大自然与科技看似是两个截然不同的领域，但在实际应用中却有着千丝万缕的联系。早在1958年，一位在空军服役20年的美国医学博士斯蒂尔就提出了将两者结合的理念，尽管当时还没有明确命名这一学科，但他希望通过研究生物系统和生物体来解决工程技术问题。直到1960年9月，这一理念才被正式称为仿生学。

仿生学的起源可能更早。传说在大禹时代，人们通过观察鱼类在水中游动的方式，发现了鱼尾摆动能控制鱼的前进和转向，从而发明了船桨。

再如1903年莱特兄弟制造的第一架飞机，也是借鉴了鸟类身体结构，特别是机翼的设计，模仿鸟类利用气流上升、下降和改变方向的原理。

正如玛特·富尼耶在其著作《当自然赋予科技灵感》中所述，许多现代难题或许早在数百万年前就被自然界的生物解决了，经过漫长的进化，它们找到了巧妙的解决方案。

仿生学对人类科技的影响

玛特·富尼耶所提到的这些解决方案正是仿生学的核心课题。通过模仿和模拟生物特性，科学家们创造出了许多推动人类发展的技术。

特别是在仿生学这一概念提出后，这一学科迅速发展起来。根据2006年仿生学专家理查德·邦瑟的研究报告，从1985年至2005年间，全球非仿生学专利数量仅增长了2.7倍，而仿生学专利则激增了93倍。

如今，仿生学已经广泛应用于各个领域。例如，光场相机（又称蝇眼相机）的灵感来源于苍蝇的复眼，科学家通过模仿复眼的小眼结构，制造出了用于科研的蝇眼相机，一次可以拍摄上千张照片。飞机的地速指示器和航空照相机也采用了这一原理。

再如，电子水墨屏的灵感来自蝴蝶。实际上，许多蝴蝶和一些鸟类（如孔雀）翅膀上的绚丽色彩来源于化学和物理两种方式。化学色是由于生理代谢产生的色素颗粒，物理色则是由于表面的棱柱状晶体结构反射光线。这些光线被分解成各种颜色并反射到观察者眼中，类似于彩虹的形成原理。

高通公司的Mirasol显示技术正是基于这一原理，模仿蝴蝶翅膀拍打时产生的鲜艳色彩，实现了高反射率，创造了“永远在线”的视觉效果。

当然，类似的发明还有很多，如鲁班受叶子边缘启发发明的锯、以啄木鸟头部为原型设计的安全帽、蝙蝠原理的雷达、青蛙眼原理的电子眼以及贝尔实验室根据海绵结构发明的强韧光纤电缆等。这些案例表明，自然界的生物无疑是最佳的导师。

仿生学与机器人

谈到机器人领域，波士顿动力和费斯托无疑是仿生学应用的佼佼者。波士顿动力创始人马克·雷波特曾表示，他们的目标是让机器人拥有更高的机动性、灵敏性和感知能力，甚至超越人类和动物。

马克·雷波特之所以重视仿生学，是因为地球上的生物已经完美适应了各种环境，这些生物在无数次优胜劣汰中存活下来，因此将它们应用在机械设计中，一些现实问题可能会迎刃而解。

以波士顿动力早期的一款多节虫攀爬机器人（RISE）为例，这款机器人主要用于攀爬，其“脚上”的微型爪可以使其牢固吸附在墙面上。其中仿生学的应用使RISE具备了其他方形机器人不具备的独特功能。

而费斯托则是一家以切割机和可移动切割床起家的公司，它在仿生学方面也有着令人惊叹的产品。费斯托研究了多种生物，包括蚂蚁、袋鼠、蜻蜓、水母、蝴蝶和海豚，并将这些研究成果应用到了自家机器人上。

特别是那个让人难以分辨真假的蝴蝶机器人，它可以每秒拍打1到2次翅膀，最高时速可达2.5米/秒。该机器人配备了一个IMU（惯性测量单元）、加速度计、陀螺仪、指南针以及两个90毫安的聚合物电池。

这种仿生机器人的出现不仅是费斯托向外界展示技术实力的机会，也标志着该公司在小型化、轻量化结构和功能集成方面的进一步突破。其意义在于，未来同类产品将减少材料的使用。正如费斯托所说：“大自然给了我们答案，即如何用最少的能量实现最大的效能。”

机器人产业发展的必然趋势

从根本上说，上述提到的仿生机器人并非孤立存在。过去，仿生学主要应用于军事、科研和工业领域，而在消费领域的应用较少。然而，随着越来越多的军事科技逐渐民用化，消费级机器人与仿生学的融合似乎不再是遥不可及的目标。

为什么这样说呢？如果仿生学短期内只是作为一种“新鲜事物”受到关注，那么从长远来看，机器人显然需要承担更多元化的任务。

例如，服务机器人就是一个很好的例子。根据国际机器人联合会的数据，2018年全球服务机器人市场规模达到了92.5亿美元，预计到2020年将快速增长至156.9亿美元。

显然，这标志着服务机器人进入了一个黄金发展阶段。毕竟，科技产业的发展往往是从无到有，再到精益求精的过程。就像智能手机一样，十年前没有人会想到它会发展成全触屏的形式，更不会想到它还能搭载指纹识别和面部识别技术。

服务机器人也是如此。如今市场上常见的机器人大多是圆滚滚的形态，但这种设计思路存在一个很大的局限性。以最常见的地形适应问题为例，人类可以轻松适应各种非极限地形（如高山、楼梯、斜坡），而机器人在这方面的能力则较为有限。目前商业化的产品大多只能依靠机器视觉来识别并避开障碍物，但这还不足以应对家庭中的各种场景。再比如，人类可以胜任多种工作，既能接待客人，又能做调酒工作，但机器人则不同，一个接待机器人目前无法完成机械臂所承担的调酒工作。

然而，机器人产业的发展方向显然不是以产品为中心，而是要以市场需求为导向，持续深入发展。例如，日本大力发展机器人产业的一个重要原因是希望将尖端技术推广到各行各业乃至普通家庭。据报道，名古屋大学医院和丰田工业公司共同开发了一款名为Palro的对话机器人。Palro不仅可以用于指导护理和看护，还能帮助病人从床上转移到轮椅上或协助他们站立。

显然，未来这些服务型机器人要想在更多场景中发挥作用，仿生学无疑是一个不可或缺的话题。尤其是在新技术成本逐渐下降的未来，仿生机器人将成为机器人产业发展的必然产物。