近日，西安電子科技大學集成電路學部郝躍院士團隊研發了一種具有 AI 增強力學診斷功能的能量自主仿生鞋墊，其搭載的智能系統通過多學科協同設計，實現了高分辨足底壓力感知、能量閉環采集和人工智能輔助的步態智能診斷。該成果發表在《研究》上。
精準診斷與科學干預下肢功能障礙性疾病，有賴于持續的步態監測。然而，現有可穿戴設備受限于傳感精度不足、續航能力薄弱及智能數據分析效能低下等問題，難以滿足臨床需求。
設計示意圖。西安電子科技大學供圖
針對上述痛點，該研究提出一款全集成式仿生智能鞋墊，通過三項協同創新突破技術瓶頸。
其一，受螳螂腿部分級機械傳感結構的啟發，該研究設計出雙微結構電容傳感器。該傳感器檢測下限低至0.10帕，最大檢測量程高達1.4兆帕，可精準區分從微弱到高強度的壓力變化；同時，其機械穩定性優異，歷經12000次循環加載后性能無顯著衰減，性能優于現有柔性壓力傳感器，適用于鞋墊穿戴場景。
其二，通過集成納米鈣鈦礦太陽能電池與高容量鋰硫電池，實現了器件的自供能運行，其平均光電轉換效率達11.21%，儲能效率達72.15%。
其三，基于16通道無線模塊傳輸的時空壓力數據，嵌入人工智能算法進行數據分析，所構建模型對足弓異常的識別準確率達96.0%，對12種病理步態模式的分類準確率達97.6%。
“該研究通過仿生高分辨率傳感、可持續能源供給與智能力學診斷三項核心技術突破，構建了一套閉環可穿戴監測平臺，并完成臨床驗證。”西安電子科技大學教授常晶晶表示，該系統在疾病早期篩查、個性化康復治療及遠程健康管理領域具備廣闊的應用前景。
相關論文信息：https://doi.org/ 10.34133/research.1063