王中林院士团队AM：超强韧高弹性摩擦电织带问世，为自供电康复训练提供隐形嵌入新方案

据《柳叶刀》发布的全面统计分析，全球至少三分之一的人口在疾病或受伤期间需要康复服务，而在快速老龄化的欧洲，这一比例上升至近一半（约3.94亿人）。然而，目前用于患者康复的关键设备仍然以刚性为主，严重依赖金属和硬质塑料，导致系统笨重、昂贵，甚至可能造成使用者不适或二次伤害。传统的刚性设备往往使患者成为被动的接受者，而非康复旅程的主动参与者，其明显的存在感可能带来不适和心理障碍，降低患者的依从性和参与度。此外，这些传统康复设备通常需要专业医护人员现场监督，显著增加了人力成本，限制了其在临床环境之外的使用。因此，开发能够隐形融入日常生活的智能、柔性、经济高效且便携的康复设备，已成为亟待解决的重要临床需求。

针对上述挑战，中国科学院北京纳米能源与系统研究所的王中林院士、翟俊宜研究员、于爱芳副研究员合作，成功开发出一种超强韧（约54.7 MPa）且高拉伸性（应变超过400%）的摩擦电织带（T-webbing）。该材料通过嵌入式织构结构与功能性弹性纱线的协同集成，克服了弹性与机械强度之间长期存在的权衡难题。T-webbing支持大规模定制，具有出色的电学耐久性（超过10万次循环），并具备可靠的自供电传感能力，其力学性能可根据不同康复任务进行调节。在概念验证演示中，研究团队将T-webbing无缝集成到一个基于机器学习赋能的下肢康复平台中，实现了97.9%的动作识别准确率，并支持一键数据共享、直观的人机交互和实时远程指导。相关论文以“Ultra-Robust and Hyperelastic Triboelectric Webbing for Self-Powered Rehabilitation Sensing with Invisible and Embedded Design”为题，发表在Advanced Materials上。

研究团队展示了采用连续工业化编织技术制备的超长摩擦电织带（T-webbing）。光学照片和结构图显示，摩擦电纱线与弹性纱线并排交织，形成具备接触起电传感功能和弹性抗力训练功能的基础结构。图中展示了不同规格（宽度15 mm和30 mm）和材料（尼龙、PET）的T-webbing，并呈现了连续制备超过10米长织带的规模化潜力。示意图阐明了T-webbing在实际康复场景中的两种典型功能——日常体能训练与生理监测同步进行，并集成了信号处理电路以实现无线实时监测。性能对比图表明，T-webbing在柔性、弹性、耐用性、舒适性、可定制性和成本等方面全面超越传统设计。

图1 用于康复医疗的全机器制造摩擦电织带（T-webbing） (a) T-webbing的光学照片（一卷）及结构示意图。 (b) T-webbing的制造流程示意图。 (c) 不同规格和材料的T-webbing展示，包括尼龙-30毫米、尼龙-15毫米、PET-15毫米。插图为织带一端部分拆解结构的光学照片。[尼龙-30毫米表示T-webbing短边宽度为30毫米，材料为尼龙]。 (d) 连续制备的长度超过10米的超长功能化T-webbing。 (e) 实际康复医疗场景中T-webbing两种典型功能的示意图。 (f) T-webbing与信号处理电路集成到智能康复设备中，用于实时无线监测康复运动。 (g) T-webbing与其他常见设计方案的性能比较。

研究揭示了T-webbing的工作机制与电学性能。微观照片显示，外力拉伸时摩擦电纱线曲率逐渐减小，释放后弹性导纱线提供恢复力，使纱线回缩至弯曲形态，从而实现弹性传感。原子尺度电子云势阱模型解释了尼龙与FEP层之间的接触起电过程。电学测试表明，在1-4 Hz接触频率下，开路电压（Voc）随频率增加略有上升；在0%-75%不同拉伸比率下，Voc衰减极小，证明织带在应变下工作稳定。在不同压力（1.9、16.0、40.8 kPa）作用下，输出电压随压力增大而增加，且在低压区（<7.2 kPa）灵敏度达0.49 V/kPa。经过10万次接触-分离循环后，输出电压依然保持稳定，展现了卓越的长期可靠性。此外，织带还通过了1000次机洗和剪裁测试，电性能几乎无损，证明其具备传统纺织品的耐用性、可水洗性和可裁剪性。

图2 T-webbing的工作原理与电学性能 (a) T-webbing拉伸前后的织构变化。比例尺：1毫米。 (b) 描述FEP与尼龙T-webbing之间接触起电的原子尺度电子云势阱模型。 (c) T-webbing电学测试平台示意图。 (d) 接触频率从1 Hz到4 Hz时T-webbing的开路电压输出。 (e) 在0%至75%不同拉伸比率下T-webbing的开路电压输出。 (f) 在恒定1 Hz接触频率、不同加载压力（1.9、16.0和40.8 kPa）下T-webbing的输出电压。 (g) 电压峰值差随施加压力的变化函数。 (h) T-webbing在1 Hz接触频率下经历10万次重复接触-分离循环的输出电压。

力学测试证实T-webbing具备超弹性、超高强度和优异循环耐久性。应力-应变曲线显示，尼龙-15 mm织带极限抗拉强度最高（~54.7 MPa，应变为~361.7%），尼龙-30 mm织带延伸率最大（~408%应变）。与已报道的纤维/纱线电子器件相比，T-webbing在最大应变和断裂强度两项参数上均表现优异。基于T-webbing设计的拱形应变传感器，在周期性拉伸时通过上下表面的接触-分离产生摩擦电信号。实验表明，随着最大设计伸长率从20%增至100%，电输出呈增长趋势；在接近最大伸长率时，电输出急剧增加，这归因于接触面积的快速增长。这种特性使得T-webbing应变传感器可应用于标准化康复动作监测——仅在目标应变附近产生显著电响应，而低幅度无效运动则无响应，从而有效量化训练效果。

图3 T-webbing的力学性能及其在拱形应变传感器中的应用 (a) 三种不同规格T-webbing的应力-应变曲线。 (b) T-webbing在0%-300%范围内的应力-应变曲线。插图为0%-100%范围内的应力-应变曲线及拟合曲线。 (c) 20%-50%应变下的循环加卸载曲线（尼龙-15毫米）。 (d) T-webbing与其他已报道纱线/纤维基电子器件的最大应变和断裂强度比较。 (e) 基于T-webbing的拱形应变传感器。左侧为拱形传感器结构示意图，右侧为拉伸周期中的结构变化。 (f) 拉伸时拱形应变传感器的力学分析。 (g) 在恒定1 Hz频率、20%至100%不同加载应变下拱形传感器的输出电压。 (h) 基于T-webbing的拱形传感器的电压峰值差与施加应变的关系。

针对手指关节、踝关节等重要关节，研究团队开发了基于T-webbing的智能康复训练设备。示意图展示了T-webbing拱形传感器用于关节康复监测的原理。在实际手指关节康复训练中，设备能有效检测手指运动，并通过电信号判断训练是否正确执行。对于踝关节康复，电信号响应幅度与踝关节弯曲程度高度相关。在专业康复医师指导下，团队建立了标准化康复动作对应的电压阈值——监测信号超过阈值则视为有效训练，否则为无效。基于此标准，软件可实时记录电信号、快速评估动作规范性并计数有效训练次数。训练完成后，软件会显示“优秀！你已达到目标！”等鼓励性提示，帮助患者克服康复训练的单调与枯燥，提升依从性。

图4 人体多关节的实时康复训练 (a) 使用T-webbing拱形传感器进行关节康复监测的方案示意图。 (b) 自供电指关节康复训练系统示意图。 (c) 指关节康复训练过程中的实时电信号。 (d) 自供电踝关节康复监测系统示意图。 (e) 人体踝关节不同角度弯曲下拱形传感器的电信号。 (f) 通过电信号评估标准化康复训练周期的归一化阈值。 (g) 自供电踝关节康复监测系统的实时监测软件界面图。 (h) 特定康复训练任务下的实时电信号显示。

针对偏瘫患者下肢康复需求，研究设计了基于三个T-webbing拱形应变传感器的三通道智能下肢康复设备。三个传感器分别布设在三个正交方向，当患者进行下肢训练时，系统可监测脚部在不同方向（X-、X+、Y-、Y+、Z-、Z+）上的运动。通过采集360个样本（6类运动方向）构建数据集，并采用机器学习算法自动提取运动特征，识别准确率高达97.9%，混淆矩阵显示六个方向均实现了高精度感知。配套智能程序集实时电信号记录、康复行为判断和计数功能于一体，可在显示器上实时显示运动方向判定结果。为了提升患者的视觉体验和康复动力，研究还展望了基于T-webbing的现代康复前景，并展示了将康复训练与交互式体验（如大鱼吃小鱼游戏）结合的案例，使康复过程更加有趣、主动。

图5 基于T-webbing的现代康复系统的智能监测与交互应用场景 (a) 三通道康复训练系统示意图。 (b) 整个康复监测系统的光学照片，包括电信号采集系统和传感器节点。 (c) 三通道康复训练系统的实时电信号。 (d) 数据采集与标准化数据集建立的流程图。 (e) 六种动作识别的混淆矩阵，准确率为97.9%。 (f) 康复行为监测系统的实时判断与记录软件界面。 (g, h) 两种不同运动条件下的软件处理与结果显示图。 (i) 基于T-webbing拱形传感器的现代康复前景展望。 (j) 基于T-webbing拱形传感器应用于康复训练的交互体验案例。

总结与展望：本研究开发的超强韧、高弹性摩擦电织带，通过嵌入式结构设计与工业化编织技术，成功突破了柔性电子在康复应用中弹性与强度难以兼得的关键瓶颈。该织带不仅具备优异的电输出稳定性、耐洗性、可裁剪性和纺织品类舒适度，还支持自供电传感与无线数据传输，可无缝融入日常衣物。结合机器学习算法，该平台实现了高精度动作识别与实时远程指导，显著提升了患者的主动参与度和康复效果。这一织带基智能康复系统为居家康复、远程医疗和个性化健康管理提供了低成本、可扩展的变革性解决方案，有望推动康复医疗从被动治疗走向数据驱动的主动健康管理新时代。