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微机器人和纳米机器人是一项发展中的技术，其从简单的具备“运动性”运动能力的微/纳米机器演化为能够通过化学或物理信号相互通信的物理机器智能。与此同时，人工智能（artificial intelligence, AI）正迅速融入我们的现代生活。研究人员在此探讨了如
微机器人和纳米机器人是一项发展中的技术，其从简单的具备“运动性”运动能力的微/纳米机器演化为能够通过化学或物理信号相互通信的物理机器智能。与此同时，人工智能（artificial intelligence, AI）正迅速融入我们的现代生活。研究人员在此探讨了如何在微/纳米机器人系统中实现人工智能。人工智能的进步不仅提升了微/纳米机器人的性能，还推动了从外部驱动的、任务特定的平台向能够在高度复杂环境中运行的自主、自适应和多功能系统的根本性转变，这些系统可用于临床和环境应用。在微/纳米尺度下，推进、感知和控制面临若干限制，包括有限的计算能力，这些限制阻碍了确定性导航和任务执行。机器学习的最新进展，包括深度学习、强化学习和物理信息模型（physics-informed models），为克服这些限制提供了强大的解决方案。本展望性文章强调，人工智能与微/纳米机器人技术的融合正在创造一个前景广阔的交叉学科，用于临床和环境领域的转化应用。AI辅助设计加速了针对特定应用的功能材料的发现，优化了高效推进的几何和表面特性，并实现了微/纳米机器人架构的生成式制造。此外，基于深度学习的超声、光学深度估计和多模态感知可实现精确的实时定位——这是闭环自主的关键要求——从而增强微/纳米机器人的成像和追踪能力。另外，数字孪生（digital twins）的使用为真实世界实验提供了预测模型，支持生物医学应用中的风险评估和患者个体化规划。AI增强型微/纳米机器人的进展将通过在复杂临床和环境条件下将实时感知和自适应决策集成到完全自主装置中，变革靶向药物递送、微创诊断、生物传感、环境修复和污染物捕获。
1 引言
微纳米机器人是尺度介于病毒（10–20 nm）至数十微米之间的微小粒子，能够运动并执行预定任务，已应用于生物医学、环境修复和食品科学等领域。传统上，微纳米机器人可以通过化学或物理方式（即改变其周围的
