没有芯片的超材料机器人,靠“振动”计算,用“身体”走路

2026年04月17日21:33:04 科技 1832

你也许见过会走路、会翻跟头的机器人,但它们背后几乎都离不开芯片和程序代码。但如果我告诉你,有一台机器人,它的“计算”不是靠电路,而是靠振动,你信吗?

天津大学机械工程学院的研究团队,近日在《自然通讯》(Nature Communications) 上发表了一项最新成果。他们造了一台超材料机器人,它没有传统的处理器,却能用弹性波完成微积分、逻辑运算,甚至根据计算结果自主转向和爬行。

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01.

什么是超材料机器人?

超材料是一类人工设计的结构材料。它的特殊之处在于,材料的性能不只看成分,更看排列方式。换句话说,超材料的神奇之处在于,科学家可以通过设计微小的单元结构,比如特定形状的金属环、弹簧-质量系统、蜂窝状格子等,让整个材料表现出自然界中不存在的物理特性。

在这项研究中,机器人身体由一排六边形模块组成,模块之间用弹簧片连接。底部设计了锯齿状的支脚,前后摩擦力不同,这为后续的运动奠定了基础。

关键的设计是,机器人的身体被分成了三个功能区域,类似于一台机械版的傅里叶光学计算机。第一个区域对输入的振动波做“傅里叶变换”,可以理解为把一段复杂的振动,拆解成不同频率的成分;第二个区域执行具体的计算,比如微分、积分;第三个区域再做一次逆变换,把修改后的频率成分翻译回原来的振动波形,输出结果。

而这个输出波形在机器人身体上的分布是不均匀的。有的地方振动强,有的地方弱。机器人的锯齿状支脚对不同方向摩擦力的响应不同,于是振动强的那一侧就会走得更快或更慢,机器人就会转向或直行。

值得注意的是,整个过程不需要任何电子芯片,完全是机械结构自己在“算”。

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超材料机器人及其组件的示意图和实验模型


02.

它真的会“算数”吗?

会,而且算的还不止一种。

研究人员展示了多种模拟计算功能。比如,通过调整中间层的质量分布,机器人可以对输入的波形做一阶微分或一阶积分。理论上,它还能做卷积、解积分-微分方程。

更让人意外的是,这台纯机械装置还能实现数字逻辑。

他们把“有信号”当作二进制“1”,“无信号”当作“0”,用同一套结构实现了 AND(与)、OR(或)、XOR(异或) 逻辑门。这意味着,它可以执行二进制运算,虽然不是电子计算机的速度,但原理上是完备的。

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研究中最吸引人的,是他们用机械波模拟了类量子态的矩阵运算。

他们把两路信号当成一组“状态对”来处理,也就是把两个信号看作一个组合,类似00、01、10、11这样。然后,利用双缝干涉、衍射这些经典的波动现象,在机械结构里完成了矩阵乘法。

换句话说,这台机器人可以在机械层面完成2×2 或 4×4 的矩阵乘法,这是很多信息处理任务的基础。

不过,论文特别强调,这只是一种数学上的类比,与真正的量子计算无关。

03.

一次输入,多个任务并行

传统计算设备一次只能做一件事。但这项研究展示了一个有意思的特性:非线性谐波。

当输入一个基础频率的振动时,由于材料的非线性,系统会自动产生倍频和分频成分。简单说就是,一个输入,自动附带多个不同频率的成分。

有意思的是,这些不同频率的波在同一个身体里传播时,计算规则是不一样。也就是说,同一个输入,不同频率的波在“算”不同的东西。

但多件事一起算,输出是混在一起的,怎么办?

机器人后端加了一层周期性滤波层,它的作用相当于一个频率筛选器。论文描述了两种工作模式:一种是让所有频率都通过,实现多任务并行输出;另一种是只保留特定频率,甚至可以将不同谐波的计算结果翻译到同一频率上,方便后续处理。

这相当于在同一台硬件上,实现了频域上的并行计算。

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04.

能直行、转弯、追目标

论文中最扎实的部分,是大量的机器人爬行实验。研究人员用激光振动仪测量不同位置的振动幅值,然后观察机器人如何运动。

结果很惊喜!

当输出波形对称时,机器人直行;当波形偏向左或右侧时,机器人会相应转向;他们甚至演示了目标追踪:输入信号随目标位置变化,机器人通过微分运算自动调整方向,实现负反馈跟踪。

在更复杂的路径测试中,这台机器人完成了90度直角弯、C形弯、锐角/钝角转弯,并成功绕过多个障碍物从起点走到终点。它还展示了负重、跨越缝隙、爬坡等能力。

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机器人爬行实验演示


所有这些行为,都没有用到任何电子控制,全部由机械波的计算结果直接驱动。

05.

未来与结语

这个新的发明并非要取代现在的计算机或机器人。它的价值在于提出了一种不同的可能性——智能不一定非要用芯片实现。在高温、强辐射、需要长期免维护的场景等特殊环境下,电子设备可能失效。这时候,一台纯机械的、会算数的机器人,或许就是一个值得尝试的解决方案。

当然,这项研究还处在实验室阶段。它的计算精度、速度、可扩展性都还有很大提升空间。但它的思路很有意思,把计算编织进材料本身,让身体成为大脑。这也许就是具身智能的一个生动注脚。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-026-71368-1

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