大自然與科技，看似是兩個大相徑庭的學科，實際上卻有著千絲萬縷的關聯。1958年時，一名醫學院畢業后在空軍服役了20年的美國人斯蒂爾率先提出了將二者結合的理論，只不過當時還并未將其命名為仿生學，而是意圖通過研究生物系統和生物體，來找到解決工程問題的方法。直至1960年9月，才被正式命名為仿生學。

然而仿生學的由來或許還可以追溯至更早，相傳在大禹時期，人們通過觀察魚類在水中的活動，發現魚尾的搖擺能夠控制魚身的前行與轉彎，因此也就出現了船尾上架置的木槳。

再如1903年萊特兄弟建造的第一架飛機，也是借鑒了鳥類的身體結構，尤其是機翼部分，完全根據鳥類翅膀如何利用氣流上升、下降并改變方向的原理。

正如瑪特·富尼耶《當自然賦予科技靈感》一書所提到的——我們面對的許多問題，或許在千百萬年前就被自然生物遇到了，經過漫長的進化，它們形成了絕妙的解決之道。

仿生學對人類科技的影響

瑪特·富尼耶所說的解決之道，正是仿生學的核心課題，人們不斷通過仿照和模擬生物特性，來創造出對人類發展起到貢獻的技術。

尤其在仿生學這一概念被提出后，這一門學科徹底被“引燃”，據2006年仿生學專家理查德·邦瑟的一項研究報告顯示，從1985-2005年之間，全球范圍內非仿生的專利設計只攀升了2.7倍，而仿生學專利則增長了93倍之多。

現如今，仿生學這門獨立的學科，早已應用在各個領域當中。如代表性的光場相機（又名：蠅眼照相機），靈感便來源于蒼蠅的復眼，科學家通過仿效復眼小眼的蜂窩型結構，制成了用于科研的蠅眼照相機，一次能夠拍攝千余張照片，飛機地速指示器、航空照相機均是運用了這一原理。

再比如我們現今常接觸到的電子水墨屏，靈感便來源于蝴蝶。事實上，許多蝴蝶和一些鳥類羽毛（孔雀），翅膀上所展現的鮮艷色彩來源于化學的與物理色，化學的是自身生理代謝產生的色素顆粒，而物理色則是通過表面的棱柱狀晶體結構所呈現出的。這些光被分成各種顏色的光帶并反射到觀察者的眼睛，與彩虹的原理大致相同。

高通的Mirasol顯示技術正是復制了這個原理，模擬蝴蝶拍打翅膀時產生的鮮明色彩，以此實現高反射性，創造出一種“永遠在線”的視覺效果。

當然，此類發明可謂數不勝數，如魯班觀察葉子邊緣發明的鋸、以啄木鳥頭部為原型研發的安全帽、蝙蝠原理的雷達、青蛙眼原理的電子眼、以及貝爾實驗室根據海綿結構發明出更強韌的光纖電纜等。比比皆是的案例，仿佛在告訴我們——自然，便是最好的老師。

仿生學與機器人

回到機器人領域，若說哪家仿生學做的比較搶眼，非波士頓動力與費斯托莫屬。還記得馬克·雷波特在創立波士頓動力時曾說過這樣一句話——我們的長期目標，是要讓機器人更有移動性、靈活性，在感知和智能上能和人類、動物相提并論，甚至超越他們。

馬克·雷波特之所以重視仿生學，其原因在于現今地球上所存在的物種，它們完美適應了不同的生存環境，可以說這些生物是在無數次優勝劣汰中幸存下來的佼佼者，因此如果將其運用在機械設計當中，一些現實問題或許將會迎刃而解。

以波士頓動力早前的類似多節蟲的攀爬機器人（RISE）為例，這臺機器人的主要功能便是攀爬，“腳上”的微型爪，能夠使其緊緊吸附在墻面。其中仿生學的應用讓RISE擁有了其他方方正正機器人所不具備的特殊能力。

而另一家從切割機以及可移位的切割床起家的費斯托，則有著更為艷驚四座的產品，他們研究過螞蟻、袋鼠、蜻蜓、水母、蝴蝶、海豚等多個物種，并將其運用在了自家機器人上。

尤其是那個讓人難辨真假的蝴蝶機器人，它能夠每秒拍打1-2次翅膀，最高速度可達到2.5m/s，機身裝有一個IMU，加速計，陀螺儀，指南針，還有兩個90毫安的聚合物電池。

這臺仿生機器人的出現，不僅是費斯托對外的一次技術展示，也是自家在小型化、輕量化結構和功能集成方面的又一次邁進，而其意義就在于，為將來的同類型產品減少材料方面的使用。正如費斯托所說——大自然給了我們答案，即如何用最少的能耗達到最高的性能。

機器人產業發展到一定階段的必然產物

基本上來說，如上述所提到的仿生機器人并非個例，只不過此前仿生學大多用于軍工、科研與工業領域，消費領域的運用相對較少。而當下我們也能感受到，越來越的軍工科技正逐步被民用，因此消費級機器人與仿生學的交融似乎也不再遙不可及。

為何這么說，如果說仿生學短期只是作為一個“新鮮玩意”所備受矚目的話，那么長期的未來，機器人顯然要在生活中承擔起更多元化的任務。

譬如服務機器人就是一個很好的例子，據國際機器人聯合會（IFR）一組數據顯示，2018年全球服務機器人市場達到92.5億元，預計2020年將快速增長至156.9億美元 。

顯然，這應該是服務機器人發展歷程中的第一個黃金階段，畢竟科技產業都是“從無到有再到精”演變而來的，就好比智能手機，十年前沒人認為它會往全觸屏的形態去發展，更想不到機身上還能搭載指紋識別與面部識別技術。

服務機器人亦是如此，現如今出現在大眾視野當中的，基本上無外乎圓圓滾滾那么幾種形態，但這樣的產品設計思路存在著一個很大的問題。

以最普遍的地形問題為例，人類能夠輕松的適應各類非極限地形（平地、樓梯、斜坡），這是機器人所不具備的能力。基本上來說，已經商業化的產品，頂多能借助機器視覺來識別并繞開障礙物，但這還不足矣應對家庭中的各類場景。再比如說，人類可以適應很多工作崗位，既可以接待又能做調酒工作，但機器人不同，一個接待機器人目前不可能完成機械臂所擔起的調酒工作。

然而機器人產業未來的方向，明顯不是以產品為導向，而是要以需求為導向，持續縱深發展下去。就好比日本，其之所以大力發展機器人產業，顯然是要將尖端技術推向至行業及普通家庭當中去。在1月份當地的一份報道中顯示，名古屋大學醫院和豐田工業公司開發了一個名為Palro的對話機器人。Palro不僅能夠用于指導護理、看護，還能夠實現將病人從床上抬到輪椅或幫助他們站立的功能。

顯然，未來這些服務型機器人若想實現更多場景里的延伸，仿生學這門學科自然是繞不開的話題，尤其在新技術成本逐漸下降的未來，仿生機器人將會成為機器人產業發展到一定階段的必然產物。