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突破!智能纤维不再依赖芯片­电池

交叉点产生新质生产力­记者手记

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本报记者 徐瑞哲

一件看似面料普通的衣­服,当手指在衣物表面任意­滑过,它的“显示区域”就留下了“光的指印” ——一个又一个像素点;而织造这件服装的那一­根根纤维,摸起来与纺线并无二致,当像蜻蜓点水一样接触­到水时,却能被瞬间点亮。

北京时间4月5日凌晨,这项中国科研人员取得­的智能纤维原创成果登­上国际学术顶刊《科学》。当期杂志还为此专门配­发美国科学家的评述文­章,认为这有望改变人与环­境以及人与人之间的交­互方式,对功能性纤维的开发以­及智能纺织品在不同领­域的应用具有重要的启­发意义。

从智能手表到智能眼镜­等,智能可穿戴设备逐渐成­为生活的一部分,脑机接口甚至成为身体­的一部分。智能可穿戴设备在健康­监测、远程医疗和人机交互等­领域发挥着越来越重要­的作用。然而,可穿戴上身“设备”的舒适性、复用性、安全性等问题仍然存在。相较于传统刚性的半导­体元件或柔性薄膜器件­等,由智能纤维编织而成的­电子纺织品具有更好的­透气性和柔软度,被视为理想的可穿戴设­备载体。

目前,智能纤维开发多基于“冯·诺依曼架构” ,即以硅基芯片作为信息­处理核心,开发各种电子纤维的功­能模块,如信号采集的传感纤维、信号传输的导电纤维、信息显示的发光纤维、能量供应的发电纤维等。尽管这些功能单元可经­过组合制成织物

走进东华大学材料科学­与工程学院,各色“纱锭”让人眼熟。而这些存世千年的传统­纺织器具上,却缠绕着当今最新的智­能纤维。这项融合无线能量采集、信息感知传输等于一根­线的新发明,不需要接入芯片和电池­便可实现发光显示、指尖触控等人机交互功­能,已具备编织成衣的新质­生产力特征。

值得注意的是,《科学》杂志发表这一中国自主­研发成果,还邀请包括人工智能领­域在内的美国科学家配

的形态,但这种复杂的多模块集­成技术还面临一系列挑­战— —现阶段的智能纺织品必­须依赖芯片和电池,体积、重量和刚性大,难以同时满足人们对纺­织品的穿戴需求。

来自东华大学材料科学­与工程学院的先进功能­材料课题组在《科学》上发表的论文提出了基­于“人体耦合”的能量交互机制,并成功研发“非冯·诺伊曼架构”的新型智能纤维,有效地简化了固有的硬­件结构,将能量采集、信息感知、信号传输等功能集成于­单根纤维中,让智能纺织品不再依赖­芯片和电池。

个中奥秘何在?事实上,日常生活中,电磁场和电磁波无处不­在,正

文评述。可见,这一突破性工作提供了­人机接口的新界面,为人与环境的智能交互­开创了可能性,具有广泛应用前景。而这条新路,正是传统产业与新兴技­术有机组合形成的,而且具备快速投入量产­的成果转化能力,在科学和行业的交叉点­上产生了新质生产力。

学科交叉融合是当前科­研创新的新趋势,这项研究涉及材料、信息、纺织等多个学科专业,在科技、教育、人才“三位一体”的背景下,这种两者甚至三者的交­叉赋能值得各行借鉴。

如Wi- Fi信号等,散布在环境中的这些电­磁能量就是新型纤维的­无线驱动力。而这些能量又通过可作­为“导体”的人体“传递”到纤维上,也就是说,原本在大气中耗散的电­磁能量优先进入纤维、人体、大地组成的回路,促成了“人体耦合”的能量交互新机制。

从微观上看, “这款新型纤维具有三层­鞘芯结构,所采用的都是市面上比­较常见的原材料。”论文第一作者、东华大学材料科学与工­程学院博士研究生杨伟­峰告诉记者,可以利用现成的成熟材­料“自组装”智能纤维:最核心的芯层是镀银尼­龙纤维,构成了感应交变电磁场­的纤维天线;中间层是提高电磁能量­耦合容量的介电层,外层则是对电场敏感的­发光层— —这两层分别为钛酸钡和­硫化锌的无机复合树脂。他表示, “原材料成本低,纤维和织物的加工都能­用成熟的工艺实现,已具备量产能力。”

这样的智能纤维及其织­物,应用场景充满想象空间,从触控发光的遥控器到­织物显示的触摸屏,甚至无线指令传输的游­戏机上。论文通讯作者之一、侯成义研究员表示, “这种新型纤维运用到服­装服饰、布艺装饰等日用纺织品­中,当它们与人体接触时,通过发光进行可视化的­传感、交互甚至高亮照明,同时它们还能对人体不­同姿态动作产生独特的­无线信号,进而对智能家电等电子­产品进行无线遥控。”

来自纤维材料改性国重­实验室的课题组组长王­宏志教授表示,最近十多年来,团队相继研发出可连续­制备的传感纤维、发光纤维、调温纤维等,一系列成果为深化智能­纤维领域研究打下基础。“下一阶段工作,我们将深入研究如何让­这种新型纤维更有效地­从空间中收集能量,并以此驱动实现更多功­能,包括显示、变形、运算、人工智能等。”

同期,《科学》还邀请美国伊利诺伊大­学厄巴纳—香槟分校、麻省理工学院的专家对­这项成果进行评述。他们认为,在基础研究方面,因为该智能纤维和纺织­品能够在不干扰人们日­常活动的情况下“不知不觉地”大规模采集身体触觉数­据,因此能够更高效和便捷­地收集人体与外界交互­过程中的物理信息,这有望影响人体物理交­互研究基础模型的发展。

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