近日，天津大學材料科學與工程學院封偉教授團隊在國際權威材料期刊《Advanced Materials》(lF= 27.4)上發表題為" Biomimetic Intelligent Thermal Management Materials: From Nature-Inspired Design to Machine Learning-Driven Discovery"的重要綜述文章，系統地綜合了自然啟發和數據驅動的仿生智能熱管理材料的最新進展。詳細介紹了生物的熱調節原理啟發開發仿生智能熱管理材料的進展，包括基于顏色轉換、結構變形和相變的策略。并深入探討了機器學習在仿生智能熱管理材料中的應用，探索了如何利用大規模數據分析來增強材料的結構和性能。最后展望了仿生智能熱管理材料當前存在的挑戰和未來的發展方向。論文的第一作者為天津大學材料科學與工程學院博士生張恒、博士生何青霞和德累斯頓萊布尼茨聚合物研究所博士后張飛，通訊作者為天津大學封偉教授。相關研究獲得國家重點基金項目、科技部重點研發項目等支持。一、仿生設計原理 自然界的生物經過長期進化，形成了高效的熱管理機制。例如，變色龍的皮膚通過調節顏色反射或吸收熱量，而北極熊的毛發則提供了卓越的隔熱性能。這些自然結構為材料設計提供了豐富的靈感源泉。研究者們通過模仿這些生物結構，開發出能夠智能調節熱流的材料，為熱管理領域帶來了創新解決方案。仿生智能熱管理材料的設計基于對生物熱管理機制的深入模仿。例如，研究者們開發出能夠響應環境變化（如溫度、濕度和壓力）的材料，這些材料可以動態調整其熱性能，實現精確的熱能控制和管理。這種智能響應特性使得仿生智能熱管理材料在多變環境中具有廣泛的應用潛力。 
圖1仿生智能熱管理材料 二、仿生智能熱管理材料的分類與創新應用 2.1.顏色變換仿生智能熱管理材料 顏色變換仿生智能熱管理材料通過仿生機制實現動態光學與熱學特性調控，主要分為輻射冷卻與紅外隱身兩類。輻射冷卻材料通過仿生光子晶體結構（如變色龍皮膚納米晶排列、蝴蝶翅脈周期性微結構）優化太陽光反射與紅外發射性能，其核心在于可見-近紅外波段高反射率（>90%）和中紅外大氣窗口（8-13μm）高發射率（>90%）的協同設計，從而突破環境溫度實現高效降溫。紅外隱身材料則聚焦動態發射率調控，模仿頭足類動物色素囊收縮機制，利用柔性微腔、褶皺表面等仿生結構，通過電/熱/機械刺激實時改變表面形貌，實現紅外輻射特征與背景的動態匹配，響應時間縮短至毫秒級。兩類材料均需解決寬譜段協同調控難題，需結合多層結構、多物理場耦合機制實現全光譜管理。未來發展方向包括提升材料在極端環境下的耐久性、優化動態響應速度，以及通過智能算法實現自適應精準調控，推動其在建筑節能、軍事偽裝等領域的實用化進程。 圖2 顏色變換仿生智能熱管理材料 2.2 形變仿生智能熱管理材料 基于變形機制的仿生智能熱管理材料通過動態調控熱傳導路徑實現高效熱管理，其核心在于響應溫度、光照或濕度等環境刺激，自主改變材料內部結構以調節熱導率與熱流分布。該材料可分為熱驅動、光驅動及濕度驅動三類：熱驅動型通過形狀記憶效應模擬生物毛發直立機制，在溫度變化下可逆切換微孔結構狀態，實現熱絕緣性能的動態調控；光驅動型借鑒植物向光性原理，利用光熱轉換與熱致變形耦合效應，構建具有徑向溫度梯度的仿生執行器，實現全角度光追蹤及精準熱流定向控制；濕度驅動型則模擬植物吸濕膨脹行為，通過親疏水基團的可逆相變調節材料膨脹系數，結合非對稱熱膨脹效應實現濕度響應的雙向調溫功能。三類材料均通過仿生結構變形實現無源能量輸入的自適應熱管理。 圖3 形變仿生智能熱管理材料 2.3 相變仿生智能熱管理材料 相變型仿生智能熱管理材料通過模仿生物相變調控機制，結合相變材料（PCMs）的高儲能特性與仿生結構設計，實現高效熱能存儲與動態溫度管理。在相變儲能領域，傳統材料面臨泄漏、體積形變及機械強度不足等挑戰，而仿生多孔支架結構（如蝴蝶翅脈啟發的多級孔隙網絡）通過毛細作用約束液態相變材料，顯著提升形狀穩定性與熱導率，同時生物質衍生材料（如類骨“磚-泥”結構）的引入進一步增強了復合材料的機械強度與熱循環耐久性。蒸發熱管理方向則通過仿生蒸騰與排汗機制，構建基于水蒸發相變的高效散熱系統：植物氣孔啟發的吸濕光熱凝膠可動態調控大氣水分捕獲與蒸發冷卻，實現跨濕度環境的熱管理。兩類策略均利用相變潛熱實現無源熱調控，其核心創新在于仿生結構對相變過程的多尺度調控。 圖4 相變仿生智能熱管理材料 三、機器學習的賦能：數據驅動的材料設計與優化 3.1.機器學習在熱管理材料領域中的優勢 人工智能和5G的進步推動了新的散熱要求的出現，強調了高性能仿生智能熱管理材料的必要性。在電子設備性能優化與壽命提升領域，新型熱管理材料的開發已成為關鍵課題。機器學習技術的快速出現進一步加劇了開發新型熱管理材料的迫切需要，這為推進新型熱管理材料的發展提供了前所未有的機會和平臺。在早期的研究中，科學家主要依靠實驗方法和理論計算來研究熱管理材料的導熱性，這不僅耗時耗力，而且在處理復雜的數據集和多因素關系時也會遇到限制。機器學習的出現徹底改變了這一范式。通過分析現有材料性能和結構數據的廣泛數據集，訓練機器學習算法來模擬材料性能和關鍵特征之間的復雜關系。這種方法的優點在于它能夠從歷史數據中識別模式，從而促進對材料性能的有效預測。隨著人工智能的不斷進步，機器學習越來越多地應用于聚合物材料研究，其目的是預測材料性能和發現新型聚合物材料。機器學習已經超越了傳統“試錯”方法的局限性，通過構建復雜的模型，將材料結構和特性與基于數據驅動的見解所需的性能相關聯，從而解決了與聚合物的組成和復雜結構相關的挑戰。 圖5 機器學習和仿生智能熱管理材料發展的時間線 3.2.機器學習在仿生智能熱管理材料的應用 機器學習為仿生智能熱管理材料的研究與優化提供了革命性范式，通過數據驅動建模、多尺度特征解析與智能逆向設計實現熱管理效能的跨越式提升。在材料設計層面，機器學習通過構建材料成分-結構-性能的映射關系，突破傳統試錯法局限：針對顏色變換型仿生智能熱管理材料，基于光譜數據庫訓練判別模型可預測動態發射率與光熱響應閾值，生成模型則通過對抗網絡逆向設計光子晶體結構，實現寬譜段自適應隱身與輻射冷卻協同調控；對于變形型仿生智能熱管理材料，時序神經網絡結合強化學習可解析多場耦合下形狀記憶材料的動態熱-力響應，優化微結構拓撲以實現熱流定向控制；在相變型仿生智能熱管理材料中，物理信息神經網絡（PINN）融合分子動力學模擬與實驗數據，精準預測相變界面演化與熱導率各向異性，同時通過生成對抗網絡（GANs）設計多級孔隙結構以強化相變材料封裝穩定性。機器學習技術還賦能跨尺度協同優化：從原子級界面聲子輸運特性到宏觀熱管流體動力學，降階模型與代理模型顯著降低多物理場耦合分析的計算成本，實現熱-質傳遞效率的全局優化。 圖6 機器學習賦能仿生智能熱管理材料的研發 四、應用前景：從個人熱管理到建筑節能 仿生智能熱管理材料通過模擬生物熱調節機制，為多領域復雜熱管理問題提供創新解決方案。在個人可穿戴熱管理領域，仿生智能熱管理材料可以通過動態調控紅外輻射擴展至人體熱舒適范圍，但需解決長期磨損下的性能衰減與生物相容性問題，未來將向輕量化、柔性化及AI驅動的個性化調控發展。建筑節能方面，仿生智能熱管理材料可以通過動態導熱特性降低圍護結構熱傳導，結合相變儲能與智能通風系統實現晝夜溫差管理，減少空調能耗，但需提升材料在紫外線、風雨等環境下的耐久性，未來將融合納米技術與物聯網構建智能溫控系統。在仿生機器人領域，仿生智能熱管理材料需滿足動態工況下的快速熱響應需求，亟待開發柔性輕質材料以解決高負載運行時的過熱問題，通過智能復合材料優化熱傳導路徑，利用儲/放熱特性平衡溫度波動。三大應用均面臨材料穩定性與響應效率的共性挑戰，未來將借助人工智能及先進制造技術，推動仿生智能熱管理材料在跨領域應用中實現高效、智能、可持續的熱管理革新。 圖7 仿生智能熱管理材料及其應用 五、總結 仿生智能熱管理材料的研究正在快速發展，其與機器學習技術的結合為解決下一代能源系統、柔性電子和航空航天應用中的熱管理挑戰提供了新的思路。通過人工智能，這一跨學科領域將推動仿生智能熱管理材料的繁榮發展，為實現智能化和可持續的熱管理解決方案提供堅實的科學基礎。這一領域的持續創新將有助于應對全球能源消耗和環境壓力的雙重挑戰，為創造更加智能和綠色的未來做出貢獻。 通訊作者簡介： 封偉，封偉，天津大學講座教授、博導。擔任第七、八屆教育部科技委學部委員，中國復合材料學會常務理事，中國復合材料學會導熱復合材料分會會首任會長。主要從事功能有機碳復合材料、智能導熱復合材料、光熱能功能材料、新型氟化碳材料以及軟體機器人材料與機構設計等及其應用研究。主持國家自然科學基金重大科研儀器項目、國家自然科學基金重點項目、國家杰出青年基金項目、國家科技部重點研發等項目50余項。入選國家級科技創新領軍人才計劃，科技部中青年創新領軍人才，天津市杰出人才，ScholarGPS2024年全球前0.05%頂尖科學家榜單（近五年）。英國皇家化學會會士（FRSC），日本 JSPS高級訪問學者，享受國務院政府特殊津貼。發表學術文章300余篇。授權中國與國際發明專利90余項。出版十四五重點出版物專著1部，英文專著4部。以第一獲獎人身份獲得教育部、天津市、中國復合材料學會等省部級一等獎5項。
