在新加坡国立大学吴昌盛助理教授的实验室里，我们看到了他和团队正在推进的一系列科研项目。此前，他来到新国大广州创新研究院参加生物医学工程与医疗人工智能创新科技大会时，我们曾与他做过一次访谈。 两段见闻合在一起，逐渐拼出了这位材料科学家的研究轮廓：他并不满足于让智能停留在屏幕、模型和算法里，而是希望把感知、能量与计算嵌入会动、会变形、会不断与真实世界接触的物理系统。

今年，新国大材料科学与工程系校长青年教授、新国大广州创新研究院PI（Principal Investigator，学术带头人）吴昌盛助理教授入选《麻省理工科技评论》2026年度“35岁以下科技创新35人”亚太区名单，获评“发明家”类别。荣誉之外，更值得关注的是他和团队正在把这些想法一步步变成可以触摸、可以测试、可以走向真实场景的器件。

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从一只替医生把脉的机械手说起

医生坐在屏幕这端，手上戴着一套触觉反馈装置。屏幕那头，一只机械手正搭在病人的手腕上，缓缓施压，装置将脉搏真实的起伏传回来，强弱、快慢、节律，都清晰可感。

这是吴昌盛助理教授在远程医疗方向上的一个展望。中医把脉讲究“指下明了”，可如果远程传输的只是数字信号，医生失去的恰恰是把脉这件事最核心的东西：手感。他的解法是让信号绕过屏幕，重新回到人的触觉上。机器人完成环境感知，数据通过无线方式传输出去，转换成人能够感知的触觉反馈，医生远程做出判断，完成“人与机器的闭环交互”这套流程。

来源：Lab for Intelligent Sensing, Harvesting and Actuation

在新加坡国立大学吴昌盛助理教授的Lab for Intelligent Sensing, Harvesting and Actuation里，这类器件还有不少，如可穿戴的近红外光谱传感器，用来检测人的注意力集中情况，甚至评估精神状态；体积不大的气流传感器，可以检测危险有毒气体的泄漏，部署到各类智能装备上，代替人进入危险环境执行监测。它们看似用途不同，共享的其实是同一思路，让机器替人去感知那些难以持续监测、不便直接接触或难以抵达的场景，再把感知到的信息完整地传递回来。

在这个几乎所有人都在谈论大模型与算力的时代，这位材料科学家想的事情不太一样。如果绝大部分智能至今仍停留在虚拟世界里，那么下一步，也许是让智能离开那里，进入会动、会变形、会与物理世界不断发生接触的系统本身。

来源：MITTRCHINA

今年，吴昌盛助理教授入选《麻省理工科技评论》2026年度“35岁以下科技创新35人”（TR35）亚太区名单，获评“发明家”类别。官方评语这样概括他的科研贡献：将感知、计算与能量直接嵌入软材料，让机器在生物与极端环境中长出类人的自适应智能。他所致力发展的“自适应物理智能”，正是把感知、能量与智能共同设计进物理系统，使系统能够主动适应人体需求和复杂环境。

《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”（MIT Technology Review Innovators Under 35，简称“TR35”）自1999年起在全球及区域层面遴选35岁以下、对未来科技发展具有深远影响力的青年创新者，覆盖人工智能、机器人、智能制造、生物与新材料等前沿赛道。该榜单是亚太地区人工智能与前沿科技领域35岁以下青年创新者中最具国际公信力的权威荣誉之一。

02

从界面出发，重建人机之间的连接

吴昌盛助理教授的研究，始终围绕人机界面展开，也就是电子系统与人体真正接触、传递信号的那一层。

人体并不是静止的。呼吸、行走、说话、睡眠，都会让组织持续形变。传统电子设备大多偏硬，还常常需要外接电源或辅助装置，短时间测试时表现可能不错，但一旦进入真实生活，就容易松动、失真，甚至带来不适。他的研究，就是从这些现实问题出发，尝试让电子设备变得更柔软、更贴合、更可靠。

来源：Lab for Intelligent Sensing, Harvesting and Actuation

为了让器件既能稳定贴合组织，又能在需要时无损取下，团队开发了响应型水凝胶生物界面，努力解决“粘得住、拆得掉、不伤组织”这一长期难题。在此基础上，团队还发展了穿戴式机械声学弹性成像技术，用于持续追踪深层组织刚度变化，以及无线近红外光谱系统，用于监测新生儿与儿童的脑血流动力学。这些工作的共同目标，是把柔性电子从论文里的性能指标，推向真实的医疗场景。

为此，吴昌盛助理教授把研究拆成四个相互衔接的方向：传感模态、界面、能源和计算智能。先要把信号测得准，再让器件贴得住人体，接着要让设备能长时间工作，最好还能自主供能，最后还要能读懂采集到的数据，并作出判断。任何一环缺位，所谓“智能设备”都很难真正落地。

来源：Lab for Intelligent Sensing, Harvesting and Actuation

沿着这条路径，三条应用方向也逐渐清晰——生理监测、神经肌肉智能，以及人机交互。目前，吴昌盛助理教授团队研发的部分生理监测器件已进入临床测试阶段，人机交互方向的触觉传感器也开始与产业界公司展开合作。

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当软体机器人学会“自适应”

如果柔性电子在人体上已经展现出足够的可能性，那么当同样的能力被赋予机器，又会发生什么？

软体机器人长期面临一个难题，供能、感知和自主控制很难同时兼顾。很多设备要么拖着线缆，要么功能单一，难以在复杂环境中独立行动。吴昌盛助理教授团队的解法，是把柔性电池、软驱动器和传感系统垂直集成到机器人身体里，做出一台没有缆线的软体机器人。它不仅能自主避障、修正扰动，还能实时感知周围环境。

在机器触觉方向，团队把多模态传感与触觉大模型结合起来，让机器人不再只是“碰到什么”，而是能进一步理解材料的质地、表面的纹理以及交互时的状态。这条能力线甚至延伸到了深海高压等极端环境。

向内感知人体，向外进入极端环境，看似跨度很大，背后的逻辑其实一致，材料不应只是承载智能的外壳，而应成为智能本身的一部分。凭借横跨材料、器件、算法与系统的研究，吴昌盛助理教授致力于将感知、能量与智能共同设计进物理系统，使它主动适应人体需求和复杂环境，走向自适应智能。

来源：Lab for Intelligent Sensing, Harvesting and Actuation

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让技术走出实验室

技术不仅要能“登堂入室”探索前沿，更要能“落地生根”赋能产业。论文里的漂亮结果，并不会自动变成现实世界中的成熟产品。

实验室往往更关心“是否实现了这项功能”，产业界则更看重“是否好用”“成本是否可控”。功能上的突破，并不等于产品已经站在应用门口。从技术可行到市场可用，中间还隔着性能、成本、稳定性、能否量产与用户体验等一系列环节。正是这段容易被忽视的距离，让许多技术最终止步于实验室。

因此，吴昌盛助理教授将转化重点放在了可穿戴物理传感上。这类器件具有一个先天优势：许多部件可以直接采用市面上成熟的微型传感器，真正需要突破的，是系统集成与数据分析。换言之，不必一味追逐从零造出的“新零件”，而是要用成熟元件重新组合，构建出前所未有的感知能力，去捕捉那些常规手段难以测量的生理信号。

第一个明确的落地场景，是康复医疗。选择这一方向并非追逐热点，而是基于十分务实的判断。康复医疗受众广、需求大，并且能够与运动干预等相对低风险的手段结合。

另一条清晰的应用路径，则是触觉传感器与柔性电子在具身智能、人形机器人中的应用。让机器拥有更接近人类的触觉与身体感知，既是机器人走向真实环境的关键，也为柔性电子技术提供了广阔的转化空间。

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为什么是广州

对吴昌盛助理教授而言，广州并不只是一个地理坐标，更是他研究走向应用的重要支点之一。

柔性电子、可穿戴设备、康复医疗和具身智能，要真正从论文走向现实，离不开完整的产业链、丰富的临床场景和活跃的市场生态。广州和粤港澳大湾区恰好提供了这些条件。这里既有成熟的制造与供应链，能快速验证器件、降低研发成本，也有大量医院和康复场景，为生理监测、神经肌肉智能等方向提供临床验证机会。同时，大湾区在具身智能、人工智能和生物医药等领域的快速发展，也让技术迭代有了更广阔的空间。

依托新国大广州创新研究院，吴昌盛助理教授的研究得以更顺畅地连接科研、临床与产业。他持续关注广州和大湾区的发展，也正是希望把自己的研究放在一个更容易落地、也更容易被真实需求检验的环境中推进。

06

多尝试，多去试

采访的最后一部分，问题从技术转向了人。

在AI时代，提出一个想法变得前所未有地容易，因此吴昌盛助理教授建议青年学者多尝试，多去试，不要因为自己没有接触过而畏难。试错的成本在这个时代越来越低，值得为了自己的兴趣和理想去做更多的探索。他建议大家用AI快速掌握整个领域的信息，同时结合自身背景，深耕一两个核心问题，做到在拥有大局观的同时，也形成自己的技术壁垒。

吴昌盛助理教授在医疗与机器人之间架起的，不只是一座技术桥梁，更是一种看待智能的方式，智能不必只寄居在云端或机柜里，也可以长在材料之中。在他看来，材料的边界就是智能的边界，而他要做的，是不断把这条边界往外推。随着自适应物理智能从实验室走向更多真实场景，人与机器的关系或许也会随之改变。不是机器一味适应人的命令，而是智能学会适应这个不断运动、不断变形的世界。