仿生与生物启发技术中人工智能的文献计量研究：研究图景绘制与知识空白识别

《Heliyon》：Bibliometrics in artificial intelligence in biomimetic and bio-inspired technologies: mapping the research landscape and identifying knowledge gaps

　　

摘要
仿生学与人工智能（AI）的融合，通过提升适应性、效率和功能，推动了仿生系统的进展。本研究考察了仿生学中AI-机器学习（ML）的研究格局，识别了关键趋势、主题和研究空白。利用Scopus数据库，本文分析了出版趋势、关键词网络和引用结构，以评估AI方法在多学科应用中的表现。研究发现，机器学习（ML）和人工神经网络（ANNs）使用最为广泛，尤其是在仿生机器人、优化和神经形态计算领域。深度学习和进化算法也在AI驱动的仿生计算中发挥了关键作用。然而，与能源相关的AI应用仍然代表不足，为AI增强的可再生能源存储、自适应管理和仿生能源组件提供了机遇。除能源之外，AI驱动的仿生材料仍处于早期阶段，尽管它们具有自愈、适应性和智能的潜力。AI辅助的仿生感知在机器人、医学诊断和环境监测方面需要进一步发展。同样，仿生控制系统，如运动和控制机制，仍未得到充分探索。学科壁垒依然存在，遗传算法和粒子群优化（PSO）在工程领域占主导地位，而神经网络在医学诊断中更为常见。AI、仿生学、能源和材料科学之间更大的协同作用可以在可持续能源、自适应材料、智能感知和仿生系统方面推动创新。

1 引言
现代工程系统日益增长的需求和复杂性需要利用先进技术的创新方法。仿生学便是这样一种创新方法。仿生学从自然过程和设计中获得灵感，在各个领域开发可持续和高效的解决方案。该领域模仿自然界中发现的机制、过程和原理，以解决复杂的人类问题，从而在材料科学、机器人和医疗设备等领域取得进展。

与仿生学并行，人工智能（AI），包括机器学习（ML），通过提供用于数据分析、模式识别和系统优化的先进工具，革新了众多领域。AI是指在机器中对人类智能的模拟，这些机器被编程以像人类一样思考和学习。它包含了一系列技术和方法，包括自然语言处理、机器人和计算机视觉。ML是AI的一个子集，涉及使用算法和统计模型，使计算机能够在没有明确指令的情况下执行任务，而是依赖于从数据中获取的模式和推断。这些技术增强了我们分析大型数据集、识别模式、进行预测和自动化决策过程的能力。

此外，特定的AI技术通常优先应用于某些科学领域，反映了每个领域的独特需求和挑战。例如，在工程中，模型预测控制（MPC）经常被用于优化复杂过程，而在医学中，神经网络通常被用于模式识别和诊断。理解这些领域特定的应用对于识别AI与仿生原则结合最为有效的领域至关重要。本研究旨在探索这些关系，考察不同领域如何利用特定的AI技术，以及是否存在跨学科创新的空白或机遇，特别是在能源领域。

AI与仿生学交叉领域的研究正在快速增长。然而，对哪些人使用哪些技术、在何处应用以及哪些子领域滞后的定量全领域综合仍然有限。文献计量方法提供了一种可重复的出版趋势、有影响力的领域、合作网络和主题集群的映射。因此，本研究探讨人工智能，特别是机器学习，如何在仿生学和仿生技术中应用，哪些主题占主导地位，以及知识空白在哪里。特别关注能源相关应用，初步范围分析表明，与机器人和计算领域相比，这些应用代表不足。

为了解决这一需求，本研究采用文献计量分析，系统地映射了AI——特别是ML——在仿生学和仿生系统中的应用研究格局。文献计量分析是一种评估科学研究结构的有力工具，使我们能够识别最具影响力的论文、作者和研究趋势。利用Scopus数据库，本研究使用预定义的查询进行了系统搜索，涵盖了与AI、ML和仿生学相关的关键术语。该分析包括出版趋势、引用模式、合著网络和关键词出现情况，以揭示当前研究状态并突出未充分探索的领域。

AI日益加速仿生材料的发现和设计。这包括ML指导的结构-性能预测以及分层和梯度结构的优化。最近的综述突出了前景以及标准化基准和规模化方面的早期阶段挑战。

AI启发的感知、运动和控制推动了仿生机器人的发展。这包括软机器人和集群。全面的综述总结了在鲁棒性、实际部署和能量感知自主性方面的进展和开放问题。该分析考察了机器人术语如何与机器学习、人工神经网络、强化学习和优化方法聚类。

能源应用显示了AI与仿生学新兴但相对稀少的整合。这包括热能存储、仿生太阳能光管理以及用于风能的气动或变形表面。先前的报告强调了AI驱动的设计优化和控制的机会，但报告的大规模现场验证示范较少。文献计量映射评估了能源相关术语相对于机器人和材料是否作为中心节点或外围节点出现。

神经形态计算、突触学习和忆阻器件连接了人工智能、神经科学和仿生学。对于自主仿生系统的韧性低功耗感知和网络安全，兴趣日益增长。本研究评估了这些主题在关键词网络中的重要性和连通性。

本研究的意义在于，它有可能弥合AI、ML与各领域仿生应用之间的差距，特别关注能源领域在文献中是否代表不足。通过系统地分析现有文献，本研究旨在提供见解，以促进未来研究和创新。AI，特别是ML与仿生原则的整合，在能源效率和可持续性方面有重大进展的潜力。例如，仿生算法优化能源消耗，而AI驱动的预测模型增强了可再生能源系统的自适应能力。以下章节将详细阐述这些主题，并将领域快照与文献计量结果联系起来。

这一综合分析不仅提供了该领域的最新概述，还识别了有前景的研究方向和潜在合作。通过突出AI与仿生学的交叉点，本研究旨在催化这一关键领域的进一步研究和开发，可能为包括能源在内的各个领域面临的紧迫挑战带来创新解决方案。

2 研究方法和数据

2.1 方法论
为了全面映射人工智能（AI），特别是机器学习（ML）在仿生研究中的整合，本研究采用文献计量分析，利用引用分析和内容分析方法。文献计量分析使用VOSviewer版本1.6.20进行，这是一个因其构建和可视化复杂文献计量网络的高级能力而闻名的强大工具。本研究特别选择VOSviewer，因为它在映射和分析合著、引用网络和关键词共现模式方面的功能优越。对于合著、引用和关键词共现分析，使用了完全计数，并应用了关联强度归一化。对于关键词共现分析，使用了作者关键词，并应用了最小出现阈值为六。在生成最终地图之前，使用词典文件进行了关键词清理，以合并拼写变体、缩写和等效术语，包括AI/artificial intelligence、ML/machine learning、ANN/artificial neural network、bio-inspired/bioinspired/bio inspired以及optimisation。这些特征对于本研究至关重要，因为它们提供了关于研究领域内合作结构、影响力和主题演进的深刻见解。此外，VOSviewer的友好可视化输出促进了复杂数据模式和趋势的清晰传达，使其成为研究AI在仿生学研究整合中多方面内容的宝贵资源。本次文献计量研究中分析了以下领域：

a. 出版趋势：分析出版量随时间的变化趋势，以了解该领域不断变化的兴趣和研究产出。
b. 引用分析：采用该方法来确定关键研究的影響和影响力，识别引用最多的作品和突出的研究贡献者。
c. 合著网络：分析合著模式有助于识别合作网络和该领域内的关键研究者。
d. 关键词共现：通过分析整个数据集中关键词的频率和上下文，该分析对于识别流行主题和新兴研究领域至关重要。

2.1.1 数据收集
文献计量搜索策略旨在反映本研究的范围，即聚焦于人工智能方法与仿生或仿生技术之间的交叉点。使用布尔运算符将AI相关术语与仿生学相关术语组合。在Scopus查询中包括了截断符号，以捕获文献中使用的不同拼写、词干和相关词形。例如，仿生学和仿生技术的变体在出版物中以biomimicry、biomimetic、biomimetics、biomimicking、bioinspired、bio-inspired和bio inspired的形式出现。因此，纳入了多个相关搜索词干，以减少因术语差异而遗漏相关记录的可能性。检索到的记录经过检查，以确认查询与研究的范围一致。

文献搜索在Scopus数据库中进行，该数据库提供了超过15,000本同行评审期刊的广泛覆盖，搜索日期为2025年2月12日，使用TITLE-ABS-KEY搜索字段。搜索涵盖1990年1月至2024年12月的出版物。最终数据集包括英语文章、会议论文、综述、会议综述、书籍章节、书籍和社论。所使用的确切搜索查询见表1。

类别 查询 文档数量
人工智能与仿生学 TITLE-ABS-KEY((("artificial intelligence" OR "model predictive control" OR "neu* network*" OR "machine learning" OR "evolutionary algorithm*") AND (biomimecr* OR "biomimicr" OR bioinspir* OR "bio-inspired" OR " biomimet*"))) 9872

表1 所选主题的查询及获得的文档数量。

2.2 数据筛选和过滤
a. 纳入标准：搜索查询生成了9872篇在1990年1月至2024年12月之间发表的文档。最终数据集包括英语文章、会议论文、综述、会议综述、书籍章节、书籍和社论。
b. 排除标准：短讯被排除，以保持对原创研究文章的关注。超出定义的出版期间或语言标准的记录被排除。在数据收集期间实施的任何额外的文档类型排除在文献计量分析前一致实施。

3 结果和讨论
本节详细分析了系统综述得出的文献计量数据，重点关注AI驱动的仿生系统研究格局的几个关键方面。首先，分析开始考察随时间的出版和引用趋势，突出了该领域的重大转变和增长。随后，对最 prolific 和有影响力的作者和机构进行了详细分析，通过其出版产出和引用影响来识别。

3.1 研究格局分析
在本节中，本研究展示了年度出版物和引用的数据。随后，本研究讨论了最 prolific 和有影响力的作者、大学和地区。

3.1.1 年度出版物和引用
年度出版物和引用趋势如图1所示。2016年后出版物显著增加，反映了该领域不断增长的研究所关注。同样，总引用次数表现出明显波动，在2015年和2020年左右达到峰值，表明某些研究获得了相当大的学术影响力。过去十年中，与AI和仿生学相关的出版物增长显著。这一激增表明，在机器学习、优化算法和仿生计算进展的推动下，将AI技术与仿生原则整合的重视程度日益增加。这一趋势表明，研究人员认识到AI的潜力可以增强仿生设计，通过实现更高效的模拟、预测建模和自适应学习。机器学习技术，如深度学习和神经网络，允许对生物系统进行更精确的模式识别，促进了仿生技术的发展。同样，优化算法通过提高性能指标、减少能源消耗和增强结构效率，有助于改进仿生设计。仿生计算，模仿进化过程和神经功能等自然过程，进一步加速了机器人、材料科学和能源系统中的创新。

图1 总出版物和总引用量的时间变化。

总体而言，AI与仿生学的日益融合反映了向更智能、更适应性和更高效的仿生解决方案的转变，应用范围涵盖医疗、机器人、能源和可持续工程等多个领域。

此外，AI驱动的仿生学研究的引用量上升表明，这些工作在学术界获得了认可和影响力。

近年来高被引论文表明，研究人员不仅发表了更多论文，还在前人的研究成果基础上不断积累，展示了该跨学科领域知识的积累性增长。论文发表量和引用影响力的稳步增加凸显了人工智能在仿生学领域的相关性和适用性，强化了其作为各类科学与工程学科中具有变革性意义的方法的地位。

为了深入了解该领域的发展演变，本研究考察了三个不同时间段的发表和引用趋势：早期趋势（1990-2010年）、快速增长期（2011-2021年）和近期趋势（2022-2024年）。这种时间序列分析凸显了塑造研究领域格局的关键发展。

a. 早期趋势（1990-2010年）
1990年至2010年期间，论文发表量和引用量均呈逐步增长态势。1990年时，该领域的论文发表量极少，但这些早期研究成果为未来的研究奠定了基础。2000年以后，学术兴趣的增长开始加速，论文发表量明显增加。到2010年，论文发表量稳步上升，引用量也呈现上升趋势，反映出人工智能和仿生学在科学文献中的相关性日益增强。

b. 快速增长期（2011-2021年）
从2011年开始，该领域的研究活动经历了显著激增。这一时期的特点是人工智能取得了重大突破，并与仿生学深度融合，导致论文发表量呈指数级增长。2021年达到顶峰，发表了大量研究论文并被广泛引用。这一阶段引用量的稳步增加凸显了该领域在多个学科中不断上升的影响力和作用。

c. 近期趋势（2022-2024年）
在最近几年，特别是2022年至2024年期间，研究领域格局持续动态演变。2022年和2023年保持了较高的论文发表量，2024年已显示出强劲的研究活力，大量论文发表为持续的学术讨论做出了贡献。尽管引用量出现波动，但整体趋势表明学术参与度及影响力持续存在。论文发表量的增长趋于稳定，表明该领域正进入成熟阶段，研究工作正在整合，新的主题领域正在涌现。

论文发表量和引用量的整体轨迹凸显了人工智能和仿生学研究的快速扩张和持续相关性。近年来观察到的高研究产出展示了一个充满活力的发展格局，未来具有跨学科进步的巨大潜力。图1清晰地展示了这些模式，说明了该领域随时间推移的影响演变。

3.1.2 出版物类型分析
图2提供了所分析期间该领域涌现的各类出版物的细分情况。数据证实，期刊论文是最常见的出版类型，其次是会议论文。这种主导地位反映了人工智能驱动的仿生系统研究成果传播的主要渠道。

图2 出版物类型分布

数据还显示，社论、书籍和书章的频率相对较低，表明对人工智能驱动的仿生系统的长篇著作仍然罕见。这表明在长篇著作方面可能存在潜在缺口。

通过追踪这些出版趋势，本文的文献计量分析描绘了人工智能驱动的仿生系统的演变过程，确定了创新的关键时期和研究重点的转变。了解1990年至2024年出版物类型的演变轨迹对于预测未来研究方向以及提高这个快速增长领域中研究成果的可见度和可获取性至关重要。这种详细的视角有助于研究人员、政策制定者和行业利益相关者了解人工智能驱动的仿生学如何演变，以及未来贡献的机会所在。

未来研究可以从更深入地分析不同出版类型对该领域发展影响的角度中受益。此外，合著的会议论文和综述文章中反映出的跨学科合作表明，需要开展整合人工智能、生物学和工程学的综合研究努力。追踪这些新兴趋势对于预测人工智能驱动仿生学研究的方向以及确保知识传播跟上快速技术进步的步伐至关重要。

3.1.3 最具影响力和最多产的作者
表2展示了人工智能驱动仿生和仿生系统中的主要作者，按相关论文发表数量排名。其中，来自圭尔夫大学的杨雪松（Yang S.X.）以38篇相关论文和56的h指数位居首位，展示了在该领域的深刻影响力和生产力。

排名 作者 所属机构 国家 h指数 相关论文数 引用量
1 Simon X. Yang 圭尔夫大学 加拿大 56 38 1289
2 岳士刚 Shigang Yue 莱斯特大学 英国 29 28 783
3 朱大奇 Daqi Zhu 上海理工大学 中国 37 27 971
4 Muhammad Asif Zahoor Raja 云林科技大学 台湾 62 26 1491
5 谭民 Min Tan 中国科学院自动化研究所 中国 58 26 1048
6 Paolo Arena 卡塔尼亚大学 意大利 36 25 417
7 Oscar Castillo 蒂华纳理工学院 墨西哥 83 23 6018
8 Patricia Melin 蒂华纳理工学院 墨西哥 76 21 5909
9 Poramate Manoonpong Vidyasirimedhi科学技术研究所 泰国 25 21 224
10 Cecilia Laschi 新加坡国立大学 新加坡 50 18 750
11 余军智 Junzhi Yu 湍流与复杂系统国家重点实验室 中国 51 17 1076
12 王守觉 Shoujue Wang 浙江工业大学 中国 12 17 144
13 Fevrier Valdez 蒂华纳理工学院 墨西哥 36 16 225
14 Andy M. Tyrrell 约克大学 英国 31 16 181
15 Iztok Fister 马里博尔大学 斯洛文尼亚 24 16 86
16 渡边有树 Yuki Todo 金泽大学 日本 27 16 86
17 Luigi Fortuna 卡塔尼亚大学–CNR IASI研究所以及附属机构 意大利 62 15 339
18 Stefan Wermter 汉堡大学 德国 34 15 176
19 付钦兵 Qinbing Fu 广州大学 中国 13 15 176
20 Philippe Gaussier 塞戎蓬图瓦大学 法国 23 14 139

表2 人工智能应用于仿生和仿生系统的20位顶级作者列表

其他杰出的贡献者包括来自莱斯大学的岳士刚（S. Yue）和来自上海理工大学的朱大奇（D. Zhu），他们都做出了重大贡献并获得了大量引用，突显了该领域研究的全球性。

作者根据他们的生产力和研究成果的影响力（以h指数和总引用量为证据）进行排名。例如，来自台湾云林科技大学的M.A.Z. Raja的引用量很高，突显了研究的影响力。被引用最多的作品聚焦于使用基于遗传编程的神经网络集成来智能且鲁棒地预测短期风力发电，展示了在预测精度和处理动态气象条件鲁棒性方面的显著改进。

该名单还包括了一些具有影响力的研究人员，例如来自中国科学院自动化研究所的谭民（M. Tan）、来自蒂华纳理工学院的Oscar Castillo和Patricia Melin，以及来自新加坡国立大学的Cecilia Laschi，他们都在推进人工智能驱动的仿生研究方面做出了重大贡献。

该分析确定了关键贡献者，他们的工作塑造了当前对人工智能驱动仿生学的理解和趋势。来自加拿大、中国、英国、意大利、墨西哥和日本等国家的学者的入选突显了国际协作以及该领域的广泛兴趣。根据出版和引用记录对这些学者进行分类，为了解该领域的发展提供了有价值的见解，与Cole和Cole（1974）提出的早期文献计量框架相呼应。

3.1.4 研究发表主要国家
本研究编目了一个全面的文献集合，纳入了来自109个国家/地区的9872个来源，展示了全球对人工智能驱动仿生和仿生系统领域的兴趣以及多元化的国际参与。表3列出了按论文发表量排名前20的国家，显示了发达国家和新兴经济体都在积极参与该领域的研究。

排名 国家 论文发表量 总引用量
1 中国 2136 47945
2 印度 1443 17286
3 美国 1402 57016
4 英国 680 19718
5 西班牙 471 8515
6 意大利 418 9457
7 德国 396 9701
8 法国 352 6794
9 日本 331 4234
10 韩国 285 9882
11 加拿大 268 6093
12 墨西哥 232 3828
13 澳大利亚 223 6198
14 巴西 214 3824
15 伊朗 213 5978
16 俄罗斯联邦 202 1861
17 沙特阿拉伯 190 4313
18 新加坡 172 7886
19 瑞士 171 7692
20 马来西亚 167 3762

表3 1990年至2024年涉及人工智能应用于仿生和仿生系统的论文总量和引用量的前20个国家/地区

数据突显了中国和印度是该研究领域的重要领导者。中国以2136篇论文发表量领先，印度以1443篇紧随其后，美国以1402篇排名第三，占全球产出的很大一部分。这些国家不仅贡献了最多的研究，而且引用量也很高，表明在科学界产生了重大影响。值得注意的是，美国在引用影响力方面领先，总引用量高达57016次，突显了其研究贡献的高质量和影响力。

包括英国、西班牙、意大利、德国和法国在内的欧洲国家也在名单中占有一席之地，展示了强劲的研究产出和相当的引用影响力。这突显了欧洲在支持仿生系统高级研究方面的强大学术和技术基础设施。

西班牙以471篇论文和8515次总引用量位居第五，反映了其在人工智能和仿生学交叉领域推进研究方面的作用。来自西班牙的一项最新贡献包括Mehraj等人（2024年）发表的题为"基于仿生学启发设计优化的相变材料潜热储能系统"的会议论文。该研究探讨了仿生学原理在利用相变材料提高热能储存系统效率方面的应用。他们的工作突显了西班牙研究界在能源存储技术中整合人工智能和仿生学的持续努力，为可持续能源解决方案的讨论做出了贡献。

数据还显示，包括印度和巴西在内的新兴经济体稳步增加了他们对该领域的贡献，表明人工智能和仿生学研究在全球范围内的参与度更加广泛。这些趋势突显了该领域的跨学科和国际性质，贡献涵盖工程、材料科学、机器人学和能源系统。

随着人工智能和仿生学研究的不断演进，这些国家之间的国际合作和知识共享在推动可持续解决方案和技术进步方面将发挥至关重要的作用。这些发现为研究格局的演变以及仿生学作为人工智能驱动创新关键方法的日益认可提供了有价值的见解。

3.1.5 全球研究合作网络
图3展示了主要研究产出国家之间的分布和合作网络。网络可视化使用节点大小表示论文发表量，颜色强度表示国际合作强度。可视化结果突显了主要研究中心（如中国、美国和英国）之间的强劲互联，反映了该领域广泛的知识共享和联合研究举措。

图3 基于论文发表量和总引用量的国家/地区研究合作网络

该网络还强调了新兴研究贡献者的出现，如沙特阿拉伯和伊朗，它们正在与成熟的研究中心建立越来越多的联系。西班牙、德国和法国等国家也在促进合作研究方面发挥了关键作用，展示了该领域成熟参与者与新兴参与者之间的平衡。

这种可视化提供了全球研究格局的全面视图，突显了发达国家和发展中国家之间的广泛合作。高度的国际合作确保了人工智能驱动仿生学研究的持续增长和创新，为跨学科进步以及各种科学和技术领域的新应用铺平了道路。

3.1.6 影响人工智能在仿生和仿生系统中应用的关键期刊
本节确定了塑造人工智能驱动仿生和仿生系统研究格局的关键学术期刊和会议。根据表4的引用指标和论文发表量，突出显示了对该领域贡献最大的最具影响力的期刊。

排名 期刊 论文发表量 总引用量
1 Advances in Intelligent Systems and Computing 276 1030
2 Communications in Computer and Information Science 161 241
3 IEEE Access 119 3645
4 Procedia Computer Science 111 1087
5 Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 110 388
6 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, ROBIO 2019 100 685
7 Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 97 809
8 Bioinspiration and Biomimetics 86 2883
9 Neurocomputing 79 2809
10 IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 78 7201
11 ACM International Conference Proceeding Series 74 175
12 Biomimetic 67 319
13 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 64 3237
14 Advanced Materials 60 7888
15 Neural Computing and Applications 58 3021

表4 人工智能应用于仿生和仿生系统的前15本期刊/会议

分析显示，Advances in Intelligent Systems and Computing的论文发表量最高，为276篇，其次是Communications in Computer and Information Science，有161篇论文，以及IEEE Access，有119篇论文。在引用影响力方面，Advanced Materials的总引用量最高，为7888次，其次是IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics，为7201次。这些结果表明，论文发表量和引用影响力在主要出版渠道中的分布模式不同。

专业期刊，包括"Bioinspiration & Biomimetics"和"Neurocomputing"，在连接计算智能、神经网络和仿生工程应用方面发挥着关键作用。这些期刊不仅发表基础性研究，还为推动仿生机器人、材料科学和能源存储应用创新的实用研究做出了重大贡献。

这一细化分析为研究人员提供了最具影响力的出版渠道指南，并突出了推动创新以及整合人工智能（特别是机器学习）和仿生学方法方面讨论的期刊。识别这些关键期刊为了解该领域当前状态提供了有价值的见解，并有助于塑造该跨学科领域的未来研究方向和合作。

作为表4的补充，图4展示了按研究领域划分的引用分布并标注了领先类别。

最大份额的领域为"其他"，共4372次引用，其次是工程学2687次引用、科学1602次引用，随后是计算机科学（416次）和材料科学（374次），能源（119次）、环境科学（41次）、数学（33次）、商业与经济学（28次）、化学（24次）、农业与食品科学（16次）、物理学（7次）和社会科学（3次）贡献较小。图4 展示了人工智能驱动仿生研究中各研究领域的引用分布。饼图进一步显示了与人工智能驱动仿生研究相关的不同研究领域的引用分布情况。数据表明，大多数引用来自被归类为"其他"的广泛科学领域，表明该领域存在多样化的跨学科应用，这些应用并不完全归属于传统学科范畴。这说明人工智能驱动仿生学在多个学科中产生了广泛影响，超越了通常与该领域相关联的学科。第二大类别"科学"可能包含基础研究贡献，包括实验和理论研究，这些研究建立了仿生学的核心原则。"材料科学"紧随其后，反映了人工智能驱动仿生学在开发先进材料方面的作用，例如仿生复合材料、自修复材料和智能表面。虽然"能源"、"数学"和"化学"的贡献相对较小，但其出现表明了人工智能和仿生学开始产生影响的新兴领域。"能源"类引用表明其在仿生能源存储系统、高效热管理和可再生能源优化方面的应用。"数学"可能与计算模型和优化算法密切相关，这些算法对于模拟和改进仿生设计至关重要。而"化学"方面的贡献则与仿生催化、纳米技术和受自然系统启发的生化应用有关。这种分布凸显了人工智能与仿生学研究固有的跨学科性质。它展示了该领域如何从多个科学和工程学科中汲取知识，以创新性地解决广泛的应用问题，同时也强调了进一步探索和整合的潜在领域。这一精细化分析为研究人员提供了关于最具影响力的出版平台的指引，并凸显了在整合人工智能和仿生方法论方面推动创新和讨论的期刊。识别这些关键期刊为了解该领域的现状提供了有价值的洞察，并有助于塑造未来在该跨学科领域的研究方向和合作。3.1.7 影响人工智能驱动仿生研究的机构分析 表5列出了对人工智能驱动仿生和仿生研究贡献最大的前10家机构，按总引用量排名。同时也报告了文件数量以表明研究产出能力。该分析代表了更广泛的人工智能-仿生学和仿生系统数据集。其目的是在研究具体应用领域（包括能源）在文献计量图谱中的位置之前，识别整体研究格局中的主要机构贡献者。排名 | 机构 | 国家 | 文件数 | 引用量 | 1 | 埃及开罗大学计算机与信息学院 | 埃及 | 12 | 1735 | 2 | 埃及贝尼苏韦夫大学计算机与信息学院 | 埃及 | 8 | 1569 | 3 | 罗马尼亚巴贝什-博雅伊大学数学与计算机科学学院 | 罗马尼亚 | 9 | 1560 | 4 | 中国科学院大学，北京，中国 | 中国 | 26 | 973 | 5 | 越南顺化大学研发研究所 | 越南 | 16 | 934 | 6 | 深圳大学高等研究院，中国 | 中国 | 8 | 769 | 7 | 巴基斯坦阿托克康萨茨信息技术研究所电气工程系 | 巴基斯坦 | 8 | 614 | 8 | 上海海事大学水下运载器与智能系统实验室，上海，中国 | 中国 | 8 | 321 | 9 | 南京航空航天大学物联网工程学院，常州，中国 | 中国 | 9 | 300 | 10 | 墨西哥蒂华纳技术学院，蒂华纳 | 墨西哥 | 9 | 256 表5 人工智能在仿生和仿生系统应用方面文档和引用量最多的前10家机构 结果显示，来自埃及、罗马尼亚、中国、越南、巴基斯坦和墨西哥的机构是引用量最高的贡献者。埃及开罗大学计算机与信息学院排名第一，拥有12篇文档和1735次引用，其次是埃及贝尼苏韦夫大学计算机与信息学院和罗马尼亚巴贝什-博雅伊大学数学与计算机科学学院。这些机构在人工智能驱动的计算智能、优化和仿生系统方面展现了强劲的引用影响力。中国科学院大学在所列机构中文档数量最多，拥有26篇出版物和973次引用，表明其在更广泛的人工智能-仿生学领域具有强大的研究产出能力。其他机构包括越南顺化大学、深圳大学、巴基斯坦康萨茨信息技术研究所、上海海事大学、南京航空航天大学和墨西哥蒂华纳技术学院，进一步反映了人工智能-仿生学交叉领域研究的国际化和跨学科性质。这一机构分析表明，最强的贡献者主要与计算智能、优化、机器人和更广泛的仿生系统相关。因此，表5支持了对该领域整体的图谱映射，但不应被视为技术能源储存（TES）领域机构领导力的证据。能源相关研究（包括TES和其他可再生能源应用）的位置通过关键词共现、叠加可视化和研究领域分析进行了单独评估。3.2 关键词分析 关键词分析为人工智能驱动仿生学领域的研究趋势和主题演变提供了关键洞察。通过考察作者关键词的共现模式，本节描绘了研究格局的概念结构，识别了人工智能在仿生和仿生系统应用中的主要主题、新兴趋势和潜在知识空白。3.2.1 关键词共现网络分析 本节分析了作者关键词的共现情况，以识别人工智能（尤其是机器学习）在仿生和仿生系统应用中应用的主要主题和趋势。关键词直接反映了研究聚焦领域，因此其分析是理解人工智能驱动仿生学发展轨迹的关键步骤。通过识别高频关键词及其相互关联，本研究描绘了主要研究领域，并检测了该领域的新兴趋势。分析采用共现阈值进行，即关键词必须至少出现六次。在17,552个唯一关键词中，有103个达到了最低出现次数阈值（六次），被纳入最终共现网络。链接数表示与给定关键词相关联的其他关键词数量，而总链接强度代表这些连接强度的总和。关键词按总链接强度排名。共现网络揭示了人工智能在仿生学和仿生技术中应用演变的宝贵洞察。研究格局的特点是跨学科贡献，涵盖工程学、医学、材料科学和机器人学。该分析产生了几个主要聚类，反映了人工智能驱动仿生研究的主题组织。最突出的聚类之一聚焦于包括机器学习在内的仿生机器人学。关键词如仿生机器人、人工神经网络（ANN）、强化学习和群体智能形成了强关联，表明研究者高度重视模仿生物原理的自主系统和智能决策机制。这些研究展示了人工智能技术如何通过提高适应性、效率和实时决策能力来增强仿生机器人。此外，最近人工智能加速仿生材料的进展表明该领域处于早期但快速增长阶段。例如，机器学习辅助的分级珍珠母贝灵感和梯度结构复合材料设计改进了强度-韧性权衡和多功能性。与此同时，下一代综述记录了人工智能赋能的仿生材料发现和性能预测流程，强调尽管有前景的原型设计和计算筛选，大规模验证、标准化基准和端到端的设计到制造流程仍然有限。在机器人方面，全面综述记录了人工智能驱动的仿生运动、感知和控制领域的持续增长，包括群体机器人和软体机器人，但也强调了现实世界鲁棒性和能量感知自主性方面的开放挑战。另一个重要聚类围绕优化和计算智能展开。演化算法、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和深度学习频繁出现，强调了人工智能在优化各种应用的仿生设计方面的作用。这些方法通过完善控制机制、增强自适应学习和提升整体系统性能，促成了更高效仿生解决方案的开发。第三个显著聚类突出了材料科学和能源应用。虽然相对缺乏代表性，但与仿生材料、自适应结构和仿生能源系统相关的关键词表明，利用人工智能开发可持续和智能材料用于能源存储和转换的兴趣正在兴起。虽然机器人学和优化算法的研究取得了实质性增长，但仿生学中能源相关的人工智能应用仍然相对缺乏探索。这表明在研究投入方面存在差距，特别是在热能储存（TES）、仿生相变材料（PCM）和人工智能驱动的可再生能源解决方案方面。为了进一步研究这些发现，接下来各节将探讨主要研究主题和趋势，详细分析人工智能技术如何塑造各种学科中的仿生应用。3.2.2 主要研究主题和趋势 文献计量图谱（图5）展示了研究关键词的共现情况，揭示了代表人工智能驱动仿生学主要主题的不同聚类。机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）作为中心节点出现，反映了它们在人工智能赋能仿生系统中的基础作用。这些技术对于优化仿生机器人、材料适应和智能决策系统至关重要。图5 使用VOSviewer软件制作的关键词共现图谱 红色聚类高度集中在人工智能技术方面，如深度学习、图像处理和仿生机器人学，表明研究者高度关注模仿生物原理的自主系统和智能机器。绿色聚类包含演化算法、元启发式算法和仿生算法等术语，表明研究者关注用于自适应控制、特征选择和计算智能的优化技术。这些优化方法是提升工程系统效率的基础，涵盖从机器人学到材料科学的多个领域。蓝色聚类突出了与神经形态计算、突触学习和忆阻器架构相关的研究，表明了连接人工智能、神经科学和仿生学的重大跨学科努力。该聚类反映了在计算应用中基于大脑启发的人工智能模型的兴起，这些模型模仿了生物神经元的适应性和学习机制。该聚类中网络安全相关关键词的出现表明对人工智能驱动仿生系统抵御网络威胁的韧性日益关注。此外，与能源相关的术语（例如"能源效率"、"热能储存"、"可再生能源"）在图5中的节点尺寸较小，与机器人和优化相关术语相比链接较弱。这表明人工智能驱动仿生学的能源应用在当前文献中相对缺乏代表性。对于材料领域，近期研究报告了人工智能在加速仿生材料发现和设计中初步但不断增长的应用（例如，机器学习辅助的分级复合材料和梯度结构），但大规模验证和标准化基准仍然有限。对于机器人学，全面综述记录了人工智能赋能仿生运动和控制方面的强劲进展，但也指出在现实世界鲁棒性和能量感知自主性方面存在开放挑战。为进一步支持对关键词共现图谱的解读，表6列出了从VOSviewer导出的按总链接强度排名的最强关键词。总链接强度代表一个关键词与网络中所有其他关键词之间共现链接的总体强度。排名靠前的关键词由ANN、机器学习、仿生算法、演化算法、优化、GA、PSO、深度学习、群体智能和神经形态计算主导。这证实了该领域的概念核心主要围绕AI/ML方法、仿生优化和计算智能。排名 | 关键词 | 链接数 | 总链接强度 | 出现次数 | 平均出版年份 | 1 | ANN | 102 | 954 | 91 | 42017.39 | 2 | Machine learning | 89 | 843 | 71 | 12020.59 | 3 | Bio-inspired algorithm | 76 | 715 | 48 | 72019.99 | 4 | Evolutionary algorithm | 71 | 655 | 45 | 62017.54 | 5 | Optimisation | 70 | 608 | 38 | 32019.70 | 6 | GA | 68 | 573 | 34 | 32018.14 | 7 | AI | 79 | 558 | 39 | 82020.14 | 8 | PSO | 63 | 522 | 29 | 92018.43 | 9 | Deep learning | 71 | 492 | 38 | 62021.47 | 10 | Swarm intelligence | 59 | 472 | 25 | 52017.22 | 11 | Bio-inspired | 76 | 420 | 32 | 02019.57 | 12 | SNN | 56 | 408 | 42 | 32019.88 | 13 | Bio-inspired computing | 62 | 372 | 21 | 92017.70 | 14 | ACO | 54 | 344 | 22 | 82017.84 | 15 | Metaheuristic | 45 | 336 | 17 | 02019.46 | 16 | Feature selection | 45 | 297 | 18 | 12020.52 | 17 | Neuromorphic computing | 46 | 251 | 19 | 42020.15 | 18 | CNN | 55 | 238 | 23 | 42020.98 | 19 | Artificial bee colony | 33 | 181 | 89 | 2018.26 | 20 | Biomimetic | 47 | 170 | 19 | 82015.78 表6 VOSviewer共现网络中按总链接强度排名的前20个关键词 与主导性人工智能和优化相关术语（如ANN、机器学习、仿生算法和优化）相比，能源相关术语的突出程度要低得多。关键词"energy（能源）"未出现在前20名中，排名第41位，出现49次，总链接强度为82。关键词"maximum power point tracking (MPPT)（最大功率点跟踪）"排名第98位，出现14次，总链接强度为14。这些数值远远低于主导性人工智能和优化相关术语的数值，如ANN、机器学习、仿生算法和优化。这些定量证据支持了以下结论：能源相关的人工智能-仿生学应用在整体关键词网络中仍然相对缺乏代表性和整合度。3.2.3 研究空白和未探索领域 尽管人工智能和仿生学已成功应用于多个领域，但能源应用仍然相对缺乏探索。图5显示，与能源效率、可再生能源和热能储存（TES）相关的术语与人工智能和仿生学的连接比聚焦于机器人学、优化和计算智能的聚类更为薄弱。虽然仿生优化技术在工程应用中得到了广泛采用，但将这些策略应用于可持续能源解决方案仍处于早期阶段。关于仿生相变材料（PCM）、能源储存和人工智能驱动可再生能源系统的研究仍然有限，这表明人工智能驱动仿生学在提升能源可持续性和效率方面的全部潜力尚未得到充分发挥。此外，人工智能增强仿生解决方案在能源电网优化、自调节能源系统和仿生热调节机制方面的整合，尚未达到与机器人学或计算领域相同的研究强度水平。这表明未来跨学科合作存在机遇，特别是在开发人工智能驱动的仿生可持续能源储存和自适应能源管理系统方面。3.2.4 跨学科合作的必要性 文献计量分析强调了在新兴领域中充分发挥人工智能驱动仿生学潜力所需的加强跨学科合作的重要性。

尽管机器人技术、材料科学和计算智能领域已广泛采用人工智能驱动的仿生方法，但能源领域仍然相对空白。在共现网络中，能源相关关键词的表征不足表明，弥合人工智能、仿生学与能源研究之间的鸿沟需要更加集中的努力。人工智能优化的仿生能量存储、仿生热调节系统以及人工智能驱动的智能电网的发展，有望显著提升能源的可持续性和效率。人工智能科学家、能源工程师和仿生研究者之间的合作研究，加速了自适应能源管理和智能节能材料的创新。

3.2.5 与人工智能和机器学习相关的关键词
图6展示了仿生学研究中关键词"AI"和"Machine Learning"的共现情况，揭示了它们与其他关键术语之间的关系。对这些关键词集群的分析揭示了主导的研究主题，以及人工智能特别是机器学习在仿生应用中的整合程度。

图6 使用VOSviewer展示的关键词(a)"AI"和(b)"Machine learning"共现图

如图6a所示，共现网络表明机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）是仿生学研究中应用最广泛的技术，这从其较大的节点尺寸可以看出来。此外，出现了一个与工程应用相关的关键词集群，包括"optimisation"（优化）、"genetic algorithms"（遗传算法）和"particle swarm optimisation"（粒子群优化）。这些发现表明，人工智能/机器学习技术在面向工程的仿生研究中占有重要地位，特别是在自适应、自学习和自主系统的开发方面。

同样，如图6b所示，另一个关键词集群突显了人工智能在医学研究中的应用。诸如"pattern recognition"（模式识别）和"diagnosis"（诊断）等关键词频繁出现，反映了人工智能驱动模型，特别是神经网络，在仿生医学中的应用。这些模型被广泛应用于医学诊断、仿生假肢和个性化医疗，展示了人工智能在仿生研究中整合的跨学科特性。

尽管取得了上述进展，但能源领域在共现网络中仍然表征不足。人工智能/机器学习与能源相关术语之间相对较弱的连接表明，与机器人和医学应用相比，能源存储、效率优化和可再生能源集成方面的仿生应用受到的关注较少。

此外，图6b揭示了"machine learning"（机器学习）、"energy efficiency"（能源效率）和"energy"（能源）之间的间接关系。尽管这些连接较弱，但它们表明了一个新兴的研究方向，即人工智能驱动模型可以通过仿生方法提升能源的可持续性。能源相关关键词在网络中的表征不足表明了研究空白，凸显了对能源存储、电网管理和自适应能源系统中人工智能驱动仿生解决方案进行进一步探索的必要性。

这些发现强调了跨学科合作的必要性，特别是人工智能研究者、能源工程师和仿生科学家之间的合作。将人工智能应用扩展到机器人技术和医学诊断等成熟领域之外，可以推动受生物系统启发的可持续能源解决方案的创新。

3.2.6 与仿生学相关的关键词
图7展示了仿生学和人工智能领域中各种概念和技术之间的相互关联关系。中心节点"biomimetic"（仿生）与诸如"machine learning"（机器学习）、"ANN"（人工神经网络）、"bio-inspired"（仿生）和"bio-inspired robotics"（仿生机器人）等节点的关系，展示了人工智能驱动的仿生方法的关键作用，这些方法从自然和生物系统中汲取灵感。围绕这些节点的集群突显了这些技术在机器人、计算神经科学、安全和优化算法等多样化领域的应用。网络结构反映了思想的交叉融合，其中诸如"bio-inspired robotics"（仿生机器人）、"swarm intelligence"（群体智能）、"pattern classification"（模式分类）和"neuromorphic system"（类脑系统）等概念涌现为复杂问题的仿生解决方案。这一全面的可视化展示了仿生学与人工智能交叉的多面性，突显了创新性和自然启发技术发展的潜力。

图7 使用VOSviewer展示的关键词"biomimetic"共现图

3.2.7 与仿生算法相关的关键词评估
如图8所示，共现网络中"bio-inspired algorithm"（仿生算法）集群的分析揭示了聚焦于人工智能和仿生学研究领域的显著见解。该集群显著展示了诸如"optimisation"（优化）、"evolutionary algorithm"（进化算法）、"ant colony optimisation"（蚁群优化）、"differential evolution algorithm"（差分进化算法）、"metaheuristic"（元启发式）、"artificial bee colony"（人工蜂群）和"genetic algorithm (GA)"（遗传算法）和"swarm intelligence"（群体智能）等关键词，表明了对通过模仿自然过程来解决复杂问题的自然启发计算方法的高度关注。

图8 使用VOSviewer展示的关键词"bio-inspired algorithm"共现图

例如，进化算法（EA）和遗传算法（GA）模拟自然选择[]，而蚁群优化（ACO）模拟蚂蚁的寻路行为[]。诸如人工蜂群和群体智能等技术分别借鉴蜜蜂的觅食模式和动物的集体行为，以寻找高效解决方案[，]。这些算法与机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）等人工智能技术的整合，强调了该研究的跨学科特性，将计算机科学、生物学和工程学原理相结合，以增强仿生系统的能力。

新兴趋势表明，群体智能、遗传算法和进化算法在工程、化学和医学等领域的日益广泛应用。在工程领域，仿生算法被用于设计更高效和自适应的工程系统。例如，遗传算法优化结构设计，而群体智能增强了机器人控制系统。在化学领域，这些算法通过模拟自然选择过程来识别有前景的化合物和优化化学反应，帮助分子设计和药物发现[，]。仿生人工智能技术被应用于医学诊断、治疗规划和个性化医疗[，]。进化算法优化治疗方案，而受生物过程启发的机器学习模型提高了诊断准确性。这些技术被探索其通过模仿生物系统创新和优化过程的潜力[，]。然而，存在潜在的研究空白，包括需要对现实世界实施、可扩展性以及这些仿生算法与物联网（IoT）等技术集成的进一步研究，以实现高级应用。

3.2.8 关键词叠加可视化
图9所示的叠加可视化提供了人工智能驱动的仿生研究关键词共现网络的时间和结构视角。在此图中，节点大小代表关键词出现频率，链接厚度反映关键词之间的共现强度，节点位置表示主题接近度，而颜色代表每个关键词的平均出版年份。根据VOSviewer图例，深蓝色/紫色对应较早的平均出版年份，绿色表示中间年份，而黄色表示较近的平均出版年份。因此，地图的解释应同时考虑网络结构和时间分布，而不仅仅是颜色。

图9 使用VOSviewer软件获得的关键词叠加可视化图

最大和最中心的节点，包括"ANN"（人工神经网络）、"machine learning"（机器学习）、"AI"（人工智能）、"bio-inspired algorithm"（仿生算法）、"optimisation"（优化）和"evolutionary algorithm"（进化算法），表明该领域的主要概念核心。它们的中心位置和密集连接表明，人工智能驱动的仿生研究主要围绕机器学习、人工神经网络和仿生优化方法组织。这些术语连接了网络的几个部分，表明它们作为跨越不同应用领域的方法论桥梁。

叠加颜色进一步展示了该领域重心随时间的变化。较早和中间的术语主要与神经网络、仿生学、机器人和基础仿生计算相关。较近的黄色术语集中在优化相关主题周围，包括"bio-inspired algorithm"（仿生算法）、"optimisation"（优化）、"evolutionary algorithm"（进化算法）、"particle swarm optimisation"（粒子群优化）和相关的计算方法。这表明近期的人工智能–仿生学研究越来越关注自适应优化和自然启发的计算策略。

几个较小的节点出现在网络的边缘。这些术语代表更专门或联系较少的主题。它们的较弱连接表明，尽管这些主题在文献中存在，但它们尚未像机器人、机器学习和优化那样强烈地整合到核心的人工智能–仿生研究结构中。因此，图9支持了更广泛的解释，即该领域围绕人工智能/机器学习和仿生优化成熟且高度互联，而一些特定应用领域则相对分散。

能源相关应用不是叠加图中最主导或最中心的术语。因此，图9仅用作支持该领域时间发展的辅助证据。能源相关的人工智能–仿生应用表征不足与关键词共现结果、领域分布以及关键词出现频率和连接强度的定量比较结合解释。总体而言，叠加可视化表明人工智能驱动的仿生学在机器学习、神经网络、机器人和优化方面发展强劲，而能源相关应用和其他专业领域仍较不中心，需要更强的跨学科发展。

3.2.9 人工智能驱动的仿生能源应用：证据与空白
文献计量图和叠加可视化表明，人工智能驱动的仿生能源研究虽然正在兴起，但相对表征不足。三个子领域既展示了活动也显示了空白：

1. 热能存储（TES）和相变材料（PCM）：人工智能用于TES的性能预测和参数推断；然而，用于储罐几何/内部设计、PCM选择和封装以及退化感知运行控制的端到端仿生人工智能流程仍然稀缺。很少有研究明确将自然界的热调节策略转化为系统规模的TES资产的人工智能控制策略[，，]。

2. 太阳能光伏和光管理：仿生微/纳米结构用于光捕获和抗反射，人工智能优化展示了定制此类纹理的前景；然而，在多目标优化中包含耐久性、可制造性和成本的模块级演示有限[86]。

3. 风能/气动捕获和变形表面：人工智能引导的仿生叶片和表面变形概念（如鸟类/鲸鱼鳍类比）主要存在为原型或模拟，经过现场验证的、人工智能闭环控制器的数量相对较少，这些控制器在真实湍流谱下协同优化效率、载荷和噪声[87, 88]。

这些观察与VOSviewer网络中能源相关关键词的较弱共现一致，并且"能源"分类的引用份额相对于"科学"和"材料科学"较小。总之，证据支持了专注于能源的人工智能–仿生应用相对于机器人和计算仍处于早期阶段的说法。

4 讨论
4.1 人工智能与仿生学：学科的融合
人工智能与仿生的整合在多个领域带来了变革性发展。研究文献的共现网络突显了几个主要应用领域，在这些领域中，人工智能通过优化和学习算法增强了仿生设计。关键领域包括能源效率、仿生算法、类脑计算、物联网集成和网络安全，如下所述。

1. 能源效率：人工智能技术，特别是机器学习（ML）和进化算法（EA），通过预测需求、增强供应效率和改进能源存储技术来优化能源使用。这导致了热能存储（TES）系统、仿生太阳能电池板以及自然模仿风力涡轮机设计的进步[]。

2. 仿生算法：人工智能驱动的仿生算法模仿自然问题解决过程。流行的技术包括用于网络路由的蚁群优化（ACO）、用于结构设计的遗传算法（GA）以及用于资源管理的群体智能。这些算法被广泛应用于自主机器人系统、材料科学和自适应工程[，]。

3. 类脑计算：受生物神经结构启发，类脑计算模仿类脑处理，提高了人工智能系统的效率和适应性。这些系统对于自主控制、机器人和高性能计算至关重要，特别是在实时自适应机制中，如仿生假肢和自学习机器人[，]。

4. 与物联网的集成：人工智能驱动的物联网框架越来越多地应用于仿生系统中进行实时监测和预测性维护。这些应用优化了能源管理、自主工业控制和环境监测，使人工智能驱动的仿生技术在智能电网应用和仿生城市基础设施中高效[，]。

5. 网络安全：随着人工智能系统变得更加互联，确保仿生系统中的网络安全成为一个日益增长的优先事项。人工智能驱动的防御机制，如入侵检测算法和异常检测模型，对于保护仿生自主机器人和关键基础设施免受网络威胁至关重要[]。

跨地图和文献的综合证实了两种并行动态。首先，仿生材料和机器人显示出强大的人工智能整合，但材料在标准化基准、规模化以及设计到制造整合方面仍处于早期阶段[，]。其次，能源导向应用表现出较弱的关键词连接和较低的主题表征，与有限的人工智能仿生TES设计/控制报告、人工智能优化的仿生PV纹理以及现场验证的仿生气动/变形控制的有限报告一致[]。定量文献计量与定性领域示例之间的这种一致强化了能源和材料代表人工智能驱动仿生学有前景但未充分开发前沿的解释。

表7提供了人工智能在仿生学中关键应用的结构化概述，突显了其在多个领域的影响力。它分类了主要应用领域、所采用的人工智能技术及其主要实施领域。此摘要说明了人工智能驱动的优化、学习算法和自适应机制如何增强仿生设计在能源管理、机器人、计算智能和网络安全中的应用。该表作为理解人工智能驱动仿生学跨学科影响的简明参考。

| 应用领域 | 描述 & 使用的人工智能技术 | 关键领域 | 参考文献 |
|---------|------------------------|---------|--------|
| 能源效率 | 基于人工智能的能源存储（TES）优化、仿生太阳能电池板和风力涡轮机设计。

机器学习算法预测能源需求并优化能源分配。能源系统，可持续工程[ ]生物启发算法AI驱动算法如遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）和群体智能模拟自然优化策略，用于系统设计、网络路由和自适应结构。机器人学，计算优化，智能基础设施[ ]神经形态计算受大脑启发的AI模型增强了自主系统、机器人学和实时自适应控制。应用于假肢、自学习机器人和高速计算。生物电子学，高性能计算，自主系统[ ]物联网集成AI驱动的物联网框架用于预测性维护、智能电网能源管理和生物启发式工业自动化。智慧城市，环境监测[ ]网络安全基于AI的入侵检测和威胁缓解，针对仿生自主机器人和智能基础设施。安全系统，自主机器人学[ ]

表7 AI在生物模拟中的应用。在新的标签页中打开表格。

随着AI驱动的生物模拟研究不断扩展，人们逐渐认识到，生物模拟（又称生物启发）是一个跨学科领域，该领域从生物系统中汲取原理以开发创新的工程解决方案。在过去几十年中，人工智能（AI）的进步极大地增强了生物模拟研究，推动了材料科学、机器人学和生物医学工程等多领域中自然启发式技术的发展[ ]。AI使计算系统能够模拟人类认知，而机器学习（ML）作为AI的一个子集，能够从数据中学习而无需显式编程，二者彻底改变了生物模拟系统的设计、优化和实施方式[ ]。

AI技术包括深度学习、进化算法、人工神经网络（ANN）和强化学习，在分析复杂生物系统和提取可转化为创新技术解决方案的功能原理方面发挥了关键作用[ ]。这些计算工具使研究人员能够建模、模拟和优化生物启发式设计，从而在各种工程应用中提升效率和适应性[ ]。

**4.2 AI在生物模拟材料与设计中的应用**

将AI，特别是机器学习算法整合到生物模拟材料研究中，加速了新型高性能自然启发材料的发现。基于生物数据训练的计算模型能够预测材料性能，并根据期望的性能标准建议最佳成分[ ]。例如，对天然材料（如珍珠母和蛛丝）中分层结构的AI驱动模拟，已促成超轻高强度复合材料的发展[ ]。

机器学习还在优化生物启发表面方面发挥作用，如模仿荷叶的疏水涂层和受壁虎黏附启发的自清洁表面[ ]。AI驱动的优化方法有助于微调表面参数，以提升医疗植入物、航空航天和节能建筑等应用中的性能[ ]。

**4.3 AI在生物启发机器人与自动化中的应用**

AI改变了生物启发机器人学领域，推动了自适应自主系统的开发，这些系统能够模仿自然运动和决策过程[ ]。机器人研究从昆虫、鸟类和海洋生物等动物中获得灵感，以设计更高效的机器人移动、物体操作和环境感知[ ]。

神经网络、强化学习和计算机视觉算法被应用于提升生物启发机器人的性能。这些技术使机器人能够从环境中学习、动态调整其运动，并与复杂且不可预测的地形互动[ ]。AI驱动的控制系统改善了机器人抓取、自主导航以及协作机器人系统中的群体智能[ ]。

**4.4 AI与医学中的生物模拟策略**

医疗保健和生物医学工程领域受益于AI驱动的生物模拟方法[ ]。基于生物数据集训练的神经网络和机器学习模型推动了医学诊断、药物发现和假肢设计的进步[ ]。仿生AI被用于再生医学，以设计自愈材料和能与生物组织动态交互的智能植入物[ ]。

例如，基于AI的人体神经系统计算模型为大脑启发的神经形态计算芯片开发提供了信息[ ]。仿生AI还被用于生物制造技术，如组织和器官的3D生物打印，从而能够创建个性化医疗植入物和人造器官[ ]。

**4.5 AI在生物模拟能源系统中的新兴作用**

尽管AI驱动的生物模拟取得了显著进展，但与机器人、计算智能和优化导向的研究相比，能源相关应用的发展仍然较为滞后。文献计量图谱支持这一解读，其中能源相关术语的表现较弱，连通性也低于机器学习、人工神经网络、生物启发算法和优化等核心术语。

AI和生物模拟方法在多个能源相关领域展现出潜力，包括热能存储、生物模拟热管理、可再生能源优化、太阳光管理、风能设计和节能建筑系统[ ]。在热能存储方面，AI方法支持性能预测、设计优化和运行控制，而生物模拟原理则为改善热传递、流体分布和几何设计提供了途径[ ]。生物模拟智能热管理材料进一步展示了自然启发结构如何与机器学习驱动的材料发现和优化相结合[ ]。生物启发算法对于能源系统优化和电力系统应用也具有相关性[ ]。

在太阳能领域，生物启发的光捕获概念对于提高光捕获和表面功能具有重要作用[ ]。生物模拟流体流动和表面设计概念，如鱼皮启发结构，为流控和空气动力学设计提供了有用灵感，尽管直接的AI辅助能源应用仍然有限[ ]。生物启发材料还通过自然启发的热和结构设计原理，促进了建筑节能[ ]。

总体而言，现有证据表明AI-生物模拟能源研究正处于萌芽阶段但仍较为零散。与机器人、神经形态计算和通用优化应用相比，较少研究直接结合生物启发设计、AI建模、实验验证和能源系统中的可扩展实施。因此，未来的工作应加强AI、生物模拟和能源工程在热能存储、太阳能、风能、建筑能源系统、能源收集系统以及自适应能源管理方面的整合。

**5 结论**

本文献计量分析全面评估了AI（尤其是机器学习算法）与生物模拟交叉领域的研究格局，揭示了主要趋势和关键知识空白。AI驱动的生物模拟应用已广泛应用于机器人学、计算智能和材料科学，展示了强大的跨学科采用。机器学习（ML）和人工神经网络（ANNs）尤为突出，推动了生物启发优化、神经形态计算和智能控制系统的进步。

本研究的一个重要见解是，AI技术在不同科学领域中的优先应用领域存在差异。优化算法如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）在工程领域已十分成熟，而神经网络则主导了医学诊断领域的应用。尽管AI显著提升了生物模拟技术，但仍有多个研究空白亟待探索：

- **能源应用**：AI驱动的生物模拟解决方案在热能存储（TES）、可再生能源和智能能源管理方面仍然有限，尽管它们具有提升可持续性和效率的巨大潜力。对于热能存储，很少有研究探索AI引导的生物启发式储罐几何设计或相变材料（PCMs）的优化。在可再生能源方面，AI尚未被广泛应用于太阳能收集的生物启发式设计、风力涡轮叶片优化或潮汐/海洋能系统。对于智能能源管理，受生物系统启发的自适应和自调节算法发展仍显滞后，限制了实时能源优化的进展。
- **生物模拟材料**：AI在设计、预测和优化生物启发材料方面仍未得到充分利用，而这些材料有望革新自愈材料、自适应复合材料和结构工程。
- **传感与感知系统**：AI驱动的生物模拟传感技术模仿生物机制（如回声定位和昆虫视觉）仍处于欠发展阶段，但它们对机器人学、环境监测和医学诊断具有广阔前景。
- **控制机制**：AI辅助的生物模拟运动控制和自适应控制系统需要进一步探索，以提升实时决策和系统适应性。
- **跨学科合作**：AI、生物模拟、能源工程和材料科学之间的跨领域研究缺乏，限制了AI驱动的生物模拟创新的全部潜力。

这些发现表明，未来的研究可以从更广泛地整合AI驱动的生物模拟方法到不同能源技术中受益，而非仅关注孤立的应用。具体优先事项包括生物启发能源材料的预测建模、可再生能源组件优化、AI支持的热管理、自适应风能和太阳能技术、能源收集系统以及智能能源网络的控制策略。热能存储和基于相变材料的系统代表了这一更广泛能源图景中的一个有前景的方向，但它们并非唯一相关路径。

总之，尽管AI驱动的生物模拟在机器人学、神经形态计算和优化策略方面取得了显著进展，但其在能源系统、材料科学、感官感知和自适应控制中的应用仍然是新兴研究领域。本文献计量分析为识别研究空白和引导跨学科合作奠定了基础，从而可能带来变革性的AI驱动的生物模拟能源创新。通过解决这些挑战，未来的研究可以发掘新颖的生物启发式解决方案，提升跨多个领域的效率、可持续性和适应性。

**CRediT作者贡献声明**
Nadiya Mehraj：撰写——初稿、可视化、调查。Carles Mateu：撰写——审阅与编辑、监督、数据管理、概念化。Emiliano Borri：撰写——审阅与编辑、验证、方法学、形式分析、数据管理、概念化。Jo?o Castro-Gomes：撰写——审阅与编辑、项目管理、资金获取、形式分析。Luisa F. Cabeza：撰写——审阅与编辑、监督、资源、项目管理、方法学、资金获取、概念化。

**伦理批准和参与同意**
不适用。

**发表同意**
所有作者同意发表本稿件。

**数据和材料的可用性**
应通讯作者要求可提供数据。

**资金**
见致谢部分。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所报告的工作。