在新质生产力和人工智能快速发展的背景下，智能材料作为一种革命性的新型功能材料，正在驱动人工智能技术的落地和产业的深度变革。《智能材料与器件》第1章绪论部分对智能材料的定义、基本概念和分类进行了概述，回顾了其发展历程，并展望了智能材料在新质生产力和人工智能背景下的未来应用前景。之后的十章分为三个部分—智能感知（第2～5章）、智能记忆（第6～7章）以及智能处理与控制（第8～11章），系统介绍了各种智能材料的基本原理、主要特性及其在实际应用中的表现。

目录
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 生物智能与启发 1
1.1.1 生物智能概述 1
1.1.2 生物智能的启发 4
1.2 智能材料概述 7
1.2.1 智能材料的概念 7
1.2.2 智能材料的起源与发展 8
1.2.3 智能材料的分类 9
1.3 智能器件与应用 11
1.3.1 仿生智能器件的概念 11
1.3.2 智能器件的应用 12
1.4 发展趋势与展望 14
1.5 本书内容与章节导读 15
习题 17
**部分 智能感知
第2章 智能光感知材料与器件 21
2.1 引言 21
2.2 智能光感知原理 22
2.2.1 光感知基础原理 22
2.2.2 光电子捕获与存储原理 24
2.3 智能光感知材料 26
2.3.1 金属氧化物半导体 27
2.3.2 低维半导体材料 29
2.3.3 钙钛矿材料 31
2.3.4 有机半导体材料 33
2.4 智能光感知器件 35
2.4.1 光电忆阻器 36
2.4.2 光电突触器件 38
2.4.3 可重构光电晶体管 39
2.5 智能视觉感知应用 41
2.5.1 神经形态视觉传感器 42
2.5.2 智能电子眼系统 44
2.6 总结与展望 46
习题 47
参考文献 48
第3章 智能力感知材料与器件 52
3.1 压电效应 52
3.2 压电材料及其性质 54
3.3 智能触觉感知器件 60
3.3.1 压电式传感器感知机理和等效电路 60
3.3.2 压电式触觉传感材料与器件 62
3.3.3 压电式触觉传感器应用 63
3.4 智能听觉感知器件 66
3.4.1 骨传导听觉传感器 67
3.4.2 超声波传感器 68
3.4.3 声表面波传感器 70
3.5 智能摩擦电材料与器件 73
3.5.1 摩擦起电的原理与器件 74
3.5.2 摩擦电传感器和摩擦-压电复合传感器 76
3.6 总结与展望 79
习题 80
参考文献 80
第4章 智能热感知材料与器件 83
4.1 引言 83
4.2 智能热感知原理与材料 84
4.2.1 热敏电阻材料 84
4.2.2 形状记忆合金 87
4.2.3 热致变色材料 88
4.2.4 热电材料 89
4.2.5 热释电材料 91
4.3 智能调温材料与器件 92
4.3.1 相变材料 93
4.3.2 热电效应器件 95
4.3.3 热响应聚合物 96
4.3.4 红外反射涂层 96
习题 98
参考文献 98
第5章 智能气味湿感知材料与器件 101
5.1 引言 101
5.2 智能嗅觉材料与器件 101
5.2.1 人类嗅觉 101
5.2.2 电子鼻原理 102
5.2.3 气体传感器类型 105
5.2.4 气体传感材料 107
5.2.5 智能嗅觉器件的应用 108
5.3 智能味觉材料与器件 112
5.3.1 人类味觉 112
5.3.2 电子舌原理 113
5.3.3 味觉传感器类型 115
5.3.4 味觉传感材料 117
5.3.5 智能味觉器件的应用 118
5.4 智能湿度感知材料与器件 121
5.4.1 湿度传感器类型 121
5.4.2 湿度敏感材料 123
5.4.3 智能湿度传感器件 124
5.5 总结与展望 127
习题 128
参考文献 128
第二部分 智能记忆
第6章 电子突触材料与器件 133
6.1 引言 133
6.2 生物突触的结构与功能 133
6.3 基于电阻转变材料和忆阻器的人工突触 137
6.3.1 忆阻器的结构与原理 138
6.3.2 忆阻器人工突触 142
6.4 基于忆阻晶体管的人工突触 146
6.4.1 忆阻晶体管的结构与原理 146
6.4.2 忆阻晶体管人工突触 148
6.5 基于人工突触器件的神经网络连接 154
习题 155
参考文献 155
第7章 形状记忆材料与器件 159
7.1 形状记忆材料概述 159
7.1.1 马氏体相变的概念 160
7.1.2 形状记忆效应和超弹性机制 160
7.1.3 形状记忆材料的分类 161
7.2 形状记忆合金材料与器件 162
7.2.1 不同类型的形状记忆合金材料 162
7.2.2 形状记忆合金材料的特性 164
7.2.3 形状记忆合金材料的典型应用 165
7.3 形状记忆聚合物材料与器件 168
7.3.1 形状记忆聚合物材料概述 168
7.3.2 形状记忆聚合物材料的分类 168
7.3.3 形状记忆聚合物的形状记忆效应 170
7.3.4 形状记忆聚合物的特点 170
7.3.5 形状记忆聚合物材料的典型应用 171
7.4 形状记忆陶瓷材料与器件 174
7.4.1 形状记忆陶瓷材料概述 174
7.4.2 形状记忆陶瓷材料的主要性能 176
7.4.3 形状记忆陶瓷材料的典型应用 177
7.5 形状记忆水凝胶材料 178
7.5.1 水凝胶形状记忆效应 178
7.5.2 形状记忆水凝胶的各向异性结构 179
7.5.3 形状记忆水凝胶材料的典型应用 181
7.6 总结与展望 182
习题 182
参考文献 183
第三部分 智能处理与控制
第8章 自清洁材料与器件 189
8.1 引言 189
8.1.1 自清洁材料的分类 189
8.1.2 自清洁表面的原理 190
8.1.3 自清洁材料的应用前景 193
8.2 超疏水自清洁材料 194
8.2.1 定义和原理 194
8.2.2 制备方法 194
8.2.3 应用情况 196
8.3 超亲水自清洁材料 199
8.3.1 定义和原理 199
8.3.2 制备方法 199
8.3.3 应用情况 200
8.4 超疏油自清洁材料 202
8.4.1 定义和原理 202
8.4.2 制备方法 202
8.4.3 应用情况 203
8.5 总结与展望 205
8.5.1 总结 205
8.5.2 展望 206
习题 207
参考文献 207
第9章 自修复材料与器件 210
9.1 引言 210
9.2 仿生自修复机制 210
9.2.1 外援型自修复 211
9.2.2 本征自修复 212
9.3 聚合物自修复材料 214
9.3.1 基于动态非共价键的自修复聚合物 216
9.3.2 基于动态共价键的自修复聚合物 218
9.3.3 基于多种动态键的自修复聚合物 220
9.4 凝胶自修复材料 222
9.4.1 水凝胶自修复材料 223
9.4.2 有机凝胶自修复材料 224
9.4.3 离子凝胶自修复材料 225
9.5 混凝土、金属自修复材料 225
9.6 智能自修复材料的应用 227
9.6.1 自修复柔性电子器件 227
9.6.2 自修复能源器件 228
9.6.3 自修复聚合物纳米复合材料 229
习题 229
参考文献 230
第10章 自适应材料与器件 232
10.1 引言 232
10.2 光致变色材料 232
10.2.1 光致变色材料简介 232
10.2.2 光致变色材料种类 232
10.2.3 光致变色材料的应用 237
10.3 电致变色材料 240
10.3.1 电致变色简介 240
10.3.2 电致变色原理 240
10.3.3 电致变色材料种类 240
10.3.4 电致变色材料及器件的应用 242
10.4 其他变色材料 243
10.4.1 热致变色材料 243
10.4.2 湿致变色材料 244
10.4.3 力致变色材料 245
10.5 多切换、多刺激响应变色 246
10.6 智能控释材料 247
10.6.1 物理信号响应体系 248
10.6.2 化学信号响应控释体系 251
10.7 总结与展望 254
习题 254
参考文献 255
第11章 智能储能材料与器件 257
11.1 引言 257
11.2 实时感知型储能材料与器件 258
11.2.1 触觉型储能材料与器件 258
11.2.2 化学和生物分子感知型储能材料与器件 261
11.2.3 温度感知型储能材料与器件 262
11.2.4 光感知型储能材料与器件 262
11.3 动态响应型储能材料与器件 263
11.3.1 自适应储能材料与器件 263
11.3.2 形状记忆储能材料与器件 266
11.3.3 自修复储能材料与器件 268
11.3.4 自显色储能材料与器件 270
11.3.5 自保护储能材料与器件 272
11.3.6 自充电储能材料与器件 274
11.4 总结与展望 278
习题 279
参考文献 279

第1章绪论
　　1.1 生物智能与启发
　　生物智能（biological intelligence）是指由生物体（包括人类）在生物进化过程中发展出来的智能。这种智能体现在通过高度的神经可塑性和自我调节，生物能够在复杂和动态的环境中生存和繁衍的许多机制中。生物智能涉及多个层面，包括生物体的感知、学习、记忆和应对环境变化方面的特有能力。例如，在生物体的感知系统中，通过多个感官（如视觉、听觉、嗅觉等）获取和处理信息；在学习与记忆中，生物体能够通过**条件反射、操作条件反射等机制不断积累和优化知识；在适应与应对中，生物体展现出高度的灵活性和适应性，通过进化适应、个体适应和社会行为等方式应对环境变化。生物智能的研究涉及多个学科，包括生物学、神经科学、心理学、行为科学和认知科学等。理解生物智能的机制不仅有助于解释生物体的行为和认知，还为人工智能的发展提供了重要的启发。
　　1.1.1 生物智能概述
　　本节从生物体的感知能力、学习与记忆能力、适应与应对能力三个方面对生物智能进行概要描述，如图1-1所示。
　　图1-1 生物体的感知、学习和记忆、适应和应对能力
　　1.生物体的感知能力
　　感知系统是生物智能的基础，它使生物体能够感知和理解周围环境的信息。感知系统包括视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉五大主要感官。每个感官都具有特定的感受器，用于检测外界的特定刺激，并将这些刺激转换为神经信号传递给大脑进行处理。视觉系统通过眼睛捕捉光线并将其转换为电信号。光线穿过角膜和晶状体，在视网膜上形成图像。视网膜上的视细胞（视杆细胞和视锥细胞）将光信号转换为电信号，通过视神经传递到大脑的视觉皮层进行处理。视觉系统能够识别物体的颜色和形状，感知物体的运动状态，测量物体的尺寸等，是许多动物，尤其是人类，*为重要的感官之一。
　　听觉系统通过耳朵捕捉声波并将其转换为电信号。声波通过外耳道传到鼓膜，引起鼓膜振动。振动通过听小骨传递到内耳的耳蜗，耳蜗内的毛细胞将机械振动转换为电信号，通过听神经传递到大脑的听觉皮层进行处理。听觉系统使生物体能够识别声音的频率、强度和方向，有助于交流、导航和检测环境中的潜在危险。
　　嗅觉系统通过鼻腔中的嗅觉感受器捕捉气味分子，这些感受器将气味分子与特定的电信号相对应，传递到大脑的嗅觉皮层进行处理。许多动物的嗅觉非常敏锐，能够检测到微量的化学信号以帮助它们寻找食物、识别同伴和避开天敌。
　　触觉系统通过皮肤中的机械感受器、热感受器和痛觉感受器捕捉触碰、温度和疼痛等感觉。触觉信息通过神经传递到大脑的体感皮层进行处理，使生物体能够感知外界物体的物理特性，如硬度、粗糙度等。
　　味觉系统通过舌头上的味蕾感受不同的味道，包括甜、咸、酸、苦和鲜味等。味觉感受器将化学刺激转换为电信号，传递到大脑的味觉皮层进行处理。味觉系统帮助生物体判断食物的营养价值和毒性，从而做出适当的饮食选择。
　　总体而言，感知系统是生物智能的输入通道，通过感知系统，生物体能够接收并处理外界的各种信息，从而做出适应性的反应。
　　2.生物体的学习与记忆能力
　　学习与记忆是生物智能的重要组成部分，它们使生物体能够从经验中获得知识并在需要时回忆和应用这些知识。学习是指通过经验和练习获得新知识或技能的过程，而记忆则是指存储和回忆信息的能力。**条件反射和操作条件反射是两种主要的学习机制。**条件反射是指将一个中性刺激（如铃声）与一个自然刺激（如食物）反复配对，使得中性刺激*终能够引发与自然刺激相同的反应（如唾液分泌）。这一理论由伊万？巴甫洛夫提出，他通过著名的狗实验验证了这一现象。操作条件反射则是由B.F.斯金纳提出的，它强调通过奖励或惩罚来强化或减少某种行为。例如，在按压杠杆就可以获得食物奖励的实验条件下，作为实验对象的小鼠按压杠杆的次数就会增加。
　　记忆可以分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是一种临时的、容量有限的记忆形式，能够保存信息几秒钟到几分钟。长期记忆则是指能够保存信息数天、数年甚至终生的记忆。短期记忆通过重复和复习可以转化为长期记忆，这一过程称为巩固。长期记忆又可以进一步分为显性记忆（或陈述性记忆）和隐性记忆（或程序性记忆）。显性记忆是指能够被有意识地回忆和陈述的记忆，包括事实和事件。隐性记忆是指通过练习和重复形成的技能和习惯，通常不需要有意识地回忆。记忆的形成和存储涉及大脑的多个区域。海马体在显性记忆的形成和巩固中起关键作用，而小脑和基底神经节在隐性记忆和运动技能的学习中起重要作用。记忆的回忆则涉及大脑皮层的不同区域，这些区域负责存储特定类型的信息。
　　神经可塑性是学习和记忆的基础。神经可塑性是指大脑结构和功能在经验和环境影响下发生变化的能力。这种变化包括突触可塑性（即突触强度的改变）和神经新生（即新的神经元的生成）。通过这些机制，大脑能够使生物体适应新信息和新环境，形**的记忆和学习新技能。总的来说，学习与记忆使生物体能够从过去的经验中获益，调整其行为以适应当前和未来的环境挑战。这种能力是生物智能的核心，促进了生物体的生存和繁衍。
　　3.生物体的适应与应对能力
　　适应与应对是生物智能的重要特征，它们使生物体能够在不断变化的环境中生存和繁衍。适应包括进化适应和个体适应，而应对则是指生物体在面对环境挑战时的即时反应和调整。进化适应是通过自然选择过程发生的多样性变异、遗传性保存以及环境性选择等，使物种能够更好地适应其环境。那些具有有利特征的个体更可能存活和繁衍，将这些特征传递给后代。例如，某些鸟类的喙形适应了特定类型的食物，使它们在特定环境中更具竞争力。进化适应是一个长期过程，通常需要数代甚至数百万年的时间。个体适应则是指生物体通过行为、心理和生理上的变化来适应当前环境。这种适应可以是短期的，如在寒冷环境中，哺乳动物会通过抖动和增加代谢率来产生更多的热量；也可以是长期的，如人类高原居民通过增加红细胞数量来适应低氧环境。
　　应对策略是生物体面对即时环境压力时采取的行动。应对策略可以是主动的，如逃避捕食者或寻找食物；也可以是被动的，如改变身体姿势以减少热量散失。应对策略不仅包括行为上的反应，还包括心理和情绪上的调整。例如，人类在面对压力时会产生焦虑或恐惧，这些情绪反应能够激活身体的“战斗或逃跑”机制，提高应对威胁的能力。
　　生物体的适应与应对能力受其神经系统和内分泌系统的调控。神经系统能够快速传递信息，协调身体各部分的反应。内分泌系统通过激素调节生理功能，如应对压力时，肾上腺素和皮质醇的释放可以提高心率和血糖水平，为应对威胁提供能量。免疫系统也是适应与应对的重要组成部分，它能够识别和消灭病原体，为身体健康提供重要保障。社会行为也是生物体适应与应对的重要方面。许多动物，尤其是社会性动物，通过合作和群体行为提升适应性优势。例如，狼群通过合作狩猎提高捕食成功率，蜜蜂通过分工协作提高蜂群的觅食效率和生存率。人类通过建立复杂的社会结构和文化，极大地增强了适应环境的能力。总的来说，适应与应对是生物智能的关键表现，使生物体能够在动态和多变的环境中存活和繁衍。这种能力不仅涉及生理和行为上的调整，还包括心理和社会层面的复杂互动。
　　1.1.2 生物智能的启发
　　生物智能在感知、学习、记忆和适应方面的复杂机制对人工智能（AI）具有深远的启发。如图1-2所示，生物的多模态感知系统、实时信息处理能力和高度的适应性启发了AI在多传感器融合、实时数据处理和自适应学习等方面的发展。生物体在经验积累和神经可塑性优化行为等方面的能力为AI中的深度学习和记忆机制提供了重要参考，而生物体在环境变化中的灵活应对和社会行为模式则可用于启发AI系统在面对动态环境时实现更高的鲁棒性和效率。这些生物智能特征为AI的设计和优化提供了宝贵的理论基础和实践指南。
　　图1-2 生物智能对人工智能的启发
　　1.生物体感知系统的启发
　　生物体感知系统展示了极高的灵活性和适应性，对AI的发展具有重要启发意义。*先，多模态感知是生物体感知系统的一大特点。人类和许多动物依靠视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉等多种感官来感知和理解环境。这种多模态感知系统可以提高感知的准确性和可靠性，特别是在复杂和多变的环境中。AI系统可以从中获得启发，通过结合多种传感器数据来实现类似的多模态感知。例如，自动驾驶汽车可以同时利用摄像头、雷达和超声波传感器的数据来综合判断路况和环境。这种多传感器融合技术可以显著提高感知精度，减少单一类别传感器故障或不足导致的风险。
　　其次，生物体感知系统中的感知与信息处理通常是分离的。感官负责捕捉外界信息，而大脑则负责处理和解读这些信息。这种架构启示AI系统可以采用模块化设计，将传感器与处理单元分离，以提高系统的灵活性和可扩展性。例如，在机器人系统中，可以将传感器模块*立设计，并与中央处理单元通过通信接口连接。这种设计不仅便于升级和维护，还可以根据任务需求灵活配置不同类型和数量的传感器。
　　再次，生物体感知系统能够实时处理大量信息的能力，是其高效应对环境变化的重要原因之一。AI系统也需要具备实时处理能力，特别是在要求高实时性的应用场景中，如自动驾驶、无人机控制和实时监控等。为了实现这一目标，AI需要开发高效的算法和硬件，能够在极短的时间内处理和分析多源数据。例如，专用的硬件加速器［如图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）］可以大幅提升深度学习模型的推理速度，使得AI系统能够实时响应外界变化。
　　*后，生物体感知系统还展示了高度的鲁棒性（robustness）*和容错能力。例如，人类在视觉受到部分遮挡或干扰时，仍然能够通过其他感官或上下文信息来弥补视觉信息的不足。AI系统可以借鉴这种机制，设计具有鲁棒性和容错能力的感知算法。例如，通过引入冗余设计和多源数据融合，AI系统可以在部分传感器失效或数据缺失的情况下，依然保持较高的感知能力和决策准确性。
　　总的来说，生物体感知系统的多模态感知、感知与处理分离、实时处理以及鲁棒性和容错能力，为AI系统的设计和优化提供了丰富的启示。通过借鉴这些机制，AI系统可以变得更加智能、灵活和可靠，能够更好地适应复杂和动态的环境。
　　2.生物体学习与记忆行为的启发
　　学习与记忆是生物智能的核心特征，对AI的发展有着深远的影响。生物体通过各种形式的学习机制，从简单的条件反射到复杂的认知学习，逐步积累知识和技能。AI系统可以从中借鉴多层次学习的理念，以处理不同复杂度的问题。
　　*先，**条件反射和操作条件反射揭示了生物学习的基本原理。如上一小节中所述，将中性刺激与自然刺激反复配对以及通过奖励和惩罚控制生物行为等方式，是生物体进行学习的基本形式。在AI领域，这些原理可以应用于强化学习中，AI通过与环境互动，根据奖励和惩罚信号调整策略。例如，在自动驾驶中，车辆可以通过强化学习不断优化驾驶策略，降低事故率和提高驾驶效率。
　　其次，生物体的记忆机制展示了如何有效地存储和记忆信息。记忆可以分为短期记忆和长期记忆，短期记忆通过重复和复习可以转化为长期记忆。AI系统可以借鉴这种记忆转换机制，设计具有短期和长期记忆能力的模型。例如，长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（如transformer）在自然语言处理和时序预测中表现出色，它们通过记忆机制捕捉序列数据中的长程依赖关系，提高模型的预测能力。
　　神经系统在经验和环境的影响下发生结构和功能变化的能力称为神经可塑性。这种可塑性机制启发了AI中的自适应学习方法，通过动态调整模型参数以适应新的数据和任务。例如，自适应神经网络和元学习（meta-learning）*使得AI系统能够快速适应新任务和环境变化，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。
　　再次，生物体通过不断积累经验和优化行为，提高生存和适应能力。类似地，AI系统可以通过持续学习和在线学习，不断更新和改进模型。例如，在**系统中，模型可以根据用户的实时反馈不断