综述：仿生多功能防雾表面的研究进展、AI设计与挑战

（编辑推荐）本综述系统梳理了仿生多功能防雾表面（MF-AFS）的研究进展，从雾化机理、润湿性理论到自然原型启发，重点探讨了抗菌（AF-AB）、抗反射（AF-AR）、自清洁（AF-SC）和防结冰（AF-AIC）等多功能集成策略，并创新性引入人工智能（AI）辅助设计优化路径，为医疗内窥镜、光伏玻璃等跨领域应用提供新思路。

　　

什么是雾？
当水蒸气在透明基底上冷凝时，会形成白色不规则图案，称为雾（fog）。这种现象最初被科学家称为“呼吸图”（breath figures），常见于日常生活，但可能导致交通事故、光学仪器性能下降和细菌滋生等问题。理解雾化机制是开发防雾策略的基础，其过程包括水蒸气成核、液滴生长和运动三个阶段。

防雾结构与材料
目前防雾表面主要基于润湿性理论分为三类：超亲水（superhydrophilic）防雾、超疏水（superhydrophobic）防雾和两性润湿（zwitter-wettability）防雾。超亲水表面通过快速铺展水膜防止雾滴形成；超疏水表面则依赖低表面能排斥水滴；两性润湿表面通过平衡亲疏水区域实现动态防雾。材料选择涵盖聚合物涂层、纳米颗粒沉积和微纳结构设计，如二氧化钛（TiO₂）和硅烷改性表面。

仿生MF-AFS原型
自然界为多功能防雾设计提供了丰富灵感。蛾眼具有抗反射（AR）和防雾双重特性，其表面周期性纳米结构可减少光散射；蝉翼则通过纳米柱结构实现抗菌（AB）与防雾功能。其他案例包括荷叶的自清洁（SC）效应和北极地衣的防结冰（AIC）能力。这些生物原型的多尺度结构揭示了功能-材料-环境的协同机制，为仿生设计奠定基础。

仿生MF-AFS设计挑战
当前面临的核心问题包括多功能特性集成困难、制备工艺复杂以及机械性能优化不足。例如，医疗内窥镜需同时满足AF-AB性能，而光伏玻璃需整合AF-AR、AF-SC和AF-AIC。传统设计方法依赖试错，难以突破自然材料的性能上限。此外，微纳结构的机械稳定性与大规模制备仍是技术瓶颈。

AI驱动的MF-AFS优化
人工智能（AI）为仿生设计带来革新。神经网络通过分析自然原型数据库（如蛾眼纳米结构参数、蝉翼抗菌因子），可预测最优表面特性组合，加速材料筛选。AI还能优化制备路径，例如通过生成对抗网络（GAN）设计多孔涂层沉积工艺。首次建立的防雾多功能数据库涵盖200+生物原型，为跨领域应用提供数据支撑。

结论与展望
尽管仿生MF-AFS在医疗、能源和农业领域展现潜力，但仍需解决多功能协同机制不明确、耐久性不足等问题。未来研究应结合AI的高通量计算与仿生实验验证，开发兼具高透光性、机械强度和环境适应性的新一代防雾表面。