智能仿生鱼已投入长江保护：模仿鱼类游动 进行生态数据采集

快科技5月15日消息，据媒体报道，在2025世界数字教育大会期间，英国牛津大学James Crabbe院士参访武汉大学时，一组灵动的"水中精灵"引发关注。

插播：智能仿生鱼

这些拥有避障传感器的智能仿生鱼，正以每秒1.2米的游速在长江执行生态监测任务，其逼真的摆尾动作与鱼群几乎无异。

这款全球领先的水下机器人，采用柔性硅胶材质与仿生流体力学设计，能精准模拟12种淡水鱼类的游动姿态。

其头部搭载的多光谱传感器阵列，可实时采集水体pH值、溶解氧等18项生态指标，单次充电续航达48小时。目前已在长江中游建立30个智能监测节点，累计传回生态数据超50TB。

"它们对鱼群行为的模拟令人惊叹，这种非侵入式监测真正实现了科技与生态的和谐共生。"Crabbe院士在观看实时传回的江豚活动影像后表示。他同时建议："若能在群体协作算法上突破，让仿生鱼自主形成监测网络，将开启水下生态研究的新维度。"

这项创新成果背后，是武汉大学交叉学科团队历时五年的技术攻关。项目负责人透露，下一代产品将集成声呐通信与AI识别系统，计划拓展至海洋科考、海底管线巡检等场景。

【附】「科普大佬说」 智能仿生机器鱼

蜀事君

由智谱AI支持，北京市科委、中关村管委会科普专项经费资助的系列栏目“科普大佬说”第二期于AI TIME 开讲，本次讲座邀请了来自北京大学工学院教授谢广明老师。

研究背景之一

人类已经进入了信息技术时代 信息技术对人类社会的政治、 军事、 经济、 文化乃至对普通人的工作、 生活方式的影响越来越大。对信息技术发展可以进一步细分，最先广泛应用模拟信号技术，标志性产品是电视机和录像机等，然后是第一波数字信号技术浪潮，标志性产品是个人电脑，之后紧接着是第二波数字信号浪潮，标志性产品是互联网和移动数字消费。进入21世纪以后，新的技术浪潮就是机器人。所谓未来以来，人类已经进入了机器人时代。比尔盖茨也曾预言，机器人带给人类社会的改变丝毫不逊于电脑过去30年来的影响。“机器换人”已经成为一场静悄悄的社会变革。

研究背景之二

党的十八大以来，“建设海洋强国”成为国家重大战略需求，是实现中华民族伟大复兴的重要组成部分。海洋机器人是实现海洋强国梦想的关键核心装备。水下作业环境机器恶劣复杂，发展水下机器人协同技术可以作为有效应对方案，具有重要科学意义和广泛应用前景。

仿生水下机器人

美国MIT在1994年就研制出世界上首条仿金枪鱼潜水器。

如今各种水下生物都成为仿生对象，各种仿生水下机器人原理样机层出不穷。

仿生机器鱼

仿生机器鱼，参照鱼类游动的推进机理，利用机械、电子元器件或智能材料来实现水下推动的运动装置。

高效率、高机动性、高隐身性、低噪声、高适应性

面临的挑战

多学科交叉问题：鱼类游动方式包含着生物学和流体力学机理，仿生学，新材料，控制，微小型技术，群体行为学等...

理论方法问题：如非定常流体力学，材料科学，动态网格技术，水洞实验...

仿鱼机器人技术——机构建模与仿真，高效驱动装置，智能控制与决策，群体行为控制

一种典型的仿鱼水下推进系统设计与控制

我们发现鱼尾的摆动可以给水一个向后的推力，同时水也可以给鱼一个向前的反作用力，这就是鱼类在水中前进的基本原理。人们也仿照这个原理在机械中进行实现。

这是北京大学的部分仿生水下机器人样机，曾先后成功在南北极由科考人员下水试验。

仿生运动研究

以箱鲀鱼为仿生对象

1) 外形具有自稳定性

2) 内部可利用空间大

3) 高机动性

我们仿生实现了机器箱鲀的很多仿生运动行为，如倒游、翻滚运动、后空翻和垂直旋转等。

仿生感知研究

侧线是鱼体特有的感受水流信息的器官，一般分布在身体两侧和面部。

侧线在鱼类行为发挥重要作用：

1） 趋流行为

2）避障行为

3）猎物定位

4）鱼群形成

5）从涡街中捕获能量

感知机器鱼自身状态：

机器鱼自由游动下，仿生侧线可对机器鱼速度进行估计。

鱼在水中游动的同时，侧线就会记录下变化的数据。通过数据的收集，我们可以求出鱼在水中的游速。之后，我们甚至可以估计出鱼类在水中游动的轨迹。

感知邻居机器鱼状态

侧线研究激励源往往是恒定水流、偶极子振荡源或卡门涡街。而在鱼群或多机器鱼编队行为中，个体周围涡街多是反卡门涡街。我们研究振荡源为反卡门涡街时，侧线对邻居状态感知。

涡街显示实验确定尾鳍摆动是否产生稳定反卡门涡街，涡街宽度及有效距离等参数。

仿生通信研究

生物电场通信：自然界有种鱼类可以通过发射和接收微弱电场信号进行信息交互。

受此启发，设计了仿生电场通信系统，实现了一种新的水下通信方式。

个体层面的仿生

1）运动能力

2）感知能力

3）通信能力

然而，现实告诉我们仅靠个体仿生是很难帮助我们解决绝大多数问题的，我们不得不转向对群体仿生的研究——如机器鱼的集群协作编队，依据的原理就是鱼类集群协作来对抗天敌。

群体层面的仿生

将鱼类集群协作的原理应用到机器鱼之上，也是人工智能的一个重要方向——群体智能。

这些研究，无论是个体仿生还是群体仿生，我们的创新方式都是师法自然，向自然学习，将大自然的法则融入到工程装备之中，提升了人造系统的性能。

小结

1）人类已经进入机器人时代

2）仿生水下机器人技术蓬勃发展

3）水下机器人应用前景广阔