理大仿生傳感新突破 拆解海膽「機電感知」能力研製高效能水流傳感器

由香港理工大學、香港城市大學及華中科技大學學者組成的聯合研究團隊，首次發現海膽棘刺內部的梯度多孔立體網狀骨架具有強大的機電感知能力，能迅速感應水流。團隊更利用3D打印技術，成功製造出仿生新材料傳感器，為傳感技術帶來重大突破。

由理大協理副校長（研究）、研究生院院長、郭氏集團仿生工程教授兼機械工程學系講座教授王鑽開教授帶領的研究團隊，首次發現海膽棘刺內部的梯度多孔結構具有強大機電感知能力，能在水流經過時產生電訊號，並利用3D打印技術製造仿生超材料傳感器。

研究團隊在刺冠海膽身上觀察到，當海水滴落在棘刺尖端時，棘刺會在一秒內迅速旋轉。電學測量發現，棘刺受水滴刺激後，內部會產生約百毫伏電壓；水流刺激也能產生約數十毫伏的電壓。這種機電感知能力在已死亡的棘刺中依然存在，證明相關機制與生物細胞無關。

研究團隊構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用了仿海膽棘刺的梯度多孔結構，無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。

這種反應源自棘刺內部的雙連續梯度多孔立體網狀骨架。該骨架由大小不一的孔洞組成，並沿棘刺的基部到尖端逐漸變化：基部孔洞較大、固體密度較低，尖端孔洞較小、固體密度較高。當水流經此多孔結構時，流液界面發生相互作用，流動液體對雙電層產生剪切作用，誘導界面電荷的分離和重新排佈，從而產生電壓差。梯度結構會令水流與孔壁的碰撞更劇烈，使電壓差更強，從而提升感知能力。

團隊觀察到，當海水滴落在海膽棘刺尖端時，棘刺會迅速旋轉。他們利用電學測量，發現棘刺受水滴刺激後，內部會產生約百毫伏電壓。

受此發現啟發，研究團隊利用光固化3D打印技術，以高分子聚合物和陶瓷製作出模仿棘刺結構的樣本。實驗證實，在水流刺激下，仿生梯度設計相較一般非梯度設計，電壓輸出高約三倍，訊號振幅更增約八倍，顯示機電感知能力的關鍵在於結構而非材料。

團隊更構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用梯度多孔結構。該傳感器無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。研究指出，海膽棘刺的梯度多孔結構強化了訊號傳遞，提升了傳感器的精準度及靈敏度。

這種強大的機電感知機制可以複製至不同材料，並有望延伸至感測水流以外的各種訊號，包括壓力、震動、電波等，啟發其他領域的傳感技術。例如在腦機接口中，可用以增強腦電波及神經訊號的傳遞。

海膽棘刺的機電感知能力源自其內部獨特的雙連續梯度多孔立體網狀骨架：由大小不一的孔洞組成，並沿棘刺的基部到尖端逐漸變化，基部孔洞較大、固體密度較低，尖端孔洞較小、固體密度較高。

領導研究的理大協理副校長（研究）、研究生院長王鑽開表示，相比傳統機械傳感器，團隊設計的仿生超材料傳感器在可生產性、結構設計可能性、材料通用性、幾何與性能控制能力及水下自我感測時間差能力等方面均更勝一籌。

研究團隊構建了一款3 × 3陣列仿生3D超材料機械傳感器，各組件均採用了仿海膽棘刺的梯度多孔結構，無需額外電源，即可在水下即時記錄電訊號，並精準定位水流衝擊位置。

王鑽開期望結合多孔結構的梯度與3D打印技術，以不同材料、孔徑及表面特徵來製造更多仿生超材料傳感器，在更多領域發揮應用潛力。他亦指出，對於天然多孔材料而言，強度等力學性能或許並非其核心功能，深入探索這些鮮為人知的生物機制，對推動仿生研究發展具有至關重要的意義。
 
此項聯合研究已刊登於國際頂尖學術期刊《自然》上。

香港理工大學公佈2026年度「青年創新研究者獎」得主，以表揚六位新鋭學者在學術研究方面的卓越成就。各得獎學者的研究涵蓋能源與可持續發展、生命科學、人工智能與機械人技術等多個前沿領域，充分展現理大推動科研創新的堅定承諾，及雄厚的跨學科研究實力。

理大公佈2026年度「青年創新研究者獎」得主。

理大高級副校長（研究及創新）趙汝恆教授讚揚各得獎學者的研究成就，並表示：「理大矢志成為創新型世界級大學，致力透過世界領先的研究及創新，回應社會所需、貢獻社會。這六位年輕學者充分展現新一代科研人員的創新潛力，彰顯他們為以科研應對全球複雜挑戰、提出切實可行解決方案的能力與承擔。我們對各位得獎學者的研究工作充滿信心，期待他們精益求精，持續突破，為促進人類福祉及地球可持續發展作出深遠貢獻。」

研究聚焦應對全球重大挑戰

六位得獎者的研究均聚焦應對全球重大挑戰，涵蓋多個具前瞻性及影響力的範疇。研究項目包括：以原子精度設計低成本納米催化劑，實現大規模電解水制綠氫；透過資源循環利用、原位材料轉化與系統整合設計，實現淨零排放導向的創新污水管理模式；開發結合圖像記錄和行為訓練的人工智能聊天機械人，提供具可解釋性、在地化且可規模化的個人飲食指導，以預防慢性疾病；使用功能性近紅外光譜成像技術，探索對於中英雙語兒童閲讀障礙的評估與識別；開發腦啟發式建模框架，將大腦的高效計算原理與現代深度學習架構相結合，以提升模型記憶容量並降低計算成本，支持人工智能技術的可持續發展；以及開發人工智能磁控微導管系統，用於超選擇腔內介入治療。

理大致力表揚35歲以下、展現卓越潛力的年輕學者，並支持他們開展具高影響力的跨學科研究。

獎項旨在支持年輕學者發展

「青年創新研究者獎」今年踏入第五屆，旨在表揚35歲以下、展現卓越潛力的年輕學者，並支持他們開展具高影響力的跨學科研究。獎項透過提供專項研究經費及個人獎勵，協助得獎學者推展具前瞻性的項目，促進學術理論轉化為切合社會需要的實際應用。這項支持不僅是對其研究成就的肯定，更是推動其學術及職業發展的重要催化劑，助力他們成為全球研究與創新領域的未來領袖。

理大2026年度「青年創新研究者獎」六位得獎學者合影，包括(上排左起)葛婧捷教授、劉濤教授、佘睿博士、(下排左起)孫馨教授、吳郁傑教授及楊立冬教授。理大圖片

理大2026年度「青年創新研究者獎」得主包括：

- 葛婧捷教授（應用生物及化學科技學系助理教授）：設計低成本、高性能陽極催化劑用於電催化制氫。項目詳情：原子精度設計低成本納米催化劑實現大規模電解水制綠氫。

- 劉濤教授（土木及環境工程學系助理教授）：通過循環資源利用實現淨零排放的廢水管理。項目詳情：透過資源循環利用、原位材料轉化與系統整合設計，實現淨零排放導向的創新污水管理模式。

- 佘睿博士（康復治療科學系助理教授（研究））：利用可解釋、有理論基礎且符合文化背景的人工智能聊天機器人幹預個性化飲食行為。項目詳情：開發一款結合圖像記錄和行為訓練的人工智能聊天機械人，提供具可解釋性、在地化且可規模化的個人飲食指導，以預防慢性疾病。

- 孫馨教授（語言科學及技術系助理教授）：中英雙語兒童閲讀障礙的腦機制：基於功能性近紅外光譜技術進行語音及語素評估。項目詳情：使用功能性近紅外光譜成像技術，探索對於中英雙語兒童閲讀障礙的評估與識別。

- 吳鬱傑教授（電子計算學系助理教授）：通過更智慧的神經元實現規模化：一種神經啟發的基座模型框架，用於增強長序列理解和能效計算。項目詳情：開發一種腦啟發式建模框架，將大腦的高效計算原理與現代深度學習架構相結合，以提升模型記憶容量並降低計算成本，支持人工智能技術的可持續發展。

- 楊立冬教授（工業及系統工程學系助理教授）：可信人工智能輔助的磁控微導管系統：智能超選擇性腔內介入治療的賦能範式。項目詳情：智能磁控微導管系統，用於超選擇腔內介入治療。