既能感知“羽毛轻落”般的微弱压力，也能承受“全力起跳落地”般的剧烈冲击；无需外接电源，依靠行走与光照即可实现自供电；对12种病理步态的综合识别准确率达到97.6%……这不是科幻电影里的未来装备，而是西安电子科技大学集成电路学部郝跃院士团队、常晶晶教授等人成功研发的一款具有AI增强力学诊断功能的能量自主仿生鞋垫。该鞋垫通过仿生学设计、自供能技术和人工智能的深度融合，有望为下肢功能障碍性疾病的早期筛查、康复监测和健康管理，提供一种全新的无感监测工具。
李迎春（右二）和团队学生
步态是反映人体健康的重要窗口，从神经系统疾病到骨骼肌肉问题，许多疾病都会在人的行走姿态中留下蛛丝马迹。然而，疾病早期的步态异常往往细微难辨，极易被忽视，等到症状明显时，往往已错失最佳干预时机。当前，可穿戴设备虽已应用于步态分析，但传感精度不足、续航能力弱、数据分析能力有限这“三座大山”，始终难以满足临床精准监测的需求。针对这些痛点，西电研究团队从大自然中汲取灵感，通过三项协同创新，构建了一套完整的闭环可穿戴监测平台。
仿生传感突破：灵敏与耐用双向兼顾
如何让传感器既灵敏又耐用？研究团队将目光投向了自然界中的螳螂。螳螂在捕食时，其腿部既要感知猎物的微弱动静，又要承受自身快速移动的冲击，这种分级机械传感结构，给了研究人员重要启发。
受此启发，团队设计出一种双微结构电容传感器，实现了灵敏与耐用的“鱼与熊掌兼得”。该传感器拥有惊人的“感知带宽”：检测下限低至0.10Pa，能敏感地捕捉到如羽毛轻触般的微弱压力；最大量程高达1.4MPa，足以承受剧烈运动时的高强度冲击。
更值得关注的是其优异的耐用性，经过12000次循环加载测试，传感器性能依然稳定，无显著衰减，为长期穿戴使用中数据采集的可靠性，奠定了坚实的硬件基础。
能量自主创新：行走光照即可实现自供电
可穿戴设备“一天一充”甚至“一天多充”的痛点，在这款鞋垫上得到了解决。为让设备摆脱频繁充电的束缚，实现真正意义上的“无感监测”，研究团队在能源系统上进行了创新集成。
压力传感器的特性分析：（A）泡沫结构的扫描电镜图和放大视图；（B）微金字塔结构的扫描电镜图和放大视图；（C）微结构传感器的灵敏度测试曲线；（D）最低检测限测试数据；（E）在三种不同压力水平下的响应和恢复时间；（F）压力传感器在循环压缩12,000周期的稳定性曲线；（G）传感器灵敏度、最低检测限和工作范围与已有文献报道的参数比较。
鞋垫中集成了纳米钙钛矿太阳能电池（PSC）与高容量锂硫（Li-S）电池，构建了高效微型能源系统。其平均光电转换效率达11.21%，储能效率达72.15%，日常行走中，只要穿着者迈步于户外或有光线的环境下，鞋垫就能通过太阳能为自己“充电”。
AI赋能诊断：97.6%准确率解锁病理步态
硬件采集的海量足底压力时空数据，最终需要智慧的“大脑”来解读。这款仿生鞋垫通过16个通道无线模块，实时传输足底各区域的压力变化数据，这些时空压力数据会被送入嵌入的人工智能算法中进行深度分析。
经过系统训练和算法优化，这套智能系统展现出强大的诊断能力：对足弓异常的识别准确率达到96.0%，对12种病理步态模式的综合分类准确率高达97.6%。
“这相当于为医疗人员配备了一位不知疲倦、客观精准的步态分析助手。”西安电子科技大学机电工程学院副教授李向宁解释，无论是帕金森病患者的慌张步态，还是脑卒中后的偏瘫步态，系统都能敏锐捕捉其特征性的压力时空变化，为疾病诊断、病情评估和康复效果跟踪，提供客观的量化数据支撑。
前沿的创新技术，最终要服务于临床需求。据信息交叉学部青年教师李迎春介绍，该可穿戴监测平台已完成临床验证，验证结果显示，系统在实际应用场景中能够稳定运行，其采集的数据与临床评估具有良好的一致性。“该研究通过仿生高分辨率传感、可持续能源供给与智能力学诊断三项核心技术突破，构建了一套闭环可穿戴监测平台。”集成电路学部教授常晶晶表示，这套系统在未来拥有广阔的应用空间。
在早期筛查方面，它可用于社区体检或家庭日常监测，帮助发现潜在的足部结构异常或神经肌肉问题；在个性化康复治疗中，医生可根据鞋垫反馈的实时数据，客观评估康复进展；在远程健康管理领域，患者的日常步态数据可同步至云端平台，方便医生远程随访，尤其适合老年人和慢性病患者的长期管理。从实验室走向日常生活，这款AI增强仿生鞋垫，正在尝试将复杂的健康监测，悄然融入我们迈出的每一步之中。
（中国日报陕西记者站）
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