韓國東國大學的研究人員開發出一種柔性、無需電池的電子設備，能夠從人體運動中獲取能量，並利用這種能量來驅動神經形態
感知和學習功能。
這項技術未來有望應用於可穿戴健康監測系統、電子皮膚、智能假肢、人機交互界面以及智能運動監測設備，而無需依賴傳統電池或外部電源。
該系統讓人聯想到1988年首次發布的精工Kinetic手錶，那款手錶同樣是通過佩戴者的運動來獲取能量。
該研究由東國大學系統半導體系的李世俊（Sejoon Lee）教授領導，研究團隊將摩擦納米發電機（TENG）與柔性石墨烯通道離子凝膠柵控電晶體相結合。
TENG能夠將身體運動、觸摸或振動等機械刺激轉化為電信號。這些信號直接驅動設備的人工突觸功能，這意味著該設備可以在沒有獨立電源的情況下感知運動並處理資訊。
李世俊表示：「在人體觸覺感知機制中，機械感受器能夠感知到極其微小的機械擾動，並將其轉化為神經脈衝信號。」
「為了用電子方式模擬這一過程，我們將摩擦納米發電機與柔性石墨烯通道離子凝膠柵控電晶體整合在一起，使機械刺激轉化為電信號，直接調控人工突觸行為，而不需要外部電源。」
研究人員展示了多種人工記憶形式，從持續約70毫秒的感覺記憶，到持續0.2至0.45秒的短期記憶。
通過重複刺激，該系統還能夠進入持續超過兩秒的更長期記憶狀態。
研究人員還利用一個人工神經網路對該設備進行了測試，該網路旨在識別六種人體活動，包括行走、坐立、站立和爬樓梯。
基於設備的實測行為數據，該系統在柔性設備處於彎曲狀態下對這些活動進行分類時，達到了88.05%的準確率。
研究人員表示，這項技術最終可能使可穿戴AI系統將感知、記憶、學習和資訊處理功能整合在一起，同時減少甚至消除對電池的依賴。
李世俊表示：「我們的研究有望為新一代可穿戴人工智慧系統做出貢獻，這類系統能夠以最低限度依賴電池或外部計算資源的方式運行。」
「更廣泛地說，我們的工作指向了一種自供電神經形態電子技術，能夠在單一柔性平台上集成感知、記憶、學習和資訊處理功能。」
該研究於2026年7月發表在《先進材料》（Advanced Materials）期刊上。
Q&A
Q1：這種無電池可穿戴設備是如何獲取能量的？
A：該設備利用摩擦納米發電機（TENG），將身體運動、觸摸或振動等機械刺激直接轉化為電信號，從而為設備的人工突觸功能提供能量，無需外部電源。
Q2：這項技術能用在哪些產品上？
A：未來可能應用於可穿戴健康監測系統、電子皮膚、智能假肢、人機交互界面以及智能運動監測設備等領域。
Q3：這種設備的識別準確率如何？
A：在使用人工神經網路識別行走、坐立、站立、爬樓梯等六種人體活動時，該設備在彎曲狀態下達到了88.05%的分類準確率。
