入体内特定部位，纤维相互缠绕锁定，形成高比表面积的多孔支架，有望在快速止血、组织修复等场景中发挥作用。当然，这一路径还需要解决材料生物相容性、体内长期稳定性等一系列问题，距离临床应用仍有相当距离。
需要客观指出的是，液晶弹性体目前的工业化程度仍然有限，成本相对较高，热致驱动的响应速度也不如气动或电动驱动器。此外，需要主动加热/冷却的驱动方式，从能量效率和驱动速度的角度看不够理想。这些因素意味着，LCE 基人工肌肉从实验室走向实际产品还需要材料化学、加工工艺和系统集成等多个层面的共同推进。
殊途同归：下一代人工肌肉的拼图
就在同一时期，针对“下一代人工肌肉”形态的问题，来自首尔国立大学和麻省理工学院的两个研究团队，从截然不同的技术路径出发，又分别给出了两套解法。
传统人工肌肉装置有一个几乎被默认接受的局限：驱动和感知是分离的。执行器产生运动，传感器监测状态，两者通过外部控制系统协调，这与生物肌肉的运作方式相距甚远。生物肌肉中，传入神经（感觉）与传出神经（运动）信号在同一纤维束内双向传导，肌肉既是力量的来源，也是环境信息的采集器。
首尔国立大学机械工程系 Yong-Lae Park 教授团队近期在《先进材料》（Advanced Materials）上发表的研究，将液晶弹性体与液态金属通道结合，构建了一种人工肌腱-肌肉复合体：各向同性 LCE 段充当弹性肌腱，向列相 LCE 段充当可收缩的肌肉主体；嵌入其中的两条液态金属通道各司其职：一条通电后产热，驱动 LCE 发生相变收缩；另一条实时检测内部形变和受力状态，充当本体感受传感器。
整套系统在一体化结构内同时完成了驱动和感知两类功能，无需外置传感器。整合进机器人系统后，配备这种肌肉的机械手指和抓手不仅能完成精细的抓取动作，还能自主判断物体的软硬程度和尺寸。通过将两根肌肉组成拮抗对（如生物体中的肱二头肌-肱三头肌），还可以实现收缩与舒张的精确协调控制与准确响应，比液压系统更智能。
图 | 人工肌腱-肌肉复合体（来源：DOI: 10.1002/adma.202503094）
如果说哈佛和首尔的工作都还依赖热刺激，麻省理工学院媒体实验室与意大利巴里理工大学联合开发的电流体纤维肌肉选择的是一种更独特的解法：它将流体驱动器与固态电泵在纤维尺度上集成为一体，实现通电即动的直驱模式。
在性能指标上，这套系统的每根纤维直径约 2 毫米，质量仅约 2 克；功率密度约为 50 瓦/千克，与人体骨骼肌相当；收缩应变达 20%；响应时间约 0.3 秒。演示中，一种杠杆式配置可在 0.2 秒内将物体弹出；多根纤维捆束后可举起 4 千克重物；仿肱二头肌-肱三头肌的对抗配置可驱动机器臂弯曲，但材料本身的触感依然柔软。
哈佛大学团队借助精准的多材料 3D 打印技术，在制造阶段就将形变模式写入材料，让结构本身承载运动逻辑；首尔大学希望让人工肌肉变得更像真实肌肉，实现感知-驱动一体化；MIT 的团队选择了为人工肌肉“上强度”，使其在不依赖外部基础设施的前提下，达到接近生物肌肉的力学性能。
总体来看，液晶弹性体和流体驱动都只是实现“软驱动”的手段，而感知集成、几何可编程和高功率密度几乎是任何一种实用人工肌肉都需要同时具备的属性。
毕竟，人工肌肉领域面临的根本挑战从未改变：真实的骨骼肌在力量密度、响应速度、疲劳寿命、自修复能力和多模态感知等维度上的综合表现，至今仍是任何单一人工方案难以全面超越的标杆。
未来，更成熟的系统很可能需要跨越这些技术路线的边界，集百家之长，将其整合进一整套材料-结构-系统框架中。例如，将 MIT 的闭合流体回路集成进哈佛可编程打印的格栅结构，或为感知运动一体化肌肉加装电流直驱的快速响应能力。
越来越多研究正从不同侧面逐步拆解这一复杂目标，为最终的融合铺垫技术基础。它们恰好构成一个颇具前景的互文：人工肌肉从实验室原型到实用器件的距离，正被一点一点地缩短。
参考内容：
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2537250123
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503094
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ady6438
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注：封面/首图由 AI 辅助生成