本文最初发表于 MIT Press。本文节选自 Dario Floreano 和 Nicola Nosengo 的著作《机器人世界的传说》。
2010 年代初期，机器人领域出现了一种新趋势。工程师们开始制造蝾螈、蜻蜓、章鱼、壁虎和蛤蜊的机器人版本——这是一个如此多样化的仿生学生态系统，以至于《经济学人》杂志将其描绘为“动物园机器人学”。然而，意大利生物学家转工程师 Barbara Mazzolai 提出了一个令人惊讶的建议，她主张超越动物，去构建受完全不同的生物王国启发的机器人：植物。尽管“机器人”这个词的定义可以非常灵活，但大多数人会同意机器人是一种能够移动的机器。但植物的特点并非在于运动，所以一个机器人植物乍一听可能，嗯，很无聊。
但事实证明，植物并非完全静止和无聊；你只需要在正确的地方和正确的时间尺度上去寻找它们的动态。当我们凝视热带雨林的茂密植被，或惊叹于英式花园的色彩时，很容易忘记我们实际上只看到了植物的一半。也许是最好看的部分，但不一定是最高明的部分。我们通常看到的是植物的生殖和消化系统：传播花粉和种子的花朵和果实，以及从阳光中提取能量的叶子。但可以这么说，探索环境并做出决策的神经系统实际上是隐藏在地下的，在根部。
根可能其貌不扬，并且注定生活在黑暗中，但它们牢牢地固定着植物，并不断地从土壤中收集信息，以决定向哪个方向生长以寻找养分，避开盐碱土，并防止与其他植物的根系发生干扰。它们可能不是最快的挖掘者，但它们是最有效的挖掘者，并且仅用微不足道的能量就能穿透地面，而这些能量比蠕虫、鼹鼠或人造钻头所需的能量还要少。换句话说，植物根系是地下探索的绝佳系统——这正是启发 Mazzolai 创造其机器人版本的灵感来源。
“这迫使我们重新思考一切，从材料到传感和机器人控制。”
Mazzolai 的学术路径是一个跨学科研究的案例。她出生并在托斯卡纳长大，位于意大利机器人热点地区之一的比萨，她从小就对所有生命的研究着迷，并在比萨大学获得生物学学位，主攻海洋生物学。然后她对监测生态系统健康产生了兴趣，这项兴趣促使她获得了微工程学博士学位，并最终由比萨圣安娜高级研究学院的仿生机器人先驱 Paolo Dario 邀请她开辟一条关于用于环境传感的机器人技术的新研究路线。
正是在那里，在 Paolo Dario 的团队中，她对植物启发式机器人的最初想法开始萌芽。Mazzolai 回忆说，她联系了欧洲空间局（ESA）的一个负责探索有前景但尚未成熟的创新技术的团队。在与他们一起进行头脑风暴时，她意识到空间工程师们正面临着植物在数亿年前就已巧妙解决的一个问题。
Mazzolai 说：“在真正的植物中，根系有两个功能：它们探索土壤以寻找水和养分，但更重要的是，它们固定植物，否则植物就会倒塌死亡。”在设计用于采样和研究遥远行星或小行星的系统时，固定是一个尚未解决的问题。在大多数情况下，从月球到火星以及遥远的彗星和小行星，重力都很弱。与地球不同，航天器或探测车的重量并不总是足以使其牢牢地固定在地面上，唯一可行的选择是为航天器配备鱼叉、伸出钉子和钻头。但如果土壤发生蠕变，这些系统会随着时间的推移而变得不可靠，前提是它们一开始就能正常工作。例如，对于 2014 年抵达 67P/丘留莫夫-格拉西缅科彗星的机器人着陆器 Philae 来说，它们就未能正常工作。经过 10 年的旅行，Philae 最终未能成功着陆，从地面反弹开来，只收集了部分计划中的测量数据。
在 2007 年至 2008 年为 ESA 进行的一项简短可行性研究中，Mazzolai 和她的团队充分发挥了想象力，描述了一种受植物根系启发的航天器固定系统。研究小组还包括植物学家 Stefano Mancuso，他后来因其“植物表现出‘智能’行为”的观点而闻名，尽管这种智能与动物的智能完全不同。Mazzolai 和她的团队描述了一个理想的系统，该系统可以复制并转移到其他行星上，让地球植物能够挖掘土壤并固定在其中。
在 ESA 的研究中，Mazzolai 设想一艘航天器在行星上着陆，进行一次非常硬的着陆：撞击会在行星表面挖出一个小洞，将一个“种子”插入土壤深处，这与真正的种子发生的过程差别不大。从那里，一个机器人根系开始生长，通过向一系列模块化的小腔室泵送水来膨胀并对土壤施加压力。即使在最好的情况下，这样的系统也只能挖掘松散细小的尘土或土壤。根系必须能够感知地下环境，并避开坚硬的基岩。Mazzolai 建议火星是太阳系中最适合实验这种系统的地点——比月球或小行星更好，因为这颗红色行星的低重力和地表大气压力（分别为地球的 1/3 和 1/10）。加上大片沙质土壤，这些条件将使挖掘变得更容易，因为将土壤颗粒结合在一起并压实的力比地球上弱。
当时，ESA 并未推进植物式行星探测器的想法。“它太超前了，”Mazzolai 承认。“它需要当时还不存在的技术，事实上至今仍未存在。”但她认为太空领域以外的人也会觉得这个想法很有趣。2012 年，Mazzolai 转到意大利技术研究所后，说服了欧盟委员会资助一项为期三年的研究，该研究将产生一个代号为 Plantoid 的受植物启发的机器人。“这是前所未有的领域，”Mazzolai 说。“这意味着要创造一个没有预设形状、能够生长和在土壤中移动的机器人——一个由能够自我组织并集体做出决策的独立单元组成的机器人。这迫使我们重新思考一切，从材料到传感和机器人控制。”
该项目有两个重大挑战：硬件方面，如何创造一个生长型机器人；软件方面，如何使根系能够收集和共享信息并利用这些信息做出集体决策。Mazzolai 和她的团队首先解决了硬件问题，将机器人的根系设计成灵活、铰接式的圆柱形结构，并带有驱动机构，可以将其尖端移动到不同的方向。Mazzolai 没有采用最初 ESA 研究中设计的伸长机制，而是设计了一个实际的生长机制，本质上是一个微型 3D 打印机，可以在根尖后面不断添加材料，从而将其推入土壤。
它的工作原理如下。一根塑料线圈绕在机器人主茎中存储的卷轴上，并通过电动机拉向尖端。在尖端内部，另一个电动机将电线推入由电阻器加热的孔中，然后将其加热、粘合，从尖端后面推出，“那是根部唯一保持不变的部分，”Mazzolai 解释道。尖端安装在滚珠轴承上，独立于其余结构旋转和倾斜，金属板迫使灯丝像缠绕吉他弦一样盘绕在上面。在任何给定时间，新的塑料层都会将旧层推离尖端并粘附在其上。当冷却时，塑料会固化并形成一个刚性的管状结构，即使在进一步沉积物将其推过金属板上方后也能保持原位。想象一下将一根绳子缠绕在一根棍子上，几秒钟后绳子就会变硬。然后你可以将棍子往前推一点，再缠绕更多的绳子，用同一根短棍作为临时支撑，就能建造越来越长的管子。尖端是机器人唯一的移动部件；根部的其余部分仅向下延伸，轻柔但无情地将尖端推入土壤。
Plantoid 机器人的上部树干和分支装有柔软的折叠式叶片，会轻轻地朝向光线和湿度移动。Plantoid 的叶子还不能将光转化为能量，但瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的化学教授 Michael Graetzel，也是世界上被引用次数最多的科学家之一，他已经开发出透明且可折叠的薄膜，其中填充了合成叶绿素，能够从光中转换和储存电能，这些叶片有一天可以形成人造叶片为 Plantoid 机器人供电。“根部仅从尖端对土壤施加压力，这使其与非常具有破坏性的传统钻头根本不同，”Mazzolai 解释说。“相反，根系会寻找现有的土壤裂缝生长，只有在找不到时，它们才会施加足够的压力来自己制造裂缝。”
这个新项目有一天可能会产生可以在有大量空隙的黑暗环境中工作的机器人探测器，例如洞穴或井。
Plantoid 项目因其结合的有趣挑战——生长、形状变化、集体智能——以及潜在的新应用，在机器人界引起了广泛关注。环境监测是最明显的应用：机器人根系可以测量土壤中化学物质（尤其是毒性化学物质）浓度的变化，或者它们可以勘探干旱土壤中的水，以及石油和天然气——尽管到这项技术成熟时，我们最好已经摆脱了对它们作为地球能源的依赖。它们还可以启发新的医疗设备，例如在体内移动而不会损伤组织的更安全的内窥镜。但空间应用仍然是 Mazzolai 的关注点。
与此同时，Mazzolai 已经开始了一项名为 Growbot 的受植物启发的项目。这次的重点是地表以上的部分，灵感来自于攀爬树木。“攀缘植物的侵略性表明了它们在进化上的成功，”她指出。“它们不建造坚固的树干，而是将额外的能量用于生长和比其他植物更快的移动。它们非常善于利用环境线索来寻找固定点。它们利用光、化学信号、触觉感知。它们可以感知土壤中的固定是否足够支撑植物地上部分。”这里的想法是建造另一个类似 Plantoid 根系的生长型机器人，它可以克服空隙并附着在现有结构上。“Plantoids 必须面对摩擦，而 Growbots 则逆重力工作，”她指出。这个新项目有一天可能会产生可以在有大量空隙的黑暗环境中工作的机器人探测器，例如洞穴或井。
但对于她所有的机器人，Mazzolai 仍然关注着最初那个富有远见的想法：在其他行星上种植并让它们生长。“当我们第一次提出这个想法时，还太早了；我们几乎不知道如何研究这个问题。现在我希望再次与航天机构合作。”她说，受植物启发的机器人不仅可以采样土壤，还可以释放化学物质使其更肥沃——无论是在地球上还是在地球化改造后的火星上。除了固定，她还设想了一个未来，机器人植物可以被用来从零开始建造整个基础设施。“随着它们的生长，Plantoids 的根系和 Growbots 的分支将构建一个可以填充电缆或液体的中空结构，”她解释道。这种能够自主建造功能性场所基础设施的能力，在殖民火星等恶劣环境时将产生巨大影响，在那里，一片受植物启发的机器人森林可以分析土壤并寻找水和其他化学物质，创造一个稳定的结构，包括供水管道、电线和通信电缆：在经历了一年的火星旅行后，宇航员们希望找到的正是这样的结构。
Dario Floreano 是洛桑联邦理工学院（EPFL）智能系统实验室主任。他是 Nicola Nosengo 的合著者，共同撰写了《机器人世界的传说：智能机器将如何塑造我们的未来》，本文节选自该书。
Nicola Nosengo 是 EPFL 的科学作家和科学传播者。他的作品发表在《自然》、《经济学人》、《连线》等出版物上。他是《自然意大利》的总编辑。
