跨学科知识迁移在仿生工程设计中的优化策略研究

为解决仿生设计(Bio-inspired design)中生物学与工程学的认知鸿沟问题，研究人员通过分析学生反馈与创意产出，发现中等技术复杂度的生物学文本最受工程师青睐。研究表明：基础文献支持多样化创意生成，而专业技术文本对深度转化生物机制至关重要。该研究为优化跨学科知识迁移提供了认知科学依据，对推动可持续创新具有重要价值。

　　

仿生设计(Bio-inspired design)正成为突破性创新的重要驱动力，其通过借鉴进化智慧开发出高效可持续的解决方案。然而生物学与工程学在核心概念表述上的"语言表征鸿沟"，严重阻碍了生物灵感的工程转化。最新研究聚焦这一关键问题，系统分析了将生物原型(biological prototypes)转化为工程方案所需的认知技能与技术路径。

有趣的是，工程师群体更倾向选择技术复杂度适中的生物学文献——既能保证理解流畅度，又配有适量示意图解。基础性参考文献可激发更广泛的创意发散，而高专业度的生物机制阐述则是实现深度转化的必要条件。研究团队通过分析设计类学生的创意产出数据，验证了信息呈现方式与跨学科转化效率的强相关性。

该研究为优化仿生设计流程提供了重要启示：未来可探索信息排序策略、生物学专家介入时机，以及机器学习(ML)在生物信息智能筛选分类中的应用。这些发现将显著提升甲壳虫仿生装甲(beetle-inspired armor)或荷叶效应(lotus effect)等经典案例的转化效率，推动新一代生物启发式(bio-inspired)技术创新。