原创 刘雅坤 2025-02-13 17:21 北京
将提供轻量化、智能化构件设计与制造一体化解决方案。
北京交通大学李振坤副教授主要致力于 4D 打印技术、智能材料及新型软体机器人的研发。他首次提出了类似阿米巴虫的新型软体机器人——流变机器人（Rheobot）[1]，并创新性地提出一种磁控 4D 打印光固化技术 [2]。
动图丨流变机器人（吞噬）（来源：李振坤）
李振坤课题组开发的磁性水凝胶材料与光固化技术高度兼容，其不仅具有优异的 4D 打印性能，还能在光固化过程中保持稳定的性能。
研究人员在此基础上提出了新型 4D 打印方法，通过将光固化与直接墨水书写（DIW，Direct Ink Writing）打印结合，显著缩短了磁性智能结构的成型时间。
传统的加热固化方法需要数十分钟，而磁控 4D 光固化技术将每层固化和充磁的时间缩短至几秒甚至更短，极大提高了生产效率。
图丨李振坤（来源：李振坤）
该研究提出了一种快速制造智能结构的新方法，有望应用于人形机器人，制造可变刚度的智能关节结构。基于该技术材料具备良好的环境适应性，其还可应用于深海探测等极端环境，用于原位制造或修补相应的智能结构。
此外，其能够用于制备神经修复的植入体，进行体内的原位 4D 打印，以促进神经再生和康复治疗；另一方面，该方法有望用于胃肠道疾病的精准治疗，如药物递送和异物清除等。
填补领域空白，实现磁性水凝胶的 4D 打印
水凝胶因具有良好的生物兼容性，在生物医学应用等领域具有广泛的应用场景。然而，传统的软材料执行器往往存在响应速度慢、控制精度低等问题。
该课题组将光固化与磁控 4D 打印技术有机融合，创新性地开发出一种新型的磁性水凝胶材料。这种材料不仅具备优异的流变、磁化和光固化特性，还能在狭小的打印头空间内实现从液态到固态的快速定型和磁化。
传统的光固化方法通过光照使材料固化，再基于提拉法将其从样品池中取出。然而，由于 4D 打印需要对局部材料的磁畴进行“编程”，因此传统方法并不适用。
研究人员查阅了大量文献，发现此前并没有能够用于原位 4D 打印的光固化水凝胶材料，也没有相关的工艺。
图丨可打印的光固化磁性水凝胶弹性体油墨配方以及油墨和磁域编程的光固化过程（来源：Chemical Engineering Journal）
为解决上述问题，该团队提出了一种直接挤出式打印的新方法，他们设计了两个打印头，一个用于挤出材料，利用材料自身的流变特性暂时固定形状；另一个则跟随其后，使用紫外光进行彻底固化。
李振坤解释说道：“它们就像临摹字帖那样，4D 打印头每挤出一笔，紫外光就随其描一遍，从而实现材料的固化。我们希望利用这种光固化的磁性水凝胶材料和 4D 打印工艺，制造出具有快速响应和高精度控制的新型软执行器。”
图丨采用 4D 打印技术制作的拟人形态软体机器人、用于物品搬运的软体抓手（来源：Chemical Engineering Journal）
4D 打印的难点在于，如何在狭小的打印头空间内，同时完成材料从液态到固态的定型和对材料充磁使其磁化。
水凝胶的屈服应力通常难以提高，这使得材料在光固化前很难保持稳定。于是，该课题组提出：是否可以让材料内部形成一个更立体的自组装结构？
为此，他们加入了一种二维材料——人造黏土。在这种材料中的磁性颗粒形成柱状骨架，使人造黏土层板吸附在骨架上保护骨架，形成一种复合的、强度更强的微观组织。
意外的是，课题组成员在一次“误操作”中发现，其中一种成分与光固化单体的搭配使材料表现出高强韧性。后来，研究人员通过机理的探索，进而确定了这种“好配方”。
研究人员将人造黏土与磁性颗粒（钕铁硼颗粒）分别进行有机改性，使二维层板结构与微纳米颗粒形成的柱状结构进行自组装，进一步提高了材料的屈服应力与剪切变稀特性，使其具有良好的打印性能，并可以在紫外光照射前进行预成型。
这种光固化的磁性水凝胶材料和 4D 打印工艺，使得固化时间从传统的几十分钟缩短到了几秒钟，显著提升了打印效率。
与传统的基于硅基材料的磁性编程 4D 打印技术相比，该研究通过将打印过程中的颗粒充磁和磁畴定向两个步骤“二合一”，实现了更快的打印速度和更高的精度，为制造具有快速响应和高精度控制的新型软执行器提供了可能。
最终，相关论文以《基于光固化磁性水凝胶的磁性智能结构的 4D 打印》（4D printing of magnetic smart structures based on light-cured magnetic hydrogel）为题发表在 Chemical Engineering Journal（IF 15.1）上 [2]。
北京交通大学本科生邓成耀是第一作者，李振坤副教授担任通讯作者。
图丨相关论文（来源：Chemical Engineering Journal）
计划成立初创公司，将技术从实验室向产业化推动
目前桌面级 3D 打印机已经广泛应用于教学、展示和创意制作等领域。然而，市场上还尚未出现桌面级 4D 打印机。
李振坤带领团队自主研发了首款多功能桌面级 4D 打印机——Mag 4D Printer，其作为智能制造颠覆性技术代表入选了 2024 中关村论坛常设展，并已经应用于 AI 教育等场景。
“现在，我们正在与中国科技馆合作，开发更多用于展示和 DIY 使用的桌面级 4D 打印设备。”李振坤说。
图丨 Mag 4D 系列打印机（来源：李振坤）
轻量化非金属结构兼具减轻重量和降低成本的优势，但其在应用中存在强度不足的问题。李振坤团队结合磁控技术与熔丝制造 3D 打印，开发出一种独特的增强 4D 打印方法，通过在打印过程中精确地排列复合纤维，使零件实现定向结构增强，可以替代人形机器人的部分金属结构件。
此外，利用 4D 打印技术与磁流变技术结合的变刚度软体夹持方法，可以大幅度提高夹持重量与稳定性，同时使软体抓手具备更高的自适应性，可满足人形机器人的灵巧手需求。
据介绍，该团队即将推出工业级 4D 打印机 Mag4D Plus，为人形机器人、低空经济、航空航天等领域客户提供轻量化、智能化构件设计与制造一体化解决方案。
未来一两年内，他们计划成立初创公司将技术推向产业端，包括与医疗康复研究学者与单位合作，共同开发可定制化的 4D 打印手部康复产品，同时基于该技术开发人形机器人可变刚度关节等产品。
“液体变形金刚”：像阿米巴虫那样灵活“变变变”
李振坤本科就读于北京科技大学机械工程与自动化专业，硕士选择了材料科学与工程专业，博士毕业于北京交通大学机械与电子控制工程学院，师从李德才教授，主要从事磁控智能材料的理论与应用研究。此后，他在清华大学机械系担任博士后和助理研究员。
他的研究方向受到软物质提出者、诺贝尔物理学奖得主皮埃尔-吉勒·德热纳（Pierre-Gilles de Gennes）的启发，德热纳曾设想一种由磁场调控相变的智能软物质体系。
李振坤回忆道：“这个概念深深地吸引了我，我坚信未来软物质智能化将是一条革命性的道路，它会打破现有机器人等高端装备主要采用刚性材料制作且驱动与结构分离的固有范式。”
现有的许多软体机器人主要基于弹性体（如橡胶）的柔软性，这种材料可以模仿像章鱼这样的高等软体动物的连续变形特性。这种软体机器人可以替代传统的刚性执行机构，例如在抓取任务中表现出更好的适应性，不需要精确的编程和传感器控制。然而，这种变形模式是固定的，橡胶的变形和恢复方式是在设计之初就已经设定好的。
图丨流变机器人技术路线（来源：Applied Materials Today）
他意识到，在更广泛的移动场景中，橡胶等弹性体的变形方式并非最柔软的形式。受单细胞生物阿米巴虫（又称“变形虫”）的启发，2023 年李振坤首次提出流变机器人的概念，这是一种融合了智能材料与 4D 打印技术的新型机器人 [1]。
动图丨流变机器人伪足运动（来源：李振坤）
从材料方面来看，流变机器人采用了该课题组自主研发的磁控流变记忆材料，这种材料不仅对外界刺激具有响应性，还表现出一定的记忆性。
它能够在外界磁场的作用下实现复杂的运动方式，通过磁场控制不同部位材料在凝胶与溶胶之间转化，从而调整机器人的内部结构，实现类似阿米巴虫的运动。
得益于磁控流变记忆材料对外界刺激具有高响应性，流变机器人在应对环境变化时能够迅速做出调整，从而提高了它的适应性和灵活性。
图丨流变机器人（来源：李振坤）
在动作与控制方面，流变机器人能够模仿单细胞生物的伪足运动行为，具备无限多自由度和连续变形能力，使其在执行复杂任务时可以灵活应对各种挑战，如体内治疗中的精准控制、军事侦察中的隐蔽行动等。
流变机器人借助嵌入其中的柔性传感器，能够对内部材料的分布及流动状况进行实时感知，进而达到真正的智能控制效果。这种控制能力使得机器人在执行任务时能够自主调整姿态和动作，提高其效率和准确性。
目前，该团队正在积极开展流变机器人的验证性实验，并正在与北京大学人民医院合作，尝试将流变机器人应用于肿瘤治疗，特别是让其在血管中捕捉循环肿瘤细胞（CTC，circulating tumor cell）。CTC 是肿瘤晚期患者血液中循环的肿瘤细胞，可能在任何部位“安家”，因此治疗难度极大。
如果能够制造出类似小液滴的流变机器人，并在其表面附着敏感蛋白（类似抗体），使其能够在血液循环中定向寻找癌细胞，并利用交变磁场产生的磁热效应，使流变机器人局部温度升高至 50℃，从而具备实现杀灭癌细胞效果的可能性。
此外，流变机器人还有望作为“体内创可贴”用于治疗胃出血。借助医学影像技术，流变机器人可以精准到达出血点，原位完成凝固，并携带止血药物加速伤口愈合，减少患者痛苦。
“尽管我们与医学专家讨论认为这一治疗方案已经具备较高可行性，但仍需先进行动物实验，再逐步推进到人体试验。”李振坤说。
未来，流变机器人技术有望与 AI 进一步结合，实现更加智能、自主的控制和决策。通过 AI 算法的优化和训练，流变机器人可以更加精准地感知环境、预测变化，并作出相应的调整。这种结合将极大地拓展流变机器人的应用场景和性能。
参考资料：
1.Li,Z. et al. Phase transition reversible 3D printing of magnetic thixotropic fluid.Applied Materials Today 34,101920 (2023) . https://doi.org/10.1016/j.apmt.2023.101920
2.Deng,C. et al. 4D printing of magnetic smart structures based on light-cured magnetic hydrogel.Chemical Engineering Journal 494, 15 , 152992(2024). https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.152992
运营/排版：何晨龙
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