响应性材料具备自主感知和对各种外部刺激做出一定的反应的固有能力，展示了一定的物理智能。在众多响应性材料中，液晶聚合物（LCPs）以其显著的可逆响应形态变化特性及在软机器人领域中的潜力而脱颖而出。近期，期刊以 Embedded Physical Intelligence in Liquid Crystalline Polymer Actuators and Robots为题目全面概述了利用液晶聚合物（LCPs）开发具有物理智能的制动器和机器人的最新进展。该综述围绕刺激条件展开，根据基本的控制和刺激逻辑进行分类，论述了三个主要类别：对变化刺激作出反应的系统，受恒定刺激驱动的系统和具备学习和逻辑控制能力的系统。此外，文章还概述了这一充满了许多活力的领域未来要解决的挑战。

  单调响应：利用手动改变的刺激来驱动液晶聚合物（LCPs）进入离散状态的响应性LCPs

  直接致动方法涉及施加刺激以诱导致动状态，然后通过停止刺激来取消致动。这样的一个过程导致两种明显的状态：致动状态和未致动状态。这种驱动模式通常要手动改变外界的刺激响应如温度、湿度和磁场等实现。

  除了手动改变刺激并触发两种（或多种）不同的离散致动状态外，更高层次的驱动是通过计算机辅助微控制器单元触发连续的致动变化或触发变形。能够正常的看到，刺激响应性液晶聚合物（LCPs）的研究趋势已经经历了从开发新型变形模式和新型响应性材料到面向应用的设计，以创建适用于特定实际场景的响应性系统和设备。应用场景涵盖所有的领域，从自清洁、微流控、智能可穿戴设备到智能窗户等。为实现其他真实和实际的应用场景，需要研发更多功能单体，并研发更多的取向方法和结构设计以丰富液晶执行器的变形模式。

  物理智能的特征在涉及静态刺激的场景中突显出来。一个持续的刺激场，比如静态加热或光子场，会在具有物理智能的设备中引发持续的致动行为（例如滚动、扭曲和弯曲）。在恒定刺激场中的自持续驱动有助于无人系统的发展。

  此外，文章还回顾了基于液晶聚合物的交互式机器人集群的研究进展。该综述还阐述了最近基于液晶聚合物的自主学习和记忆的机器人系统。除了对环境刺激的物理适应能力外，学习能力代表了智能的新维度。与依赖数字/虚拟算法的机器学习相比，物理学习的一个关键部分在于材料开发。关于机器人学习和逻辑控制的研究仍处于起步阶段。设计这种系统的一个关键点是向系统中引入“记忆”。这种“记忆”能够最终靠化学反应滞后（例如偶氮苯异构化）、时间依赖性材料扩散（例如溶剂或其他物质），或聚合物链/网络的拓扑变化编码到材料中。

  总结：近年来，物理智能引起了广泛关注，涉及液晶聚合物（LCPs）的研究由于其在外部刺激下具有非常明显的可逆形态变化能力而取得了重大进展。这一研究的进展已经从手动的“两态”致动发展到数字化设计的连续振荡，最近又发展到具有逻辑和学习能力的自调节多模态驱动。大多数基于LCP开发的执行器仍旧没办法达到或超过它们的自然对应物——人类手臂和肌肉的性能，这不仅表现在能量输出方面，在可编程性和自由度方面也是如此。此外，物理智能的研究仍处于早期阶段。在群体水平上，一些液晶聚合物集体运动的基本机制仍然模糊，开发的设备也处于初级阶段。为了利用可形态变化的液晶聚合物开发智能群体，从自然中学习也许是一个可能的途径。例如，能学习并适应野生鹅群的飞行动力学和个体之间的相互作用，以开发使用拍动翅膀的飞行液晶聚合物。然而，开发无需风洞辅助的飞行液晶聚合物肯定将是第一步，这反过来需要节能高效的电动或其他能源驱动的液晶聚合物作为翅膀。另外，在具体技术上，新的微纳加工制备方法、刺激类型以及提高LCP人工肌肉的单位体积内的包含的能量也是未来的努力方向。

  冯伟，国家级青年人才，洪堡学者，本科和硕士毕业于中国科学技术大学，博士期间从Dirk J. Broer院士和Danqing Liu副教授，并于2020年博士毕业于荷兰埃因霍温理工大学。他曾在北京大学杨槐教授和马普智能系统研究所Metin Sitti教授团队从事博士后研究。目前，他是香港中文大学的香港研资局博士后，致力于研发基于响应性聚合物（包括液晶聚合物）的智能设备。

  何奇洸，香港中文大学（CUHK）机械与自动化工程系助理教授。在2023年加入香港中文大学之前，何教授于2015年在清华大学获得学士学位。他在加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）师从蔡胜强教授获得硕士和博士学位。他曾在宾夕法尼亚大学作为博士后研究员，师从Jordan R. Raney教授。他目前的研究重点是软体机器人、致动材料和增材制造

  张立教授是香港中文大学（CUHK）机械与自动化工程系的教授，同时也是CUHK外科系的客座教授。他是中国科学院深圳先进技术研究院（SIAT）与香港中文大学联合机器人与智能系统实验室的港方主任。在2012年加入香港中文大学之前，他曾在Bradly Nelson教授的团队中担任博士后研究员，后来在瑞士联邦理工学院苏黎世分校（ETH Zurich）的机器人与智能系统研究所（IRIS）担任高级科学家和讲师。

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