在自然界中，生物系统展现出高度适应环境的结构、行为和认知能力。仿生机器人与智能正是受到这些生物特性的启发而发展起来的新兴领域，旨在将生物学原理与工程技术、人工智能相结合，解决复杂的现实问题（图1）。

图1 仿生机器人与智能概述

仿生机器人通过模仿生物的结构和行为，设计出能在各种环境中高效运作的机器人。文章依据模仿对象和应用环境，介绍了多种仿生机器人，着重探讨了多足机器人、扑翼机器人、水下机器人和纳米机器人。这些机器人借助模仿生物的运动方式和感知能力，实现了在不同环境下的高效运行。比如，模仿动物的四足机器人能够适应复杂地形；模拟昆虫或鸟类的扑翼机器人可在狭小空间执行任务；仿照水生生物的水下机器人可用于海洋探索；而模仿细胞结构的纳米机器人则能实现精准药物递送（图2）。然而，它们面临着运动控制精度和能源供应的挑战，如多足机器人关节协调难、扑翼机器人飞行效率低、水下机器人推进及感知不足、纳米机器人控制与相容性问题等。

图2 仿生机械与机器人

仿生传感器是仿生机器人实现感知功能的关键部件，它模仿生物的视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官系统，让机器人能够感知周围环境。例如，事件相机模仿人类视网膜的信号处理机制，提升了对动态场景的感知能力；基于压电材料的触觉传感器可以感知物体的形状和质地。此外，文章还介绍了基于生物神经网络的传感器，这些传感器能模拟生物的感知和学习能力，进一步增强了机器人的适应性（图3）。但该类传感器存在空间分辨率低、易受干扰等问题，像视觉传感器成本高且空间分辨率不足，触觉传感器信号易受干扰、耐用性差，味觉和嗅觉传感器检测精度和响应速度有待提升。

图3 仿生传感器与传感技术

仿生智能算法主要包含进化算法、行为算法和结构算法等。这些算法通过模仿自然界的进化过程、动物行为和生物结构，提高了机器人在复杂环境中的适应性和决策能力。遗传算法模拟自然选择过程，优化问题解决方案；人工神经网络模仿大脑的神经元结构，实现对复杂数据的处理和分析（图4）。这些算法在机器人系统的决策、学习和环境适应等方面发挥着重要作用。不过，仿生智能算法存在计算成本高和易陷入局部最优解的问题，如进化算法易受局部最优影响，行为算法在高维问题上表现欠佳，结构算法存在数据需求大、可扩展性差等挑战，限制了算法性能和应用范围。

图4 仿生智能算法