在具身智能机器人领域，仿生柔性结构正成为突破传统刚性设计局限、实现类生物运动与复杂环境交互的关键技术。这项技术从章鱼触手、鸟类爪部、昆虫肌肉等生物柔性组织中汲取灵感，通过材料创新、结构仿生与智能控制算法的深度融合，为机器人赋予更接近自然生物的适应性与灵活性。
章鱼触手的分布式智能特性为机器人设计提供了新思路。南方科技大学团队开发的流体驱动系统，通过模仿章鱼吸盘的神经介入机制，实现了对易碎物品的轻柔抓取。该系统仅需气压变化即可触发吸附与收缩行为，在抓取气球、鸡蛋等脆弱物体时，其接触力较传统机械臂降低百倍以上。其分层控制架构将底层机械自发响应与高层算法结合，使工业机械臂在保持精度的同时大幅减少计算需求，为轻量化设计提供了范本。
鸟类爪部的被动适应性启发了柔性抓取器的创新。具身空中物理交互（E-APhi）框架设计的抓取器，利用肌腱弹性原理实现自对齐，在3米/秒高速运动中仍能精准捕获不规则树枝。其分布式触觉网络覆盖全身，支持多接触点协同响应，使无人机在植被密集环境中的任务成功率提升3倍。实验数据显示，该抓取器对位置误差的容忍度达10厘米，冲击能量转化效率高达85%，显著提升了复杂环境下的操作稳定性。
昆虫肌肉的双稳态机制为微型机器人驱动提供了高效解决方案。西湖大学团队开发的电磁弹性体驱动（EEM）系统，在4伏低电压下即可实现60%的收缩率与每公斤210牛的输出力。该驱动器无需持续供电即可保持姿态，在30米跌落测试中仍能正常工作，为搜救、医疗内窥镜等场景提供了可靠动力。其多模态运动能力支持爬行、跳跃、游泳等复杂动作，展现了仿生驱动的广泛适应性。
材料与结构创新是仿生柔性技术的核心支撑。德国萨尔大学研发的镍钛合金细丝束（直径0.5毫米）可承受10公斤重量，制成的夹持器能耗降低90%，且无需持续供电即可维持抓取状态。哈尔滨工业大学设计的旋转关节采用硅橡胶基介电弹性体材料，在MRI环境下实现软体驱动，通过掺杂碳纳米管将驱动电压从千伏级降至百伏级，出力密度达0.64牛/平方厘米。E-APhi框架采用的硅胶-碳纤维梯度材料，在保持柔性的同时将抗冲击性能提升40%，适用于森林、建筑工地等极端环境。
结构仿生方面，北航团队开发的深海机器人模仿大象鼻子的多腔室气动驱动，通过双稳态手性超材料在万米深海实现高效运动。该机器人完成了游动、滑翔、爬行等多模态任务，为深海资源勘探提供了新工具。特斯拉Optimus Gen3的灵巧手采用“腱绳+丝杠”刚柔耦合架构，将驱动器外置以释放空间，实现22个自由度与0.02毫米级抓取精度，可完成拧瓶盖、微创手术等精细操作，展现了仿生结构在精密领域的应用潜力。
控制策略的创新进一步提升了机器人的智能化水平。章鱼吸盘系统通过流体开关实现吸附触发与自主收缩，仅需单通道气压信号即可判断物体重量与表面粗糙度，减少90%的传感器依赖。E-APhi框架的全身触觉网络包含数百个力传感器，可实时反馈接触位置与力信息，允许任务策略动态调整，在刚度变化4个数量级的环境中保持力追踪误差小于1.5牛。复旦大学开发的多源仿生灵巧手融合视觉识别与温度变色功能，通过强化学习实现单手握持三物体的协同操作，成本较传统机械手降低80%，其嵌入的微型内窥镜可在黑暗狭窄空间完成精准定位。
在工业制造领域，仿生“摩爪”通过模仿人类指纹纹理，实现了对0.1毫米超薄面料的稳定抓取，解决了纺织行业长期存在的分层难题。浙江某企业应用该技术后，单线年产能提升200%，次品率从5%降至1%以下。搬运机械臂采用气浮导轨与激光干涉仪，配合模型预测控制（MPC）算法，在芯片光刻图案对齐中实现了0.01毫米级定位精度。特斯拉Optimus Gen3在上海超级工厂的测试中，16小时内保持±0.05毫米抓取精度，适应多规格电池的自动化装配。
医疗领域，介电弹性体驱动的MRI相容操作手可深入弯曲血管完成手术，其软体结构与人体接触力小于0.5牛，已进入动物实验阶段。家庭服务机器人通过力-位混合控制，实现了玻璃杯抓取（位置误差＜1毫米）与毛巾折叠（精度0.5毫米），并支持自然语言指令驱动，为老年人提供安全的日常协助。
极端环境探索方面，北航的万米深海机器人通过形状记忆合金拮抗驱动，在2℃低温环境下实现高频摆动，成功采集深海生物样本与地形数据。西湖大学的微型机器人可在废墟缝隙中自主爬行，搭载生命探测仪检测被困人员，其双稳态驱动机制在断电后仍能保持姿态，续航时间延长至12小时，为灾害救援提供了新工具。
尽管取得显著进展，仿生柔性技术仍面临材料性能、控制精度与能源效率等挑战。介电弹性体的寿命受限于电极脱落与材料击穿，形状记忆合金的响应速度难以满足动态任务需求。软体机器人在非结构化环境中的轨迹跟踪误差普遍＞5毫米，需依赖视觉-力觉融合与在线学习算法优化。其能耗密度（10-50Wh/kg）仍低于传统刚性机器人，深海、太空等场景需依赖外部供能。
针对这些瓶颈，半固态电池与氢燃料电池的结合有望使机器人续航突破20小时。钛合金3D打印关节与碳纤维骨架的普及，可在保持强度的同时减重30%。多模态大模型与强化学习的结合，将推动机器人从“任务执行”向“自主决策”进化。TsingtaoAI套件通过通义千问Qwen2.5-VL-Max模型，已实现从化学实验到工业质检的跨场景迁移。模仿生物神经系统的分布式控制架构，将显著提升机器人的抗干扰能力与环境适应性。南方科技大学团队正探索将真空吸附机制拓展至人形机器人本体，替代传统关节设计，为仿生柔性技术的未来发展开辟新路径。
