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论文出处：Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
本文约3300字，阅读约8分钟
文 | 李雁羽 李磊
出品 | 海潮天下
当我们谈“仿生学”（bionics）时，通常会想到一句话：向自然学习。科学家们模仿自然生物制造出了各种各样的仿生机器，它们可以模仿鸟类翱翔天际、模仿鱼类游弋江河、模仿壁虎飞檐走壁、模仿水母推波曼舞，甚至模仿人类完成跳舞、骑自行车、滑旱冰、跑马拉松等操作。这些仿生机器往往具有和真实生物极为相似的外形，使人难辨真假。
但近期发表在npj Robotics的一篇关于水下仿生机器的综述，却提出了一个更深刻的问题：仿生，我们真的学对了吗？
答案是：不完全是。
因为自然界的关键，从来不只是“长得像”，而在于如何在环境中高效地运行并且适应环境。
该研究由北京大学牵头，联合中国科学院水生生物研究所、新加坡国立大学、中国科学院自动化研究所等机构的科研人员共同合作完成。论文第一作者为北京大学先进制造与机器人学院的李磊副研究员，论文通讯作者为喻俊志教授。这种多单位跨领域的携手合作，也体现了生物学与机器人学深度交叉的研究趋势。
图1 Bioinspired underwater soft robots: from biology to robotics and back（《仿生水下软体机器人：从生物到机器人，再回归生物学》）论文出处：Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
生物不是在对抗环境，而是在适应环境
传统水下机器人的设计逻辑往往简单粗暴，大多是刚性结构，并由螺旋桨推进，看起来就像一个个小潜水艇。但真实的水生生物完全不同，它们千姿百态，适应各种水生环境，仅鱼类的外形就可以被分为：纺锤型、鳗型、侧扁型、平扁型等等。
在这篇综述之中，作者提出一个核心概念：“身体智慧”（body intelligence），简单来说，就是身体、材料、控制与环境一起参与“计算”。文中提到金枪鱼、水母、章鱼和䲟鱼没有试图“控制一切”，而是把身体变成一个与水生环境协同工作的系统。这里面涉及运动的流体耦合、生物器官形态与材料结构、分布式感知，以及自适应控制等方面。生物的能力，不在于某个独立部件，而在于身体的整体协同。
图3 截取自原论文Fig.2 “body intelligence”的四个层面：运动与流体耦合、结构与材料、分布式感知以及自适应控制，共同决定生物在水中的高效行为。论文出处：Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
仿生不仅是模仿生物，还应该“研究生物”
如果仿生只是简单复制，其意义终究有限。这篇论文提出了一个新的研究框架——“从生物到机器人，再回到生物”：仿生机器不仅用于模仿自然，更能够反过来作为实验工具去研究自然。
其原因在于，使用真实生物体进行实验，不仅涉及动物伦理（Animal ethics）问题，许多变量也难以被单独控制，而在仿生机器系统中，这些因素却可以被精确调节，例如改变仿生鱼尾的刚度以观察推进效率的变化、通过控制鱼尾或鱼鳍的摆动频率来探索不同流场下的最优运动方式，更细节的操作案例是调整仿䲟鱼吸附结构中鳍片的角度来分析其对摩擦力的影响。
这些在动物身上难以实现的实验，在机器人中却成为可控变量。由此，机器人不再只是工程产物，而成为一种“可调参数的生物模型”，也正如论文所强调的——仿生机器人不仅是工程系统，更是科学研究工具，它让我们第一次能够系统地回答一个问题：自然界中的这些结构，究竟为什么会是这样。
图4 截取自原论文Fig.9，机器人作为研究生物机制实验工具的案例 A.仿生蝠鲼揭示由快速变形产生的分叉射流与涡偶结构如何增强推力并提高抗碰撞能力；B.仿生䲟鱼吸附盘揭示微小棘刺对摩擦增强的作用机制；C.仿章鱼腕足的渐细软体执行器表明，锥度角决定了弯曲能力与刚度之间的权衡关系。论文出处：Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
更进一步，这一思路甚至延伸到古生物研究，我们可以通过古生物遗留的痕迹（如化石或者足迹等）去研究那些已经灭绝的生物。比如，通过构建基于柏氏山行龙（Orobates pabsti）的行走机器人，科学家发现该物种的运动方式比以往假设更为先进，姿态更直立、步态的稳定性更高且能量效率更优，说明高效步态可能在羊膜动物辐射之前就已出现。
通过对蛇颈龙鳍的仿生模型进行流体力学实验，研究前后鳍之间的涡流相互作用，证明蛇颈龙的鳍肢协同运动在水下具有潜在优势；基于埃及棘龙（Spinosaurus aegyptiacus）尾部形态构建仿生机器人模型，通过在水中进行推进测试，分析其尾部摆动产生的流场与推力。实验结果表明，该尾部结构能够有效产生推进力，支持该古生物具备水下游动能力的假说。
利用名为Rhombot的仿生机器人模拟古代棘皮动物（Pleurocystitids，中文常译为侧囊虫）的身体结构与运动方式，控制其“茎部”摆动和附肢运动，以此来研究不同运动策略对速度与效率的影响。结果显示，大幅度摆动结合特定推进方式可以显著提升运动性能，与化石推测的演化趋势相一致。
这些案例说明，仿生学技术可以使灭绝物种的运动方式在实验中被重建与检验，从而将“进化故事”真正转化为可量化的科学机制。
图5 仿生学和古生物研究 左图源自（John A. Nyakatura, J. A., et al. (2019). Reverse-engineering the locomotion of a stem amniote. Nature, 565, 351–355.），展示仿生柏氏山行龙的研究；右图截取自原论文Fig.10，展示通过仿生手段研究蛇颈龙、埃及棘龙以及侧囊虫的案例
趋同进化：指导仿生研究总结自然界底层代码
该论文进一步指出，对仿生学而言真正重要的其实并非模仿某一个物种，而是从整体上“总结自然”。这一思想在论文的插图之中展现得尤为生动：在相似的物理与生态约束之下，来自不同进化谱系的生命，沿着各自的路径，却不约而同地抵达相似的答案——这正是趋同进化（convergent evolution）的深层含义。环境并不直接“塑造”生物，而是限定了解空间，使不同谱系在演化过程中收敛到相似的物理与结构解。
图6 鲨鱼、鱼龙与海豚的趋同进化示意。尽管分别属于软骨鱼类、爬行类和哺乳动物，这三类动物在水生环境中独立演化出相似的流线型体态与鳍状附肢，体现了环境约束驱动下的形态趋同；图源Fish F. E., 2023. Aquatic locomotion: Environmental constraints that drive convergent evolution. In Convergent Evolution: Animal Form and Function, Springer.
无论是在空中还是水中，不同类群的生物在相似环境压力下，往往会演化出功能相近的结构。比如飞鱼（硬骨鱼）、鸟类、蝙蝠（哺乳类）以及已经灭绝的翼龙（爬行类）都发展出翼状器官用于飞行或者滑翔；而在水中，企鹅（鸟类）、鲨鱼（软骨鱼）、鲸豚类（哺乳动物）还是早已消失的鱼龙（爬行类），虽分属不同类群，却都拥有流畅有力的鳍状附肢，并且还都选择了流线型的身体，以便于穿行于海洋之中；而七鳃鳗（圆口纲生物，拥有布满角质齿的口吸盘）、喉盘鱼（硬骨鱼，胸腹鳍与部分皮肤共同形成吸附器官）、网蚊科昆虫幼虫（昆虫纲生物，以腹部的吸盘作为吸附器官）与乌贼（头足纲无脊椎动物，部分腕足上拥有吸盘）都发展出精巧的吸附结构，用于抓取事物以及在急流与粗糙表面之间稳稳驻足。
图 7 截取自原论文Fig.11趋同进化的典型案例：在相似功能需求与环境约束下，不同物种独立演化出相似结构——包括飞行中的翼结构、水下推进的鳍状附肢、用于附着的吸附器官以及用于抓取与缠绕的螺旋结构。论文出处：Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
无论是章鱼（头足纲无脊椎动物，以具有吸盘的腕足实现抓取）、海马（硬骨鱼类，具有可缠绕的卷曲尾部）、变色龙（爬行类动物，尾部可盘绕用于稳定与抓握）还是大象（哺乳动物，利用高度灵活的鼻子进行操作），虽分属不同类群，却都发展出能够弯曲缠绕的附肢结构。这些结构在形态上往往呈现出近似对数螺旋的几何特征，使其能够在抓取、缠绕与支撑过程中逐渐贴合目标物体，从而实现稳定而高效的力传递。尽管它们的解剖结构与演化路径各不相同，但都指向了同一种功能性解决方案，即通过螺旋式弯曲来提升抓握能力与空间适应性。
这些看似各异的生命形态，居于生命之树的不同枝丫却发展出了相似的器官，这并非偶然的巧合，而是在流体力学与环境约束编织出的“可行解空间”中，对最优路径的反复逼近与收敛。正是在这样的背景下，该论文提出了“通用仿生设计”（biouniversal design）理念：与其执着于模仿某一种生物的外形，不如去提炼那些跨越物种、跨越时间而依然成立的设计法则。换句话说，自然界并未给出无数彼此独立的答案，而是在亿万年的演化长河中，以不同生命的形态，一次又一次地书写着同一套底层的物理与结构规律。
结语
或许，仿生的真正意义，从来不在于“做得多像”，而在于看懂自然是如何运作的。当我们不再执着于模仿某一种生物，而是开始提炼跨物种、跨时间的共通规律时，仿生才真正走向成熟。从海洋中的鱼类与章鱼，到早已灭绝的古生物，自然一次次地给出不同形式、却相同本质的答案。问题不在于自然有没有答案，而在于我们是否学会了读懂它。
本文参考资料
[1] 感兴趣的海潮天下（Marine Biodiversity）读者可以参看该研究的全文：
Li L, Qin B, Gao W, et al. Bioinspired underwater soft robots: from biology to robotics and back[J]. npj Robotics, 2026, 4(1): 25.
https://www.nature.com/articles/s44182-026-00088-x.pdf
[2] Li, L. et al. Bioinspired underwater soft robots: from biology to robotics and back. npj Robotics (2022).
[3] Nyakatura, J. A. et al. Reverse-engineering the locomotion of a stem amniote. Nature 565, 351–355 (2019).
[4] Bels, V. L. & Russell, A. P. (eds.) Convergent Evolution: Animal Form and Function. Springer (2013).
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资讯源 | Li L, Qin B, Gao W, et al.(2026)
文 | 李雁羽 李磊
编辑+排版 | Linda Wong
日期 | 2026年5月5日
联系小编 | editor@oceanbiodiversity.cn
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