4 月 7 日消息，据西安电子科技大学官方今日消息，西安电子科技大学集成电路学部郝跃院士团队常晶晶教授等人，成功研发出的一款具有 AI 增强力学诊断功能的能量自主仿生鞋垫。
该鞋垫通过仿生学设计、自供能技术和人工智能的深度融合，有望为下肢功能障碍性疾病的早期筛查、康复监测和健康管理提供一种全新的无感监测工具。
步态是反映人体健康的重要窗口。从神经系统疾病到骨骼肌肉问题，许多疾病都会在人的行走姿态中留下蛛丝马迹。然而，许多疾病早期的步态异常细微到难以察觉，往往被忽视，直到症状明显时才被发现，错失了最佳干预时机。
研究团队从大自然中汲取灵感，通过三项协同创新，构建了一套完整的闭环可穿戴监测平台。
受螳螂腿部启发，团队设计出一种双微结构电容传感器。它拥有惊人的“感知带宽”：检测下限低至 0.10 Pa，能敏感捕捉到如羽毛轻触般的微弱压力；最大量程高达 1.4 MPa，足以承受剧烈运动时的高强度冲击。
耐用性方面，经过 12000 次循环加载测试，传感器性能依然稳定，无显著衰减。
此外，鞋垫中集成了纳米钙钛矿太阳能电池（PSC）与高容量锂硫（Li-S）电池，其平均光电转换效率达 11.21%，储能效率达 72.15%。这意味着在日常行走中，当穿着者迈步于户外或有光线的环境下，鞋垫就能通过太阳能为自己“充电”；而在无光条件下，内置的锂硫电池保证持续 8 小时以上供电。
鞋垫通过 16 个通道无线模块，实时传输足底各区域的压力变化数据。这些时空压力数据被送入嵌入的人工智能算法中进行深度分析。
经过训练和优化，这套智能系统对足弓异常的识别准确率达到了 96.0%；更令人瞩目的是，它对 12 种病理步态模式的综合分类准确率高达 97.6%。
从西安电子科技大学官方公告获悉，这一可穿戴监测平台已经完成临床验证。验证结果显示，系统在实际应用场景中能够稳定运行，其采集的数据与临床评估具有良好的一致性。
