香港大学Alan C. H. Tsang教授团队AM综述：被动、主动与混合策略，如何重塑智能液体操控？

液滴的一次滚落、一股液体的定向爬升，看似简单，背后却蕴含着复杂的界面能量转换。自然界早已演化出精妙的液体调控方式：荷叶借助微纳结构实现自清洁，仙人掌和沙漠甲虫能够从空气中收集水分，猪笼草、蜘蛛丝及植物叶片则利用结构与润湿性的不对称，实现快速、定向的液体输运。这些天然系统有一个共同特点——无需持续输入外部能量，而是充分利用界面自身的能量完成液体运动。

受此启发，工程领域发展出大量被动液体操控表面。这类系统结构简单、能耗低且稳定可靠，但也存在明显局限：表面一旦制造完成，其液体运动路径和功能通常随之固定，难以根据环境或任务实时调整。与之相对，主动液体操控借助电场、磁场、光场、热场和声场等外部刺激，为液体赋予更高的实时可控性与可编程性，却往往伴随着持续供能、设备复杂化和系统集成成本增加。于是，一个关键问题逐渐浮现：能否兼具被动系统的低能耗与主动系统的灵活可编程性？

基于这一问题，香港大学Alan C. H. Tsang团队联合香港理工大学王立秋/张艺媛团队在Advanced Materials发表综述文章“Bioinspired Adaptive Surfaces for Intelligent Liquid Manipulation: Progressing From Passive and Active to Hybrid Strategies”。文章系统梳理了被动、主动及新兴主动-被动混合液体操控策略，并从能量利用、材料创新、结构设计和系统集成等方面展望智能液体操控的未来发展。值得强调的是，该综述并未将三类策略视为简单的迭代或替代关系，而是将其定位为并行发展、优势互补的技术路径，为不同应用场景下液体操控策略的选择与融合提供了清晰思路。

PART 1. 从被动到主动：液体操控如何获得更高自由度？

被动液体操控的核心，是利用表面结构和化学性质调控界面能量。接触角、接触角滞后、Laplace 压力和毛细作用等界面物理共同决定液体的铺展、黏附和运动；进一步引入曲率梯度、结构倾斜或润湿性异质性后，液体运动可以被“整流”，从而实现单向输运、爬坡、多方向传播以及捕获与释放等复杂行为。由于无需持续外部供能，被动系统具有低能耗和自主运行的优势。随着结构设计不断发展，其功能也从简单的润湿调节和单向输运，逐渐扩展到多方向控制和复杂液体路径编程。

但这种优势也带来了局限：液体运动的“规则”往往在制造阶段就已写入表面，结构一旦成型，后续很难根据环境或任务实时调整。主动液体操控则提供了另一条路径。热场可通过表面张力梯度诱导 Marangoni 流，PNIPAM 等响应材料可随温度变化切换润湿状态；电场可通过电润湿调节液滴，而磁场、光场和声场则能够实现液滴的移动、合并、分裂甚至悬浮。主动策略由此突破了固定界面的限制，使液体操控进一步走向实时、动态和可编程控制。

然而，更高的灵活性通常伴随着持续的外部能量输入，以及更复杂的驱动与控制系统。因此，被动与主动两类策略形成了鲜明互补：前者突出低能耗和自主运行，后者突出实时调节和可编程性。正是在这种互补关系下，研究开始进一步探索如何将主动外场的动态调控能力与被动界面的能量效率结合起来，由此催生了新兴的主动-被动混合液体操控策略。

图1. 智能液体操控从被动、主动到混合策略的演进图景。

PART 2. 主动–被动混合：重新定义能量如何被使用

越来越多研究开始将微结构与热、光、磁、机械等主动刺激结合，以提高液滴运输的方向性和可控性。但综述特别指出：主动和被动元素同时存在，并不意味着真正的混合策略。 如果液体运动始终依赖持续外场驱动，那么其主要能量来源仍然是主动输入，本质上仍属于主动液体操控。真正的主动-被动混合策略，更重要的是重新分配外部能量和界面能量在操控过程中的作用。在这类系统中，外部能量主要用于改变表面的结构、润湿性或其他界面属性，相当于先对界面进行“编程”；当新的界面状态建立后，液体主要依靠重构后的界面能量景观继续运动，而不再需要外场持续直接推动。其能量利用过程可概括为：外部能量→重构界面能→被动界面力→液体运动。文章将这一过程概括为“编程—执行解耦”，即主动输入负责改变界面规则，被动界面承担后续液体操作。

这一思路已经体现在多种响应界面中。例如，热响应材料与非对称结构结合后，温度变化不仅可以调节润湿性，结构还可进一步放大或引导这种响应，使液体在双向、单向甚至反向输运之间切换；光刺激和磁场则可以通过局部润湿变化、结构形变或几何重构，重新配置毛细力与界面能量景观。由此，混合策略的关键不在于简单增加刺激方式，而在于将外部能量从“持续驱动液体”转变为“预先编程界面”，从而在低能耗与可编程性之间建立新的平衡。

PART 3. 从策略选择到实际部署

主动-被动混合策略并不是对被动和主动方法的简单“升级替代”。文章进一步通过“挑战—策略—适用性”的思路，对三类策略在不同应用场景中的优势进行了比较。不同技术路线具有不同的能量路径、控制能力和系统复杂度，因此真正重要的是根据具体任务选择合适的液体操控方式。

对于大气集水、油水分离、自清洁等强调长期稳定、低成本和规模化部署的场景，被动界面凭借简单可靠且无需频繁调节的特点通常更具有优势。而在数字微流控、生化样品处理等需要实时操作和复杂流程的任务，主动策略则可通过外场实现液滴运输、分裂、合并与混合，提供更高的控制自由度。

而对于既需要动态调节、又希望降低持续外场依赖的场景，主动–被动混合策略提供了新的技术路径。文章指出，未来尤其值得关注两类应用：一类是小尺度、高附加值应用，如精准诊断和治疗，通过更强的功能性支撑复杂控制系统的使用；另一类是大尺度、低能耗应用，利用太阳能、风能或环境振动等可获得能源支持主动调控，实现长期稳定运行。

PART 4. 未来展望：迈向智能液体操控系统

面向未来，智能液体操控的关键不只是“控制得更多”，而是如何用更少的能量、更少的外部设备，实现更复杂、更自主的液体操作。这意味着外场驱动应从持续供能转向“按需触发”，材料要从单一响应发展到多刺激、连续可重构，仿生设计也应从复制天然形貌转向提取真正有效的毛细、润湿和结构不对称机制。进一步结合机器学习与生成式设计，有望从目标液体行为出发，反向寻找最合适的界面结构和驱动方式，使液体操控从经验设计逐步走向可预测、可优化的工程设计。

更长远来看，智能液体操控需要从相对独立的功能实现走向多功能集成与自主协同。未来平台不仅要实现液体运输、分配、混合和反应，还应进一步融合液滴状态感知、界面动态调控与实时反馈，使系统能够根据液体位置、体积或组分变化自主调整操作策略。被动、主动与混合策略也无需彼此取代，而应针对不同任务选择最合适的能量路径并协同工作。随着响应材料、界面设计、传感与闭环控制进一步融合，液体操控有望从功能表面真正走向低能耗、可编程、自适应的智能液体系统。

论文信息：

Jiaqi Miao, Yiyuan Zhang*, Liqiu Wang*, A. C. H. Tsang*. Bioinspired Adaptive Surfaces for Intelligent Liquid Manipulation: Progressing From Passive and Active to Hybrid Strategies. Adv. Mater., 2026, e74360.

全文链接：

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.74360