中國教育報-中國教育新聞網訊（通訊員 王格 記者 馮麗）不用外接電源，走路曬太陽就能自供電，對12種病理步態的綜合識別準確率達97.6%……西安電子科技大學集成電路學部郝躍院士團隊常晶晶教授等人成功研發出的一款具有AI增強力學診斷功能的能量自主仿生鞋墊。它通過仿生學設計、自供能技術和人工智能的深度融合，有望為下肢功能障礙性疾病的早期篩查、康復監測和健康管理提供一種全新的無感監測工具。

步態是反映人體健康的重要窗口。從神經系統疾病到骨骼肌肉問題，許多疾病都會在人的行走姿態中留下蛛絲馬跡。然而，許多疾病早期的步態異常細微到難以察覺，往往導致錯失最佳干預時機。該研究團隊通過協同創新，構建了一套完整的閉環可穿戴監測平臺。

螳螂捕食時腿部要感知獵物的微弱動靜，又要承受自身快速移動沖擊，研究團隊受此分級機械傳感結構啟發，設計出一種雙微結構電容傳感器，檢測下限低至0.10Pa，能敏感捕捉到如羽毛輕觸般的微弱壓力，最大量程卻高達1.4MPa，足以承受劇烈運動時的高強度沖擊，且經過12000次循環加載測試，傳感器性能依然穩定，無顯著衰減。

團隊還在能源系統上進行了創新集成。鞋墊中集成了納米鈣鈦礦太陽能電池（PSC）與高容量鋰硫（Li-S）電池，構建了微型能源系統。其平均光電轉換效率11.21%，儲能效率72.15%。這意味著當穿著者邁步于戶外或有光線的環境下，鞋墊就能通過太陽能為自己“充電”；而在無光條件下，內置的高效鋰硫電池則保證持續8小時以上供電。

鞋墊通過16個通道無線模塊，實時傳輸足底各區域的壓力變化數據。這些時空壓力數據被送入嵌入的人工智能算法中進行深度分析。這套智能系統對足弓異常的識別準確率達到96.0%，對12種病理步態模式的綜合分類準確率高達97.6%，為疾病診斷、病情評估和康復效果跟蹤提供客觀的量化數據支撐。目前，該可穿戴監測平臺已完成臨床驗證。