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2025 年 3 月 28 日,缅甸中部发生 7.7 级地震,造成数千人遇难。震后,新加坡民防部队(SCDF)派出“狮心行动”救援队抵达重灾区。队伍里除了搜救人员和搜救犬,还有一组不寻常的“编外力量”:10 只经过特殊改造的马达加斯加发声蟑螂。

这是人工改造昆虫首次被部署至真实任务场景。技术来自新加坡南洋理工大学(NTU)佐藤裕孝(Hirotaka Sato)教授团队,他们让体长约 6 厘米的蟑螂驮着一枚微型电子背包,内部集成了红外摄像头、传感器、微控制器和通信模块。

“蟑螂小队”将进入人类和常规救援机器人都无法触及的狭窄废墟缝隙,采集热信号、二氧化碳浓度和微弱运动等信息,由机器学习算法初步判别生命迹象,再将数据无线回传至地面。

最近,团队在《自然-通讯》(Nature Communications)发文,介绍了一种可穿戴“潜水服”,蟑螂穿上它可在水下持续作业 2~3 小时。一只被先进装备加持、上天入地无所不能的“小强”,有望在瓦砾与积水并存的混合灾难现场中发挥独特作用。

(来源:Hirotaka Sato Group)
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(来源:Hirotaka Sato Group)

赛博格蟑螂得活着,还得干活

赛博格昆虫(cyborg insect)是指结合了活体昆虫与微电子技术的混合机器人系统。要控制赛博格蟑螂按人类意愿运动,原理并不复杂。佐藤裕孝团队在其触角末端和腹部第三节分别植入镀特氟龙银线电极,以此向神经系统发送微弱电脉冲,传递“身体某侧受到威胁”的假信号,蟑螂的中枢神经接收信号后,就会本能地向反方向移动。

研究人员采用一块 10 毫米见方的定制电路板作为无线刺激模块,仅 3~4 伏、持续 0.6 秒的电压脉冲就足以控制蟑螂前进和转向,内置的锂电池充一次电能用数小时。这套系统中,人类只用发送方向指令,无需直接驱动肌肉、关节和感知系统,蟑螂在生物学上仍是完整活体。

陆生昆虫没有肺,呼吸通常由位于胸部的气门(spiracle)完成,空气从气门直接进入体内的气管网络,氧气以扩散方式抵达组织细胞。一旦气门浸没水中,蟑螂在两分钟内就会窒息,这严重限制了赛博格昆虫参与水下任务。

为解决这一问题,研究团队为蟑螂设计了一套可穿戴的自产氧潜水服

其中最重要的是化学产氧模块。潜水服的反应舱借助高中化学课本里的经典反应:二氧化锰(MnO₂)在中性条件下自发催化分解过氧化氢(H₂O₂),不需要任何电子元件或外部能源,产物只有无害的水和氧气。

为控制反应速率,避免产生剧烈气泡、干扰蟑螂运动,研究人员把二氧化锰粉末塞进一块亲水纤维素海绵,反应被限制在固-液微界面上分散进行,进而使将产氧速率降至适宜水平。

团队还在反应舱顶盖嵌入了一层疏水聚四氟乙烯(PTFE)微孔膜,仅允许气体通过,避免液体渗漏和二氧化锰粉末的逸出。红外热成像显示,反应过程中,舱体温度始终稳定在 23.6~24.0℃之间,未产生局部热积聚。团队还对 5 只穿戴潜水服的蟑螂进行了 3 天观察,全部存活、行为正常。

研究人员使用弹性树脂作为 3D 打印材料,造出厚约 1 毫米的包裹性防水外壳,兼作氧气储运舱。团队最初尝试把产氧模块装在背部,但由于重心改变加之水下阻力过大,蟑螂频繁翻倒。最终方案是把产氧舱定位在腹部末端,用锥形壳体连至腹部。壳体前端与蟑螂第一腹节之间用弹性丁腈橡胶膜密封,既能防水,也能容纳个体尺寸差异和运动中的身体形变。

蟑螂的两对胸气门结构并不相同:前胸气门可见凹槽形的气门瓣;中胸气门只有一个小孔。为同时给两对气门输氧,团队设计了两种不同规格的 3D 打印硅胶连接器:前胸气门连接器是一个完全包住气门瓣的匙形罩盖;中胸气门连接器则是一根内径 0.3 毫米、外径 0.4 毫米的细管,直接插入小孔。四根硅胶导管连通产氧舱与两对气门,形成密闭的输氧通路。

图 | 蟑螂潜水服的输氧系统(来源:Nature Communications)
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图 | 蟑螂潜水服的输氧系统(来源:Nature Communications)

蟑螂穿戴潜水服后,内部氧浓度峰值可达 50% 左右,3 小时后仍维持在约 14.8% 的水平,远高于昆虫维持正常生理功能所需的 5% 氧浓度下限。

运动灵活性方面,穿戴潜水服的蟑螂在陆地的平均前进速度为 87.5 毫米/秒,水下仅微降至 78.4 毫米/秒,不过转向速度受水下阻力影响较大。若按体长计算,这类潜水服蟑螂的陆地和水下运动速度均优于当前多数两栖机器人。

整套潜水服重量不到 6 克,加上防水处理后仅重 0.7 克的电子背包,整套负载仍远低于其可承受的最大负载。

为验证这套系统在真实极端场景中的可用性,团队搭建了一条模拟灾难现场的 1.7 米两栖障碍隧道,前段充满高浓度二氧化碳、后段浸水。作为对照,普通蟑螂进入二氧化碳段仅数秒后便失去响应;另一只被引导进入水段后,45 秒内就因窒息完全停止运动。而穿戴潜水服的赛博格蟑螂全员成功穿越两个危险区,且行为正常,步态稳定。

(来源:Nature Communications)
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(来源:Nature Communications)

为了让蟑螂钻进更狭窄的水下缝隙,团队还测试了一种“全内置”配置:将控制背包和电池植入蟑螂体内。这一配置不仅让蟑螂成功穿越仅 2 厘米高的水下裂缝,还因内部质量分布更接近中轴而降低重心,减少水下翻倒。

上天入地,未来还要送赛博格蟑螂进外星

佐藤裕孝对赛博格昆虫的研究始于 2008 年。彼时他在美国加州大学伯克利分校担任博后,主导了一项对花金龟的改造,并首次通过植入式无线微系统,远程控制活体甲虫的飞行状态。该成果入选 2009 年《时代》(Time)杂志的“年度 50 大发明”和《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)的“十大新兴技术”。

(来源:MIT Technology Review)
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(来源:MIT Technology Review)

受到 2011 年日本大地震的触动,佐藤裕孝将研究对象逐步转向马达加斯加发声蟑螂。这种昆虫虽不会飞,但体格结实、5.5 克的身躯可承载近 3 倍于体重的质量,加上性格相对沉稳,成为地面搜救场景的理想载体。

佐藤裕孝与合作者陆续对蟑螂进行了一系列改造。2022 年,团队开发出可无线充电的蟑螂控制背包,太阳能充电模块的加入使赛博格蟑螂具备长时间户外作业的可能。

蟑螂一旦“习惯”了反复的电刺激,响应就会逐渐减弱。2024 年,团队提出带有刺激调节和“打破习惯化”功能的导航算法,把持续可控运动时间从半小时延长至 2 小时以上,同时将刺激电压降低 25%,减少过度刺激带来的疲劳。

单只蟑螂能覆盖的范围有限,2025 年初,团队发表群体导航算法,引入生物-人工混合的启发式反馈机制,多只赛博格蟑螂可在未知复杂地形中协同行进、减少滞留,人工干预次数比此前算法减少约 50%。

最后还有改造效率问题,即使是训练有素的操作员,人工组装一只赛博格蟑螂也需要 1 小时以上。2025 年 7 月,团队在《自然-通讯》发表了全球首条赛博格昆虫自动化装配线:计算机视觉引导的机械臂识别蟑螂背部的最佳植入位置,自动完成电极植入和背包安装,仅需 1 分 8 秒即可组装一只。

既然改造一只活蟑螂要费这么大力气,为何不直接造一台机械蟑螂机器人?

原因在于,昆虫是自然界长期演化的产物,其步态控制、地形适应、快速转向和感知反馈的效率远超同尺寸机械微型机器人。其次是功耗问题,赛博格昆虫仅需搭载传感和低功耗信号刺激等电子元件,即可驱动生物体长时间活动,功耗和续航优于同类纯机械方案。

但这也带来了相应代价,昆虫的作业范围受限于可使其存活的物理条件。近 20 年来,佐藤裕孝一直试图借助人工改造,让它们适应更多更极端的环境,同时保持稳定可用性。

赛博格蟑螂的落地场景正从搜救扩展到基础设施巡检。2025 年初,团队启动了一个新试点:把赛博格蟑螂送进城市地下管道,检查腐蚀和渗漏。

新加坡拥有约 6,000 公里长的供水网络,传统管道巡检依赖人工检测或大型机器人,覆盖率有限。这套配置在原有背包基础上加装了彩色摄像头、LED 照明和通信模块。蟑螂在管道底部爬行,摄像头可拍摄管壁并通过机器学习识别缺陷。

该方案的优势主要在于尺寸:蟑螂可以钻进 2 厘米宽的缝隙,但大部分机械设备做不到这一点。项目正在新加坡滨海高速公路(MCE)沿线的模拟管道环境中测试,研究人员正与相关机构商谈真正进入管网的可能。

图 | 室外水下狭窄缝隙穿越(来源:Nature Communications)
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图 | 室外水下狭窄缝隙穿越(来源:Nature Communications)

任何涉及活体动物改造的研究都会引起伦理讨论。相比脊椎动物,学界对昆虫是否具有主观痛苦体验尚未达成明确共识。不过,该实验中蟑螂的行为和存活指标未见异常。论文明确指出,实验蟑螂气门处的黏合剂可清除,褪去潜水服后可正常活动。

未来,团队计划继续扩展这套赛博格昆虫系统。例如集成微型氧浓度传感器和微泵,实现按需灵活供氧等。此外,验证水下场景后,佐藤裕孝计划带蟑螂走入更极端的环境,如在极端温度、真空和辐射条件下测试赛博格昆虫的生存与作业能力,未来甚至可能将其用于火星等缺氧的地外环境。

作为在地球上繁衍了 3 亿年的物种,蟑螂或许怎么也想不到,短短十几年间,它们被仅有约 30 万年物种历史的人类改造并操控,实现“赛博飞升”。

参考内容:

https://www.nature.com/articles/s41467-026-74235-1

https://hirosatontu.wordpress.com/

https://www.technologyreview.com/2009/02/24/215689/the-10-emerging-technologies-of-2009/

运营/排版:何晨龙

注:封面/首图由 AI 辅助生成