学术分享丨Science Robotics 封面论文：微型机器人能够感知、思考、行动和计算

在过去的四十年里，将机器人不断“缩小”一直是科学家们追求的梦想。然而，要在微观世界实现这一目标并不容易。当机器人的尺寸缩小到亚毫米级别时，微观尺度的特殊物理特性会带来巨大的挑战。为了减小体积，科学家们往往不得不牺牲机器人的“大脑”——即机载信息处理能力。因此，传统的微型机器人通常缺乏其宏观“亲戚”们最引以为傲的关键特征：独立的决策能力、感知环境的能力、反馈机制以及可编程的计算系统。

那么，我们能否制造出一个体型仅相当于单细胞生物“草履虫”大小的机器人，同时让它具备完整的“感知、思考、行动”能力呢？

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adu8009

在这项研究中成功制造出了一种微型机器人，它不仅拥有极其微小的身躯，还集成了机载计算、感知、记忆、运动和通信系统。这些机器人可以通过全光刻工艺并行大规模生产，能够执行数字定义的算法，并根据周围环境的变化自主改变行为。这一突破，为未来通用微型机器人的发展铺平了道路——它们将可以在简单设置中多次编程，在不确定的环境中协同工作，甚至无需人类监督即可完成任务。

挑战：在针尖上集成一座“城”

虽然传感器、执行器和处理器等智能微型机器人的关键组件已能单独制造在约100微米的封装内，但要将它们集成到*单一*的机器人身上，同时不违反功耗、体积、制造工艺或性能的限制，却是一个巨大的难题。

例如，在这个尺寸下，机器人的功率预算极其有限（仅约100纳瓦）。既要提供动力推进，又要进行计算，这点电力可谓是杯水车薪。此外，制造各个系统的材料和工艺必须相互兼容：制造驱动器的高温工艺不能损坏精密的电子元器件，且制造工艺必须能够扩展到数以万计的自由器件上。

解决方案：微小的“大脑”与极低的功耗

为了解决集成电路与纳米制造协议的兼容性问题，采用了55纳米互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺，并利用“亚阈值数字逻辑”技术，使机器人能在约100纳瓦的极低功耗下运行。该工艺的高阈值电压有效减少了晶体管的漏电流，使得在不超电的前提下，芯片上能容纳多种电路。

具体来看，在210微米×340微米×50微米（比一粒沙子还小）的空间内，成功集成了光伏电池（用于供电）、温度传感器、四个执行器控制电路、用于接收指令的光学接收机、处理器和存储器。这些子电路经过优化，由商业铸造厂制造，极大地缩小了尺寸和功耗。

在这个尺度下，机器人的体积和功耗与许多单细胞微生物相当。为了更直观地感受其大小，你可以想象它并排站在一个植物细胞旁边。我们制造了两种配置的机器人，仅光伏电池数量略有不同，宽度分别为210微米和270微米，但性能差异不大。

通信与计算：用光“对话”

在商业电子设备中，高密度数据存储往往伴随着较高的漏电流，这与微型机器人要求的低功耗相悖。因此，需要在存储面积、数据量和发电量之间做权衡：存储更多数据意味着漏电流增加，进而需要更大的电池。在设计中，处理器消耗了大部分电力，而为了补偿功耗，近三分之一的芯片面积被用于能量收集。即使使用了低漏电的存储器，在这个工艺节点下我们也只能存储几百位数据。

那么，如何给这些小家伙下达指令呢？建立了一个光通信链路。通过两个不同波长的发光二极管（LED）照射机器人：一个负责给机载光伏电池供电，另一个负责通信。

通信LED会发送一个特定的“密码”（初始照明闪光序列），告诉机器人准备好接收后续的指令比特。为了防止环境中的随机光线干扰，每个机器人设计有两个密码：一个是所有机器人通用的“全局密码”，另一个是针对特定机器人子集的“专属密码”。

通过一个图形用户界面（GUI）和定制电路板，任何人都无需专业背景就能轻松编程机器人。一旦指令写入内存，机器人就会完全自主：它根据机载程序和传感器数据计算下一步行动，不再需要人类的干预。

推进系统：电场中的“游泳”

在微观尺度下，运动的机制多种多样，但要与机载电子设备兼容，驱动器必须在低电流（<100纳安）和低电压（约0.1到1伏）下工作。符合这些苛刻条件的执行器主要有两种：表面电化学执行器和电动推进器。本文重点介绍后者。

电动推进的原理并不复杂。当浸入流体中的机器人通电时，电流在相反偏置的电极间流动，产生电场。环绕机器人及表面的带电离子响应电场并拖拽流体，从而形成流动，推动机器人运动。机器人的移动速度与施加的电场成正比。通过控制电极的空间模式，机器人可以实现不同方向的移动和转向，且功耗仅为60纳瓦。

这种推进方式优势明显：首先，结构简单，电极只是一层铂金属，无需运动部件，坚固耐用且寿命长；其次，它使用直流（DC）电压，不需要复杂的变频或时序控制，大大降低了电路开销，为计算和感知节省了宝贵的空间。

制造工艺：从晶圆到自由

为了将这些执行器集成并从硅晶圆上释放机器人，开发了一套包含光刻、低温后端处理等步骤的协议。简单来说，在晶圆布局中为每个机器人周围加了氧化物边框，防止金属结构粘连。电路组装完成后，将晶圆背面减薄，并利用铬层作为蚀刻屏障。通过感应耦合等离子蚀刻和深反应离子蚀刻，切透硅晶圆直到触及底层铬。这层铬不仅作为蚀刻的终点，也支撑着即将被释放的机器人。最后，通过湿蚀去除残留的铬，机器人便被释放到溶液中。这一工艺的成品率超过了50%。

智能演示：感知温度与反馈

有了机载计算机，机器人就能将基本的运动转化为复杂的行为。展示了两种闭环行为，让机器人适应温度变化。

在第一个任务中，将微型机器人置于加热环境中，编程要求它们通过调节运动来“报告”温度。机器人利用内置传感器测量温度，将数值数字化，然后通过特定的动作编码（类似于摩斯密码）传回基站。甚至可以通过观察它的运动来解码温度读数。测试显示，机器人的报告与标准热电偶的读数完全一致。

这一过程极其高效，得益于定制的指令集，核心程序仅用了两条命令：“ts”（负责传感）和“wav”（负责编码传输）。

未来展望：一便士的微型智能

虽然目前的机器人还处于基础阶段，未来的改进空间（如新型执行器或无线供电）将使其更加强大。例如，随着工艺节点的进步，机载内存容量有望提升100倍，支持数千行代码的复杂程序。这意味着我们可以为成千上万的机器人编写不同的程序，模拟多智能体协同工作，甚至通过电流实现空间定位。

最令人兴奋的是，这些技术可以在不增加实验室成本的情况下实现规模化生产。按生产规模计算，每台机器人的制造成本仅需约一便士（约几分钱人民币）。

这种集机载信息处理、多功能性、易用性和低成本于一身的微型机器人，未来将在从生命科学研究、纳米制造，到显微外科手术和精准药物递送等广泛领域，发挥不可估量的作用。

本文由CAAI认知系统与信息处理专委会供稿