受自然界皮肤层次结构的启发，来自暨南大学的李风煜教授、孟建新教授，中山大学的牛利教授及中国科学院化学研究所的宋延林研究员等研究团队，在国际顶级期刊 Advanced Materials 上发表了题为《Skin-Inspired Relative Elastic Contact Coefficient toward Electroluminescent Tactus》的研究论文。该研究开发了一种受皮肤梯度模量结构启发的电致发光压力显示器件，通过构建梯度弹性模量架构，实现了将机械压力直接转化为可视化光学信号，为可视化电子皮肤和新一代人机交互界面提供了全新的设计策略。

在学术背景方面，人类皮肤之所以能够感知复杂且微弱的机械刺激，并非源于简单的力学传导，而是依赖于其从表皮到真皮的多层次、梯度模量结构。这种结构能够主动调控外界应力的分布和变形，将机械信号在机械感受器处放大并转化为神经电信号。然而，当前大多数人工触觉系统采用均质材料和局域化传感单元，未能充分利用这种结构介导的应力调控和信息编码能力。核心瓶颈在于缺乏对应力传递、结构变形与信号生成之间清晰且可设计的机械-电学耦合机制的理解。因此，该研究旨在通过仿生梯度模量设计，桥接力学感知与光学输出，实现触觉信号的直观可视化和智能识别。

在研究工作流和具体方法上，研究团队首先基于赫兹接触理论，建立了受皮肤启发的双层有限元模型，系统研究了梯度模量结构对应力传导和内部电场分布的调控规律。模型中，上层为高模量的介电层，下层为低模量的电致发光（Electroluminescent, EL）层，两者模量比定义为 r。通过有限元分析，团队解析了在不同模量比下，法向应力、界面剪切应力及电致发光层内部电场强度的演变趋势。研究发现，存在一个最佳的中间模量比（r ≈ 0.34），在此条件下，上层介电层能有效维持赫兹接触压力的空间聚焦，同时下层发光层能实现局部变形，导致发光层内应力集中和电场增强的最大化。团队进一步将粒子级应力表达为赫兹接触应力标度与一个无量纲传输效率因子的乘积，量化了层状结构编程的应力聚焦效率。

在此基础上，团队通过材料配比实验实现了宽范围且可控的模量比设计。通过调整聚二甲基硅氧烷中钛酸钡和铜掺杂硫化锌颗粒的填充量，复合材料的弹性模量可在千帕量级的大范围内调控，为实验验证理论提供了材料基础。随后，团队构建了实际的仿生电致发光压力显示器件。器件结构自上而下包括导电织物顶电极、钛酸钡@聚二甲基硅氧烷介电层、铜掺杂硫化锌@聚二甲基硅氧烷发光层以及氧化铟锡-聚对苯二甲酸乙二醇酯透明底电极。在制备过程中，他们系统研究了发光层厚度、发光颗粒填充量与介电层引入对器件基础电致发光性能的影响。结果显示，适当厚度的发光层和颗粒填充量，结合高介电常数的介电层，可以在维持柔性和变形能力的同时，显著提升器件的亮度和电场耦合效率。

研究的核心结果显示，梯度模量架构成功实现了力学刺激到光学信号的直接、空间分辨转化。该器件展现出对压力的分段线性电致发光强度响应：在低压力区灵敏度极高，而在高压力区则呈现准线性响应。这种双阶段行为归因于接触状态从微接触向稳定赫兹接触的转变，以及随之而来的应力通道和电场重分布，高度模拟了人体皮肤从轻触到持续按压的触觉感知特性。

更为重要的是，该梯度模量结构被证明是实现无串扰、高分辨率触觉可视化的关键。通过字母模具按压测试及毛笔书写实验，该器件实现了亚毫米级的空间分辨率，相邻特征在0.5毫米间距下仍清晰可辨。这种高分辨率并非源于像素化阵列或图像处理，而是源于梯度模量结构有效地抑制了应力在平面内的横向扩散，同时促进了纵向上的应力集中与传导，直接将力学刺激映射为高空间分辨率的光学信号。据此，团队结合计算机视觉系统，将发光强度分布定量转换为三维压力分布图，能够同时解析外力的空间轮廓与强度差异。

在应用层面，团队进一步发展了基于电致发光触觉视频的智能触觉感知系统。当手指在器件表面执行点击、长按和滑动等手势时，其接触压力、运动轨迹和动态时序被器件的梯度模量结构直接编码为时空连续的发光视频流。团队采用三维卷积神经网络对这些视频数据进行联合时空建模，实现了高准确率的手势识别与用户身份区分。t-SNE可视化显示不同手势和个体在特征空间中形成了清晰分离的簇。类别激活映射分析进一步揭示，网络主要关注的是发光信号时空变化最剧烈的区域，即关键的接触动力学过程，证明该识别是基于对物理编码的机械特征的解码，而非简单的亮度阈值判断。

该研究的结论指出，这项工作提出并验证了一种以结构为中心进行机械信息编码的通用策略。通过受皮肤启发的梯度模量设计，结合赫兹接触力学调控，器件实现了接触应力的重分布和变形局域化，从而在增强发光层电场的同时抑制了横向机械串扰。它无需像素化传感器阵列或复杂电路，即可实现高分辨率的压力可视化和动态触觉交互捕捉。当与三维卷积神经网络结合时，该系统展示了结构赋予的物理可解释性和感知层面的高可分性，实现了高精度的触觉手势识别。

这项研究的科学价值在于，它阐明了应力传递与内部电场分布之间的耦合机制，并揭示了如何利用这种耦合实现智能触觉感知，为机械感知与光学输出的架接建立了明确的设计规则。其应用价值体现在提出了一种可扩展的途径，将传感“智能”直接嵌入材料和结构中，为开发高分辨率、直观且可解释的人机交互界面和仿生触觉系统铺平了道路。研究的亮点在于首次提出了“相对接触模量系数”这一概念，用于精准调控和最大化应力传递效率，并通过力学-电学-光学多物理场耦合，实现了将复杂的触觉交互动态信息直接结构化编码，为后续的智能算法提供了高度可分离且物理意义明确的数据基础，这区别于传统依赖后端算法优化的触觉传感范式。