本次研究由来自宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）电气与系统工程系的Maya M. Lassiter、密歇根大学（University of Michigan）电气工程与计算机科学系的Jungho Lee作为共同第一作者，以及宾夕法尼亚大学的Marc Z. Miskin作为通讯作者领衔的跨学科团队完成。该研究成果于2025年12月10日发表在《Science Robotics》期刊上，题为《Microscopic robots that sense, think, act, and compute》。

该研究属于微型机器人学（Microrobotics）领域，核心科学问题是解决在亚毫米尺度上集成自主计算、传感、驱动与通信系统的巨大挑战。长期以来，机器人小型化受限于微尺度的独特物理规律，半导体电路、能量存储和推进系统的性能随尺寸缩小而呈超线性衰减。以往为了达到微米级别，研究者通常牺牲机载的信息处理能力，转而依赖外部设备进行控制和决策，导致微型机器人普遍缺乏自主性、环境感知能力和可反复编程的灵活性。本研究的目标正是直面这一挑战，构建一种尺寸堪比单细胞草履虫、且能在机载系统上实现感知、思考与行动的完全自主微型机器人。

为了实现这一目标，研究团队采取了一种全新的集成方法，利用商业半导体制造工艺大规模并行构建机器人的身体、执行器与信息系统。整个研究流程主要分为互补金属氧化物半导体（CMOS）电路设计与优化、兼容性后道微纳制造与释放、以及多功能自主行为验证三大阶段。

在第一阶段，团队针对微型机器人极为有限的功率预算（约100纳瓦）和体积限制，设计并定制了一套完整的片上系统。所有电路均采用55纳米CMOS工艺制造，并利用亚阈值数字逻辑将功耗降至最低。最终在210微米乘340微米乘50微米的微小空间内，集成了用于能量采集的光伏电池、温度传感器、四个执行器控制电路、一个用于下行通信和编程的光学接收器、一个处理器以及存储器。其中，处理器的架构设计是本研究的核心创新之一。为了在仅有数百比特的存储空间限制下实现数字化的可编程行为，团队专门设计了一个复杂指令集计算机（CISC）架构。该处理器采用11位指令集，包含32条指令存储条目、4个8位寄存器组成的寄存器堆和16条目8位数据存储器。其指令集被精巧地分为数据操作和机器人特定功能两大类。机器人特定功能指令将复杂的物理动作压缩为单条命令，例如用于驱动特定电压序列的运动控制指令（mot）、测量环境温度并存储的感知指令（ts），以及将寄存器数值进行曼彻斯特编码并调制执行器以输出数据的通信指令（wav）。这种设计从程序员角度看，多周期操作被压缩为单周期执行，极大地节省了程序存储空间。通信协议采用了包含全局和类型特定识别码的序列，光指令通过图形用户界面和定制电路板全自动生成，一旦写入，机器人行为便完全基于机载程序和传感器数据自主运行。

第二阶段是针对性的后道微纳加工与释放流程，这是实现电控推进和批量制造的关键。研究团队开发了一套低温柔性制造方案，能够兼容任意半导体代工厂生产的晶圆。具体步骤包括：首先在代工完成的电路表面沉积保护性氧化层并制作金属互连通孔；接着沉积并图案化铂金属层作为电动力学推进的执行器。释放过程则通过沉积铬作为掩膜和刻蚀停止层，使用电感耦合等离子体和深反应离子刻蚀依次穿透机器人周边的氧化层和下层硅基底，最后通过湿法刻蚀去除残余铬层，使机器人批量释放进入溶液中，典型良率超过50%。机器人在溶液中通过在不同偏置的电极间施加直流电，驱动周围离子和流体产生定向流动，从而实现运动。该推进机制功耗仅约60纳瓦，无移动部件，坚固耐用。

第三阶段是全面的功能验证，通过设计一系列实验，依次证明了机器人的可编程运动、环境感知、信息反馈与自主决策能力。首先，在可重复编程运动测试中，四电极机器人通过数字化命令设置14种独特的电极极性配置，能够产生沿主轴或副轴平移、旋转以及弧线运动四种基本行为，运动速度分别为微米/秒和十分之一度/秒量级，实现了平面内三个自由度的完全控制。其次，在传感与环境响应实验中，机器人被编程以执行两种闭环行为。在时变温度感知任务中，机器人利用机载温度传感器测量温度，并将数值数字化后，通过“wav”指令以曼彻斯特编码的形式调制其身体运动，将数据发送回基站，成功实现了随时间变化的温度汇报，且其0.3摄氏度的分辨率在亚立方毫米体积的器件中处于性能主导地位。在空间温度梯度攀爬实验中，机器人被编程执行一个算法：如果当前温度读数低于先前记录值，则通过弧线运动探索更暖区域；如果温度更高，则原地旋转。实验结果显示，当热泵开启产生局部冷却时，机器人能正确从旋转状态切换为弧线运动，并一直探索直到找到更暖区域后恢复原地旋转；当温度梯度方向反转时，机器人也能相应地重新开始弧线运动并向相反方向行进，证明了其能够基于机载传感器反馈来自主改变行为。

本研究的结论标志着微型机器人技术的一次范式飞跃。它首次将感知、数字可编程计算和自主行动能力全部集成到了一个肉眼不可见的、体积比以往同类自主机器人缩小一万倍的个体中。从科学价值层面看，这项工作证明了在强大的物理约束下，通过电路、执行器和制造工艺的协同优化，构建完全自主的智能微观系统是可行的。研究提出的定制化CISC处理器架构和低温柔性释放流程，为领域内后续的微型机器人开发提供了通用化的平台和全新的设计范式。从应用价值层面看，将计算任务转移到机器人本身，显著降低了对昂贵、笨重的外部专用设备的依赖，使得仅用常见的光源和简单电路板即可实现高等级功能，极大提升了易用性和可及性。这种灵活性对于日后微型机器人在未知或变化环境中的实际部署至关重要，潜在应用前景包括了基于局部生化信号或温度线索的靶向药物递送、用于增强通信鲁棒性的数字化遥测数据编码，以及在纳米制造中通过识别码通信来接收和更新指令。

本研究的突出亮点体现在三个方面。第一，在极度受限的硬件条件下实现了通用计算，通过精巧的软硬件协同设计，用极小的存储和功耗开销实现了以往只能在大型机器上拥有的可编程自主性，支持制造后按需重复配置多种任务。第二，打通了从商业代工晶圆到最终自由运动微型机器人的批量制造路径，其低温柔性后道工艺摆脱了对特殊定制晶圆的依赖，为规模化、低成本生产（有望低至每台一便士）奠定了技术基础。第三，在实验上首次展示了同类尺寸机器人基于数字闭环反馈的自适应行为，包括数据汇报和空间梯度巡游，证实了机载“感知-思考-行动”完整闭环的可行性。