综述：动物与植物节能运动策略对机器人设计的启示

本综述探讨动植物能量优化机制对机器人设计的启示，强调将运输成本（Cost of Transport, COT）作为核心评价指标，为开发高适应性、低能耗的仿生机器人提供跨学科视角。文章系统分析了陆地、水下、空中等多环境下的运动模态，为耐久型机器人设计提供了生物灵感。

　　

运动能量效率的生物启示

自然界生物经过亿万年的进化，形成了极其高效的能量利用机制。与在复杂环境中灵活性下降的传统机器人不同，动植物通过优化运动策略实现了在动态环境中的高适应性和低能耗生存。这种能力特别适用于需要长距离运行或资源受限的机器人系统。本文从能量节约的角度，系统分析了不同生物在不同介质（包括陆地、土壤、水下和空气）中的运动方式，并探讨这些策略如何为机器人技术提供创新思路。

成本运输（COT）作为核心指标

在评估运动经济性时，成本运输（Cost of Transport, COT）是一个关键指标。它衡量的是单位重量单位距离所消耗的能量，适用于动物运动、植物生长乃至种子传播的效率评价。尽管动植物在能量获取方式上存在根本差异——植物通过光合作用将光能转化为有机物质，而动物通过摄食获取能量——但两者在能量使用策略上均表现出高度的优化，例如减少无效运动、利用环境动力（如重力、流体动力）以及形态结构的自适应调整。

多环境运动策略分析

在陆地环境中，许多动物通过弹性结构和步态协调（如奔跑中的弹性能量储存与释放）显著降低COT。在土壤中，一些生物采用波动或钻孔运动以最小化阻力。水下生物则通过身体形态和推进机制的优化（如鱼类通过涡流控制实现高效游动）减少能量消耗。空气中，飞行生物利用热气流和动态滑翔实现长距离低能耗移动。这些策略的共同点在于，它们不仅依赖于肌肉或马达的输出，更注重机械结构与环境的智能互动。

植物运动的能量优化

尽管植物常被误认为是静态的，但其生长和繁殖过程同样蕴含运动优化策略。例如，攀缘植物通过卷须的探询运动以最小能量找到支撑结构；种子则通过形态 adaptation（如翅果利用空气动力学实现远距离传播）提高扩散效率。这些策略为软体机器人和可展开结构提供了设计灵感，特别是在能源受限的场景中。

仿生机器人的应用前景

借鉴生物的能量节约机制，机器人设计可重点优化材料、结构和控制策略。例如，采用可变刚度材料模拟肌肉的效能，利用被动动力学减少驱动需求，或通过环境感知实现运动模式的实时切换。此外，将COT作为机器人的核心性能指标，有助于推动耐久性和能源效率的标准化评估，从而扩展机器人在野外勘探、灾害救援和长期监测等领域的应用。

跨学科融合与未来挑战

将生物学原理融入机器人设计仍面临诸多挑战，包括能量获取、储存与转换的集成，以及在不同尺度下的策略适配。然而，通过深入解析动植物在能量限制条件下的运动创新，不仅能够促进仿生机器人的发展，也为理解生命系统的进化提供了工程视角。未来研究应加强生物学、工程学与材料科学的合作，共同探索低能耗、高韧性的下一代自主系统。