Kim Nam Gyun 是韓國科學技術院（KAIST）的博士後研究員，一次騎車遭遇突降大雨，他想穿雨衣，可單手穿不上，騰不出手來拉拉鏈。
他想，如果一件雨衣可以自動穿好，那就方便多了。
這聽起來像個小念頭，但他的研究團隊把它變成了一篇嚴肅的論文。
研究團隊把由氣壓驅動的柔軟「藤蔓」嵌進服裝里，加壓之後，藤蔓會帶著織物貼近穿著者的身體向上爬，就像常春藤攀附在支架上，即使人不保持靜止也能完成。
整個過程大約 10 秒，一套完整的防護服就穿好了。
Ryu Jee-Hwan 教授解釋道：這類機器人靠在尖端生長前進，因此能夠在彎曲的表面上穩定移動。它可以穿過狹窄的縫隙，順著周圍環境的形狀生長，不論表面是滑的、黏的還是傾斜的，都能繼續前進。
至於用在哪裡，研究者提到了晶片工廠的潔淨室和應急服務。
半導體潔淨室對更衣有嚴格的程序要求，工人每次進出需要更換一整套防塵服，步驟繁瑣，而且穿戴不當就會帶來污染風險。
急救人員在處理化學事故或傳染病現場時需要迅速穿上防護裝備，而穿戴這類裝備通常需要同伴協助。
自穿系統讓兩種場景都不再需要額外的人手或複雜的訓練。
除了專業場景，研究團隊也提到了老年人和行動不便者。雙手的力量減退、肩關節活動受限，是許多老年人日常穿衣的真實困境。
Ryu Jee-Hwan 在接受採訪時說：當所有人都在討論 AI 時，機械工程同樣可以給世界帶來變化。
藤蔓機器人
斯坦福大學機械工程系的研究人員在 2017 年就把藤蔓生長的邏輯搬進了實驗室。他們做了一根兩端密封的軟管，像一隻翻過來的襪子，摺疊在自身內部。當氣壓從固定的一端泵入，管子的頂端開始向外翻轉，就像把襪子從內往外翻，但這個翻轉過程不停。
原型機用的是薄塑料膜，材料便宜，氣源是普通的壓縮空氣，整個系統沒有電機和傳感器陣列。
這台機器人能以最高約 35 公里每小時的速度短暫衝刺，能在比自身直徑更窄的縫隙里穿過，能舉起 100 公斤重的物體，還能在狹小空間裡自主盤繞成天線形狀。
傳統機器人移動時，每一節關節都在位移，每一段身體都在承受外部環境的阻力，被夾住就卡死了。藤蔓機器的「身體」保持靜止，只有尖端在向前擴展，新材料從內部不斷補充到前端。
不規則的空腔、彎曲的通道、表面布滿障礙的地形，對傳統機器人來說幾乎無解，對藤蔓機器人來說不過是改變一下氣壓分配而已。
插管，縮短的是時間，也是經驗的距離
硬質機器人與人體接觸時，力量的傳遞方式往往是剛性的，接觸點上的壓力集中，容易造成損傷。
軟體機器人本身的柔性讓它天然適合與人體共存，哈工大和港中大研究出的磁性粘液機器人可以進入人體內，取出我們不慎吞食的電池等異物，還預計用於消化系統的手術，或者將藥物輸送到人體的特定部位。
藤蔓機器人的推進方式消除了「推」這個動作，取而代之的是「長」。
研究人員很快意識到，這套邏輯不只適合搜救廢墟，它還可以走進別的地方。
氣道、消化道、血管，人體內部有大量彎曲的管道，目前的醫療器械在穿越這些結構時大多依賴推力，依賴剛性，依賴操作者的手感。
人體的氣道在進化上是為了阻擋食物和異物的。急救插管就是要在這段路里快速、準確地送入一根呼吸管，讓氧氣得以通過。
據 UCSB 的研究團隊統計，在院外的急救現場，氣管插管的首次失敗率接近 35%。
影片喉鏡的出現已經改善了這個處境，但它對操作者的要求仍然不低。操作者需要先目視氣道入口，再手動引導管子通過彎曲的解剖路徑，這是一套強烈依賴經驗和技巧的操作。
Elliot Hawkes 的團隊從藤蔓機器人的基礎原理出發，設計了一套軟體機器人插管系統 SRIS（soft robotic intubation system）。它不再要求操作者先看清氣道，再推送管子。
過程中，只有尖端在推進，身體不移動，不產生摩擦，不刮傷氣道壁，就像一棵小藤蔓找到了合適的縫隙，然後安靜地鑽過去。正是這種「無摩擦」的特性，讓它能在曲折的解剖結構里自主導航，而不被推著硬走。
測試在屍體上進行，參與者是 8 名急救人員，4 名急救醫護技師，4 名輔助急救員，接受的培訓時間是 5 分鐘。結果，87% 的人在第一次嘗試時成功完成了插管，平均耗時 21 秒。
同樣條件下使用影片喉鏡，成功率是 63%，平均耗時 44 秒。
這項研究已發表在《Science Translational Medicine》上，主要作者 David Haggerty 曾在 Hawkes 實驗室完成博士研究，他在 2022 年創辦了 Vine Medical Inc. 來推進這項技術的商業化，下一步是啟動臨床試驗，驗證設備的安全性。
Haggerty 說要「讓氣道管理民主化」，也就是讓這項本來只屬於高級專科醫生的操作，變成經過短暫培訓的普通急救人員也能完成的技能。
今天，機器人技術的進步未必總表現為更多傳感器、更大數據和更複雜模型。有時，關鍵改進來自一株藤蔓。機械結構承擔了感知、導向和緩衝的一部分功能，控制系統因此可以簡單一些。
