把AI做進(jìn)材料，這家公司想造會學(xué)習(xí)的機(jī)器人“細(xì)胞”

過去兩年，物理 AI 領(lǐng)域的敘事幾乎被兩條主線占領(lǐng)。一條是以英偉達(dá)為中心的基礎(chǔ)設(shè)施故事：仿真平臺、世界模型、機(jī)器人基礎(chǔ)模型；另一條是人形機(jī)器人的軍備競賽：Figure、Agility、特斯拉 Optimus、國內(nèi)的宇樹和智元……資本和工程師涌向一個共同的目標(biāo)：造一臺能在人類環(huán)境中通用操作的雙足機(jī)器。

這兩條線索有一個共同的潛臺詞：智能主要是軟件問題，硬件負(fù)責(zé)提供一個承載軟件的軀殼。可當(dāng)機(jī)器人的“大腦”越來越聰明，“身體”仍然由電機(jī)、減速器和剛性連桿構(gòu)成，這和十年前的工業(yè)機(jī)械臂在材料層面沒有根本差異。

2026 年 6 月初，一家倫敦初創(chuàng)公司 morph 走出隱身狀態(tài)，它提出了一個不同的問題：如果材料本身就可以是智能的載體呢？

morph 發(fā)布了一套軟體機(jī)器人平臺，核心產(chǎn)品被命名為“soft robotic cell”（軟體機(jī)器人細(xì)胞）。一種用柔性可變形材料制成的模塊化單元，內(nèi)部集成傳感、驅(qū)動和控制功能，能在使用過程中實時改變形狀與硬度。公司的說法是，這些細(xì)胞可以被嵌入各類消費(fèi)和工業(yè)產(chǎn)品，讓原本靜態(tài)的物件具備感知和響應(yīng)能力。morph 沒有選擇造整機(jī)或做通用模型，而是把賭注押在了材料層。

外科醫(yī)生轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè)者

作為 morph 的創(chuàng)始人，Jean Nehme 的職業(yè)起點(diǎn)和一般的科技創(chuàng)業(yè)者有些不同，他曾一名是整形與重建外科的醫(yī)生。2013 年，他與另一位外科醫(yī)生 Andre Chow 聯(lián)合創(chuàng)辦了 Digital Surgery，做手術(shù)領(lǐng)域的 AI。路線是從外科培訓(xùn)應(yīng)用起步，逐步擴(kuò)展到術(shù)中輔助決策和計算機(jī)視覺。

圖｜Jean Nehme（來源：Qubit Health）

從美敦力離開后，Nehme 把方向從手術(shù)室拉到了更大的場景。他在接受采訪時表示，做重建外科多年，他反復(fù)看到一件事：人體生物力學(xué)上哪怕很小的效率損失，都會隨時間不斷疊加，慢慢蠶食一個人的活動能力。而市面上的護(hù)具、鞋墊、支撐產(chǎn)品幾乎都是靜態(tài)的，出廠什么樣，用起來就是什么樣，不會根據(jù)身體狀態(tài)做任何調(diào)整。

他逐漸意識到，真正的問題并不在于產(chǎn)品功能不夠豐富，而在于構(gòu)成這些產(chǎn)品的材料本身不會感知、不會反饋，也不會主動適應(yīng)人體。既然軟件能夠持續(xù)更新，為什么材料不能隨著環(huán)境和人體狀態(tài)實時改變自己的形態(tài)和剛度？

這也成為 morph 的出發(fā)點(diǎn)：不是在現(xiàn)有產(chǎn)品里增加一個 AI 模塊，而是把感知、控制和學(xué)習(xí)能力直接嵌入材料本身，讓材料從靜態(tài)載體變成能夠?qū)崟r響應(yīng)環(huán)境的“機(jī)器人細(xì)胞”。

和傳統(tǒng)軟體機(jī)器人有什么不同

軟體機(jī)器人作為學(xué)術(shù)領(lǐng)域已存在十多年。核心思路是用柔性材料替代剛性結(jié)構(gòu)，讓機(jī)器人在與人交互時更安全、更具順應(yīng)性。過去這些年，研究主要集中在氣動驅(qū)動器、形狀記憶合金、介電彈性體等方向，落地場景包括工業(yè)柔性抓取（比如 Soft Robotics Inc. 做的食品分揀抓手）、康復(fù)外骨骼、微創(chuàng)手術(shù)工具等。

（來源：Soft Robotics Inc.）

Nehme 在媒體采訪中刻意與這些技術(shù)路線拉開距離。他說 morph 不做氣動驅(qū)動器，也不做形狀記憶合金組件，而是在構(gòu)建一種“可編程的構(gòu)建單元”——在一個可變形的材料系統(tǒng)里同時集成結(jié)構(gòu)、傳感和驅(qū)動，再加上一層智能控制。這些單元可以按需組合，放進(jìn)不同的產(chǎn)品里。

用更簡單的話說，morph 想做的是一種“智能材料積木”。設(shè)想把它放進(jìn)跑鞋、護(hù)膝或汽車座椅里，產(chǎn)品就能根據(jù)使用者的動作和環(huán)境實時改變支撐方式。當(dāng)然，這目前還停留在概念描述階段。morph 至今還未公開展示過任何成品。

不過還是有一些有趣的角度值得思索：對于一個號稱“把 AI 嵌入材料”的產(chǎn)品，算力從哪來，計算在哪里運(yùn)行？

Nehme 給出的答案是“分層架構(gòu)”。傳感和輕量信號處理在材料內(nèi)部或緊鄰材料的位置完成；實時控制回路在設(shè)備端本地運(yùn)行，保證低延遲；云端只負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練和系統(tǒng)更新，不參與逐幀控制。他特別提到，在涉及人體運(yùn)動的場景中，延遲就是風(fēng)險，所以實時控制必須在端側(cè)完成。

這一思路與當(dāng)前物理 AI 領(lǐng)域的大方向吻合。英偉達(dá)在 2026 年 3 月 GTC 大會上發(fā)布的 Jetson Thor 機(jī)器人計算平臺，主打的就是在緊湊模塊中提供足夠算力來同時運(yùn)行視覺、語言和控制模型，這些全部在設(shè)備端。morph 沒有披露具體用了什么計算硬件，但“端側(cè)實時 ＋ 云端離線”的雙層架構(gòu)，在行業(yè)里已經(jīng)是共識性的方向。

（來源：英偉達(dá)）

算法層面，morph 稱其平臺結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和高保真物理仿真，團(tuán)隊可以在仿真環(huán)境中定義細(xì)胞行為、模擬真實條件、迭代設(shè)計，再部署到實體產(chǎn)品上。這條“仿真到現(xiàn)實”（sim-to-real）的路徑是當(dāng)前機(jī)器人行業(yè)的主流做法，Physical Intelligence、Skild AI 等公司都在走類似的路線。

先做消費(fèi)級，再做醫(yī)療器械

對于落地的方向，morph 公布的第一批應(yīng)用方向是運(yùn)動表現(xiàn)、損傷預(yù)防和行動輔助。這三個領(lǐng)域恰好處于消費(fèi)健康與醫(yī)療器械監(jiān)管的灰色地帶，法規(guī)壓力相對較輕，適合一家早期公司先跑通技術(shù)驗證和商業(yè)閉環(huán)。

Nehme 對監(jiān)管策略的表態(tài)很謹(jǐn)慎。他告訴 Medtech Insight，區(qū)分消費(fèi)品和醫(yī)療器械的核心在于預(yù)期用途和產(chǎn)品聲明。一款定位于運(yùn)動支持的產(chǎn)品，和一款聲稱能診斷或治療特定疾病的產(chǎn)品，走的是完全不同的審批路徑。他承認(rèn)部分早期產(chǎn)品會落在消費(fèi)健康范疇，但隨著公司進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域，器械審批將不可避免。

這里有一個對自適應(yīng)系統(tǒng)尤其棘手的問題。傳統(tǒng)醫(yī)療器械監(jiān)管假設(shè)產(chǎn)品行為是固定的、可測試的。但一個會根據(jù)數(shù)據(jù)持續(xù)調(diào)整的系統(tǒng)，與這個假設(shè)天然沖突。FDA 在 2024—2025 年間定稿了“預(yù)定變更控制計劃”（PCCP）指南，專門為 AI/ML 類醫(yī)療軟件設(shè)計，允許制造商預(yù)先定義算法適應(yīng)性調(diào)整的范圍和約束條件，而不必每次更新都重新提交審批。這在監(jiān)管層面為“有界學(xué)習(xí)”留出了空間。

Nehme 對此的說法是：有界適應(yīng)和無約束學(xué)習(xí)之間區(qū)別很大。在醫(yī)療場景中，適應(yīng)意味著在受控系統(tǒng)內(nèi)做出響應(yīng)，而非隨意改變行為。他的 Digital Surgery 經(jīng)歷在這一點(diǎn)上似乎發(fā)揮了作用——那段經(jīng)歷讓他習(xí)慣了在驗證、可重復(fù)性和人因工程方面保持高標(biāo)準(zhǔn)。

據(jù) Nehme 透露，morph 的商業(yè)模式打算走 B2B 路線：作為軟件、設(shè)計和制造合作伙伴，與其他企業(yè)合作，把軟體機(jī)器人細(xì)胞嵌入對方的產(chǎn)品。Nehme 說，具體合作形式因項目而異，可能是聯(lián)合開發(fā)，也可能是由 morph 提供細(xì)胞模塊和底層設(shè)計控制基礎(chǔ)設(shè)施。

公司表示已在與多家工業(yè)合作伙伴合作，但沒有透露合作方名單和具體進(jìn)展。投資方包括 8VC、音樂人 Pharrell Williams、Copper、Equinox 集團(tuán)董事長 Harvey Spevak、Qubit Health Capital、Valia Ventures 和 Blue Lion。融資金額暫未披露。

材料層的缺席

morph 的出現(xiàn)，折射出當(dāng)前物理 AI 浪潮中一個被忽視的問題。

過去兩年，行業(yè)在機(jī)器人的“大腦”端取得了顯著進(jìn)展。基礎(chǔ)模型能力躍升，仿真工具日趨成熟，sim-to-real 的遷移效率明顯提高。但在“身體”端，進(jìn)步要遲緩得多。絕大多數(shù)機(jī)器人仍然依賴剛性骨架和傳統(tǒng)電機(jī)驅(qū)動，柔性交互能力有限，材料幾乎不參與感知和決策。這意味著，即便軟件層面的智能已經(jīng)足夠“聰明”，機(jī)器人在與人體、柔性物體和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的物理接觸中，仍然受限于身體的剛性。

軟體機(jī)器人領(lǐng)域的研究者長期在嘗試解決這個問題，但大部分工作停留在實驗室階段，商業(yè)化進(jìn)展有限。各家市場研究機(jī)構(gòu)對軟體機(jī)器人市場的規(guī)模預(yù)測差異很大，Research and Markets 估計 2030 年約 46 億美元，Mordor Intelligence 給出了 88 億美元。這種分歧反映出這個市場的邊界尚不清晰，甚至可以說標(biāo)準(zhǔn)化程度很低。

如果 morph 路走通，它回答的或許是物理 AI 領(lǐng)域一個更根本的追問：當(dāng)我們談?wù)摍C(jī)器的智能時，智能是否只能存在于芯片和算法里，還是也應(yīng)該生長在材料之中？

1.https://www.therobotreport.com/soft-robotic-cells-from-morph-embed-physical-ai-into-hardware/

2.https://www.businesswire.com/news/home/20260602211043/en/

3.https://insights.citeline.com/

4.https://www.researchandmarkets.com/report/soft-robotics

運(yùn)營/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成