近日，清华大学深圳国际研究生院科研团队取得世界级前沿突破，相关研究成果成功发表于国际顶级期刊《Science Advances》。团队攻克流体环境下机器人集群自组织临界性核心难题，研发的新型水面机器人集群无需中心控制，即可自主涌现仿生群体智能，打通了人工机器人系统模拟自然生物集群智能的关键技术壁垒，为水陆集群机器人应用落地奠定坚实基础。

自然界中，鱼群巡游、鸟群迁徙、蚁群协作等群体行为，无需统一指挥、仅靠个体简单交互，就能完成复杂协作任务，这种原生群体智能一直是人工智能与机器人领域的核心研究目标。长期以来，如何在动态、复杂的流体水环境中，让人工机器人集群摆脱程序预设、外部精准调控，自发形成稳定、高效的集体智能行为，是困扰全球科研界的前沿难题，也是限制水面机器人集群规模化、实用化应用的关键瓶颈。

针对这一行业痛点，清华大学深圳国际研究生院弥胜利教授团队联合深圳清华大学研究院黄嘉骏副研究员团队，创新研发出水生机器人集群系统（ARS），首次在开放流体环境中实现了可编程、可复现的机器人集群自组织临界性，真正让微型水面机器人拥有了“自主思考、协同协作”的群体智能能力。相关研究论文《Self-organized criticality in aquatic robot swarm》正式刊发于《Science Advances》，获得国际学界高度认可。

据悉，该新型水面机器人集群由巴掌大小的微型单体机器人组成，摒弃了传统机器人的集中式控制、复杂算法调度模式，依托全新的光场吸引+流体排斥耦合驱动机制实现智能演化。单个机器人搭载可见光感知模块与振动薄膜结构，通过可见光信号实现个体间的相互吸引聚合，同时依靠振动薄膜扰动水面产生流体斥力，规避集群拥堵、碰撞问题。两种物理场的长程非线性耦合作用，让整个机器人系统在无外部干预、无顶层指令的条件下，自发演化出稳定的自组织临界状态。

实验数据表明，该机器人集群演化形成的智能相关簇，其规模、持续时间均遵循自然群体典型的幂律分布特征，具备极强的环境适应性与动态稳定性。面对复杂多变的水面环境与外部刺激，集群可自主完成聚集、离散、重构、定向移动等一系列动态行为，还能实现集体推挤、协同适配等复杂协作动作，完美复刻了自然生物集群的智能特性，突破了传统机器人集群行为单一、抗干扰能力弱、依赖人工调控的技术短板。

相较于传统集群机器人技术，此次清华团队的创新成果实现了多重核心突破。在技术逻辑上，首次将自然复杂系统的自组织临界特性工程化落地，做到“仿态不仿形”，跳出传统仿生机器人复刻生物外形的局限，精准复刻生物集群的智能演化本质；在运行模式上，彻底摆脱中央控制器与复杂算法调度，依靠机器人个体极简物理交互，实现全局智能涌现，大幅降低了集群系统的硬件成本与算力消耗；在环境适配性上，完美适配流体动态扰动环境，解决了人工集群系统在水环境中稳定性差、难以持续协作的行业难题。

业内专家表示，该研究成果搭建了复杂系统科学、流体力学与机器人工程的交叉创新新范式，重新定义了水面机器人集群的智能运行标准，是群体智能领域的里程碑式进展。这一技术突破不仅深化了人类对自然群体智能演化机制的认知，更具备极高的落地应用价值。

依托优异的自主协同、环境适配与集群作业能力，该水面机器人集群可广泛应用于水域环境监测、水质采样治理、水上搜救勘探、近海安防巡检、水上灾害应急处置等多个场景。未来，规模化机器人集群可替代人工完成大范围、高风险、重复性的水域作业，大幅提升水上作业的智能化、自动化水平，在生态保护、海洋开发、应急救援等领域拥有广阔的产业化前景。

目前，清华研究团队已持续推进技术优化与场景迭代，下一步将聚焦多场景适配、规模化集群协同、跨介质机器人联动等方向开展深度研究，推动前沿群体智能技术从实验室成果加速走向产业化应用，持续引领全球水生集群机器人与群体智能领域的技术创新。