生物混合机器人将活体组织与工程结构结合，是柔性机器人、微型医疗器械与生物制造的重要发展方向；但目前骨骼肌作为主要驱动器仍存明显不足：肌肉输出力有限、反应速度慢、难以扩展应用。这导致大多数样机只能完成基础运动，无法胜任更复杂、更稳定的任务。而且，传统的外部电刺激、光刺激或化学刺激训练方式不仅增加了系统复杂度和能耗，还影响了实验的重复性和规模化生产。 研究团队将突破口聚焦在肌肉组织的自然发育规律。生物学研究发现，年轻骨骼肌细胞在成熟过程中会出现阶段性自发收缩，通常在分化后第3天开始，第5天左右达到峰值，之后逐渐减弱。过去这种现象多被视为培养过程中的正常表现，并未被系统性地转化为工程应用。团队认为，自发收缩本质上是一种天然的力学刺激，如果能在组织层面放大并持续化，就可能实现类似"全天候锻炼"的效果，而无需增加外部能量投入，从而增强肌肉组织的输出能力和耐受性。 基于这个思路，团队开发了"对抗训练"平台：将两块工程化肌肉组织进行机械耦合，使其在发育期间相互牵拉。肌肉的自然收缩会产生拉伸—收缩循环，耦合结构让两块肌肉彼此"对练"，形成持续的力学刺激。实验结果表明，经过这种培养的肌肉组织在输出力与应力指标上达到了同类研究的先进水平：最大输出力达7.05毫牛，应力达每平方毫米8.51毫牛，明显优于以往同类工作。该方法采用实验室常用的商业肌肉细胞系，便于实验复现，也为降低制备成本和建立标准化流程奠定了基础。 在应用验证中，团队据此研制了仿生游泳机器人OstraBot。设计灵感来自箱鲀的尾部摆动推进方式，由一块经过"自我训练"的肌肉驱动两条柔性尾鳍。在优化结构刚度并施加3赫兹电刺激条件下，游动速度达每分钟467毫米，创造了骨骼肌驱动生物混合机器人的公开纪录。与传统培养方式相比，速度提升超过3倍，充分证明了训练机制对运动效率和表现的促进作用。 从工程角度看，这项工作的启示是：提升生物混合机器人的性能，不能只依赖外部刺激强度或结构加固，而要将组织培养、力学环境和系统设计有机结合。具体包括三个上：一是抓住组织发育的关键窗口期，建立可重复的训练方案，将"自然现象"转变为"可控流程"；二是通过对抗耦合等结构设计，使训练过程内生化、常态化，减少对复杂外部设备的依赖；三是针对实际应用建立完整的评价体系，综合考量输出力、响应速度、疲劳衰减、稳定性与可制造性等因素，避免片面追求单一指标。 生物混合机器人要进入更广泛的应用领域，仍需突破多个关键难题：包括长期存活与维护、复杂环境下的稳定工作、控制策略与安全评估等。这项研究在"如何使肌肉更强、更快、更可控"这一核心问题上开辟了新思路，特别是利用自发收缩实现低能耗训练的方法，有望推广到其他软体驱动器和组织工程应用中。今后若能更增强耐疲劳能力，实现更精细的运动控制和多自由度协同，且不显著增加系统负担，生物混合机器人在微型操控、仿生研究以及生物医学辅助等领域将展现更强的实用价值。
这项研究是生物混合机器人领域的重要突破，揭示了自然界蕴含的智慧往往超越人工设计的想象。研究者通过深入理解生物细胞的自适应机制，成功地将一个微观生理现象转化为实际应用价值。肌肉"自我训练"平台不仅解决了当前生物混合机器人的动力瓶颈，更为生物工程、再生医学等领域开辟了新的研究思路。随着技术的完善和成本的下降，这类融合生物与工程的创新装置有望在医疗诊疗、环境探测等实际应用中起到越来越重要作用。