嘉善复旦研究院：“皮肤级” 自供能传感贴片，破解智能姿态监测核心难题

一、突破传统瓶颈：全新 STS 系统开辟技术新路径

传统人体运动监测设备长期受困于体积大（通常超 10 cm³）、刚性高的短板，难以紧密贴合肘关节、膝关节等动态关节，导致 1° 级细微动作监测精度不足，无法满足日常健康管理的 “无感 + 精准” 需求。针对这一行业痛点，近日，嘉善复旦研究院作为第一单位，联合复旦大学、北京航空航天大学等团队在国际顶刊《Advanced Functional Materials》（DOI: 10.1002/adfm.202514646）发表重要成果 —— 成功研发 “深度学习赋能的自供能可拉伸摩擦电传感器（STS）系统”，为智能姿态监测及主动健康管理领域，提供了兼具高精度、高耐用性与场景适配性的全新技术路径（图1）。

图1 可穿戴STS 系统的设计与工作原理

二、性能惊艳：1° 精度 + 10 万次耐用

团队通过MXene 分层协同设计实现关键突破：将MXene纳米片精准集成至传感器的电极层与摩擦电层 —— 电极层中 0.5 wt.% MXene 优化负载可使输出电压从 110 V 提升至 138 V，加速电荷传输；摩擦电层中 9 wt.% MXene 掺杂则进一步将电压提升至 165 V，依托其强电负性（含丰富─F/─O 官能团）放大摩擦电荷生成效率。二者协同作用下，STS 实现1° 角分辨率与 0.56 V/° 角度灵敏度，性能显著优于现有摩擦电角度传感器 （图2）。

图2 STS基本角度传感特性表征

更值得关注的是其超强耐用性与柔性适配性：即便经历 10 万次循环拉伸测试，STS 仍能维持稳定输出，能可靠贴合人体关节动态活动。这一性能在图 3 中得到系统验证：通过有限元模拟与实验结合，清晰解析 “接触起电 - 静电感应” 传感机制，外部位移下电势变化与实际信号高度吻合；100% 应变单 / 双轴拉伸测试中，输出电压稳定保持；50 N 载荷下经 10 万次循环仍无明显性能退化，证明STS整个器件的稳定耐用性。此外，其能量收集能力同样亮眼：输出功率达 1.6 W/m²，是未添加 MXene 器件的 2 倍，不仅能点亮 48 串 “JSFD” 字符 LED，为无外接电源场景下的可穿戴姿态监测，夯实了自驱动技术基础（图 3）。

图3 STS器件的基本电学性能

三、场景落地：从 AR 健身教练到颈椎健康保镖

依托硬核性能，STS 系统已实现多场景 “监测 - 反馈” 闭环落地，让智能姿态管理走进日常：

（1）健身康复：AR 实时矫正动作：将 STS 贴附于肘关节、膝关节，与 Unity 开发的增强现实（AR）虚拟界面联动 —— 传感器实时捕捉关节弯曲角度，通过虚拟 avatar 同步反馈动作标准度：当手臂垂直弯曲角度不足时，界面提示 “Not good”；角度达标时更新为 “Nice”；精准匹配预设动作则显示 “Perfect”，如同私人教练实时指导，大幅提升训练科学性（图4）。

图4 AR健身实时监测与动作反馈

（2）颈椎健康：14 种姿态智能预警：：团队针对性开发2×2 十字形可拉伸摩擦电传感器阵列（STSA），创新引入图案化屏蔽层（PSL）并接地，有效抑制非传感区域信号串扰，可精准识别低头、转头、侧倾等颈椎细微姿态。一旦检测到超阈值疲劳姿势（如持续低头超 30 秒），手机端会同步触发弹窗与声音提醒，及时规避颈椎劳损风险。目前，团队已将训练完成的 1D 卷积神经网络（1D-CNN）模型，通过 TorchScript 格式转换部署至智能手机端，实现移动端实时推理 —— 对 14 种颈椎姿态的识别准确率达98.7%，真正构建 “实时监测 - 智能识别 - 即时预警” 的闭环管理（图5）。

图5深度学习赋能的可拉伸摩擦电传感器阵列（STSA）系统智能识别

嘉善复旦研究院智能触觉传感团队，长期聚焦 “柔性电子 + 智能感知” 交叉研究领域，已构建 “传感硬件-信号处理-智能反馈” 一体化技术体系。团队依托产学研协同平台，可面向消费电子（如可穿戴健康设备）、工业机器人（如柔性触觉抓手）、医疗健康（如康复训练监测）等领域，提供定制化传感解决方案，开展联合攻关与成果转化合作，助力多行业实现智能感知升级，用技术创新守护民生健康与产业升级。

来源：嘉善复旦研究院