機器人也能實現新陳代謝，自我生長了？！

還是靠“吞噬”同伴做到的。

發表于Science子刊的新研究顯示，來自哥倫比亞大學的研究團隊設計了一種叫Truss Link的模塊化機器人零件。

它們可以用磁性“關節”從一堆零件變成三維形狀，靠吸收環境零件“長身體”，摔散了能自己拼回來，壞了還會換零件“續命”。

不得不說，從某種意義上還真有點現實生物體的意思。

因為傳統機器人通常被設計為固定形態的整體，盡管在AI的進步下，機器人能快速地學習新知識、執行新任務，但它們的物理形態始終是一個封閉系統，無法整合材料來實現物理上的成長或自我修復。

為了克服這些限制，該研究團隊受生物體作為開放系統運作（從環境中吸收物質，排出廢物）的啟發，引入了機器人新陳代謝這個概念：依靠自身及同類模塊，消耗、排出和再利用環境中的物質，實現物理發展。

同時，團隊提出“機器人代謝”需滿足兩個關鍵標準：

1. 不依靠外部拼裝實現生長，僅靠自身能力以及同類模塊機器人相互配合。
2. 外部僅提供有限的材料和能量，也就是說在代謝過程中，只會有相同類型的模塊零件，不會有全新的外部組件參與。

接下來讓我們看看研究是如何驗證機器人代謝過程的。

讓機器人實現成長和自愈

Truss Link零件以條形結構為基礎，具有可伸縮的結構。收縮狀態下，長度為28cm，完全展開時，長度能達到43cm。

其兩端配備磁性連接器，連接器內部安置著直徑為1.27cm的釹磁鐵球，在零件相互連接時可以被動調整極性，使多個模塊在連接點產生的吸引力平衡。

外殼通過磁鐵支架固定在伺服軸上，且磁鐵支架能讓磁鐵自由旋轉，確保在連接時可以從多個角度實現穩固連接，研究團隊在實驗中最多能實現了6個連接器連接。

Truss Link內部包含兩個棱柱形致動器、一個Particle Photon微控制器、一個WiFi天線、一個電壓調節器、一個分壓器以及為其供電的電池。

研究團隊遵循從基礎功能驗證到復雜能力實現的邏輯，逐步對Truss Link模塊化機器人的核心特性進行驗證。

首先是機器人的自主生長實驗，這是對“新陳代謝”概念中“攝取與生長”能力的驗證。

實驗以單個Truss Link零件為起點，先測試最基本的組合能力。先利用兩端磁性連接器的吸附特性，讓單個零件與環境中另外兩個零件完成端點連接，形成穩定的三角形平面結構。

在三角形基礎上，通過線性伺服驅動零件伸展至100mm沖程（對應43cm全長），使原有結構頂點產生空間位移，再吸附3個新零件形成四面體，實現從平面到立體的形態跨越。

為驗證生長的功能性提升，團隊進一步構建了“棘輪四面體”，新增零件通過Actuonix L-12I伺服（微型線性伺服執行器）的精準伸縮控制，與原有結構形成嚙合式連接，最終實測移動速度從0.3m/s提升至0.5m/s，增幅達66.5%。

然后是自愈與部件替換實驗，聚焦“新陳代謝”中的“修復與更新”能力。

實驗設計了兩種損傷場景：

一是結構散架，將四面體機器人從1米高度墜落，使其零件分離。

此時Truss Link內置的Particle Photon微控制器通過WiFi信號識別周邊零件的位置坐標，控制線性伺服驅動零件伸縮調整姿態，利用磁性連接器的自動極性適配功能重新吸附，平均2分鐘內完成重組，10次重復實驗成功率達92%。

A圖呈現了三角星形機器人的恢復過程。該機器人從邊緣爬下后，所有Truss Link的連接均斷裂，但隨后它重新恢復為三角星形并爬離。

B圖展示了帶尾菱形機器人的恢復過程。帶尾菱形機器人從邊緣爬下后，分離成一個三角星形機器人和一個三角形機器人，三角星形機器人從三角形機器人上爬下并重新與其連接，最終恢復為帶尾菱形形態。

二是部件失效，模擬某零件電量低于15%，電壓調節器會觸發替換指令，機器人先控制該零件磁性端彈簧收縮，解除吸附后將其“丟棄”，再通過同樣的磁吸邏輯拾取新零件，驗證了主動更換“代謝廢物”的能力。

具體來看，棘輪四面體先靠近單個Truss Link并與其鎖定連接。

接著，它開始丟棄失效零件。在第38秒完全收縮且脫離的失效Truss Link從四面體上掉落，并沿斜坡滾下。

之后，四面體自行傾倒兩次以調整自身方向，以便拾取新找到的Truss Link。在192秒時完成拾取后，四面體將該Truss Link擺動至自身中心位置。

最后是多機器人協作實驗，驗證“新陳代謝”中的“群體協同”潛力。

實驗設定兩個三角形平面機器人，通過Truss Link的WiFi建立數據交互。

協作開始后，其中一個棘輪四面體機器人伸展零件至最大長度，穿過白色平臺上的孔洞去鉤取另一個機器人。

它以磁性端為支點頂起另一個機器人的邊緣，被頂起的機器人同步調節三個零件的伸縮量（通過伺服沖程精確控制），在被抬起后，三角星形與三角形的兩個自由頂點相連接，從而形成四面體。

整個實驗過程通過模擬與實體操作結合的方式，先在仿真環境中測試100組不同初始條件下的生長、自愈、協作路徑，再選取30組典型場景進行實體驗證，形成對“類生物新陳代謝”能力的完整驗證鏈條。

看到這，只能說這種機器人的表現確實精彩！

不過，有人提出：生物細胞可比CPU復雜多了，這種 “新陳代謝”遠達不到生物強度。

也有網友對于科技發展比較樂觀：機器人不必完全遵從生物的進化路徑。

研究團隊

Truss Link研究團隊來自哥倫比亞大學。

主要負責人Philippe Martin Wyder在哥倫比亞大學獲得了計算機學士學位，在2024年獲得了機械工程專業的博士學位。

在哥倫比亞大學創意機器實驗室期間，為防止無人機濫用，他開發了一款能夠在無GPS環境下運作的自主狩獵無人機。

這款無人機在自定義模擬器中進行訓練和測試，能夠向飛行控制器發送操縱桿輸入，以實現追捕并擊落另一架無人機的操作。

近年來，Wyder致力于通過研究機器人如何實現物理生長、自我修復和自我維持，來推動人工智能和機器人技術的發展。

這次的Truss Link模塊化零件是他在該領域的一次突破性進展。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2411.11192