近日，苏州国家实验室吴文旺研究员、南京航空航天大学卢天健教授、西安交通大学徐峰教授团队联合在中国工程院Engineering集群分刊Engineering Transformative Materials上在线发表题为“The Future of Mechanical Metastructures: There is Plenty of Room at the Top”的综述文章。文章围绕机械超结构（Mechanical Metastructures）展开，讨论如何通过机械超结构的力学设计、制造和智能研发，实现机械超结构的性能极限化和多功能按需定制，服务于航空航天、深海、生物医疗等领域。

一块材料能有多强，通常取决于它的成分与微观组织；但当材料被组织成精心设计的胞元、点阵和层级结构，性能边界便不再只由材料本身决定。同样的材料，仅仅改变连接方式、尺度组合或空间排布，就可能兼顾轻量承载、冲击吸能、振动调控、热管理、感知与自适应响应。机械超结构由此提供了一条不同于传统材料强化的路径：不是一味向材料内部“下探”，而是通过结构设计向构件和系统层级“上拓”，论文题目正是对这一问题的回应。

轻量化多功能机械超结构是通过超结构基元和胞元构筑形成的，其性能不仅受构成材料影响，还受超结构胞元拓扑特征、梯度/层级、连接界面及多尺度空间构筑关系的影响。与传统轻量化结构相比，轻量化多功能机械超结构可以实现承载、能量吸收、振动调控、热管理、感知和自适应响应等多功能集成，并突破传统材料本征性能设计理论极限，实现新功能涌现和超常规性能按需调控。

近年来，增材制造、拓扑优化、多尺度模拟和人工智能技术的进步极大地扩展了轻量化多功能机械超结构的设计空间，并加速了其向工程应用的发展。论文总结近年来轻量化多功能机械超结构研究领域在结构设计、制造、性能调控和智能化发展等方面的最新进展，特别关注数据驱动建模、机器学习加速预测、生成与逆向设计、仿生结构以及人工智能驱动的超结构多目标优化策略，并讨论了机械超结构的未来发展方向，包括数字孪生技术和超结构拓扑定制、基于结构基因组计划的高通量设计、高通量仿真与自主实验、大语言模型驱动的多智能体系统以及面向极端服役需求的超结构工程。最后，总结了超结构基因组表示、缺陷感知验证和面向极端服役的功能拓展等方面的挑战。

起点：机械超结构需要怎样的研发范式

要跨过从理想胞元到工程构件的鸿沟，第一步不是再增加一个优化算法，而是重新界定研发对象以及各环节之间的关系。经典材料四面体关注成分、结构、工艺和性能，适合描述成分、组织与宏观性能的关系。但对机械超结构而言，“结构”本身已经成为可编程的设计变量，制造误差、功能集成和服役反馈也必须从一开始就进入设计。为此，文章将经典材料四面体拓展为面向人工智能时代的“双四面体”。右侧的智能研发四面体把结构基因与智能设计、智能制造、功能与性能分析、验证和工业应用需求纳入同一框架；两个四面体之间，则由遵循FAIR原则的数据、人工智能模型和服役反馈相互连接。

图1.面向人工智能时代的机械超结构双四面体范式。左侧是经典材料研发框架，右侧将结构基因、智能设计与制造、性能验证及工业需求纳入同一闭环。

图1的意义，并不是在传统流程旁边简单加上一个AI模块，而是让不同环节能够彼此校正。应用需求从起点就约束结构设计，制造中出现的偏差和缺陷返回模型，构件的服役数据又继续修正下一轮设计。实验和仿真不再只为一篇论文提供结果，而是成为可以被后续研发持续调用的证据。不过，双四面体还只是一张“地图”；要让这张地图真正运转起来，还需要统一的结构表达和连续的数据流。

让闭环转起来：结构基因、高通量研究与多智能体协同

所谓“结构基因”，并不是给一种胞元贴上一个名称。同一类点阵，拓扑、节点连接、杆件或壳体几何、手性、层级、梯度和空间排布只要有一项发生变化，整体响应就可能完全不同。只有把这些信息表达为可计算、可比较的结构基因，再同材料、工艺、缺陷、性能和服役环境建立关联，跨尺度预测和逆向设计才有可靠的数据基础。这套结构表达如何转化为可以运行的研发体系？图2给出了结构基因组计划的高通量闭环。

图2.基于结构基因组计划的高通量研究闭环。数据库、智能计算、实验控制和自动化实验通过统一接口连成循环。

在这一闭环中，数据库负责积累文献、结构基因、制造、表征和应用数据；计算端据此开展正向预测、生成式设计；自动化实验端把候选结构制造出来，完成缺陷与性能评价；控制软件再根据本轮结果安排下一轮计算和实验。每轮迭代不仅给出更优方案，还应留下为何被选中、如何制造、有哪些缺陷及实际表现如何的证据，使单次试验转化为可积累、可复用的研发能力。闭环一旦运转，文献、数据、建模、仿真、工艺和实验便需要同时协同，一个模型很难包办所有工作。因此，文章进一步引入多智能体系统：数据库、仿真优化、专家知识、大语言模型以及制造/表征/测试等智能体各司其职，由中央决策智能体完成任务分解、工具调用和阶段性判断（图3）。

图3.机械超结构多智能体协同框架。中央决策智能体连接数据、仿真优化、专家知识、大语言模型和制造/表征/测试平台。

在这套分工中，大语言模型并不负责单独“拍板”，它更像知识与工具的接口，负责信息检索、任务编排和人机交互。专家知识库中的力学规律和本构关系、仿真与优化模型的计算结果、制造可行性以及真实实验结果，共同构成对其输出的约束。这一点很重要：人工智能在此的价值，不是取代力学和实验，而是把原本分散的知识、工具和证据组织成可以协同运行的工作流。

从研发范式走向工程部署：“力工程学”与“四梁八柱”

至此，文章的关注点从“如何研究”转向“为何研究”。机械超结构最终要在构件和装备中工作，因而不能只用理想条件下的单项性能来评价。作者用“ 力工程学”（Mechanoengineering） 概括这种更高层级的工程视角：以构件、装备和服役需求为起点，协同设计材料、结构架构、制造路线和服役性能，让胞元不再是一个孤立的几何对象，而是完整工程系统中的一部分。

图4为这种转变加入了时间维度，也把前述研发范式放进了一条从基础研究走向工业部署的路线中。

图4.机械超结构与 Mechanoengineering 发展路线图。基础创新、人工智能融合和工业应用构成三条相互支撑的发展路径。

领域前期主要围绕机械材料、机械超结构、结构基因和集成计算结构设计积累基础；随后逐步转向机械超结构数据库、高通量计算与实验、AI for MechanoStructures。面向未来，三条路线将并行推进：极端需求牵引新型机械超结构与 MechanoMaterials，工程大语言模型向多智能体协同发展，研究成果则进一步进入航空航天、交通和深海等应用场景。

路线图回答了“往哪里走”，但要把路线变成现实，还需要稳定的能力平台。图5所示的 AI4MechanoStructure “四梁八柱”框架，正是对“靠什么支撑”的回答。“四梁”包括机械超结构数据库、智能计算、智能实验和机械超结构大模型四类平台，分别解决数据积累、建模优化、制备测试和知识协同问题；“八柱”则指向航空航天、土木、交通、智能电子、海洋、生物医学、国防和纺织等代表性应用场景。

图5.AI4MechanoStructure的“四梁八柱”总体框架。四类基础能力平台向八类工业应用场景提供支撑，应用需求和服役结果又反向牵引平台迭代。

“四梁八柱”并不是平台和场景的简单罗列。四类平台向工程应用提供共性能力，而不同场景中的载荷、环境、成本、可制造性和可靠性要求，又反向约束结构基因、材料选择、制造路线和评价指标。基于“力工程学”和“四梁八柱”框架，机械超结构研发不再依靠孤立项目推动零散的概念验证，而是用共性平台支撑持续研发，再让真实服役反馈牵引平台迭代。

从“设计一个好结构”到“建立一套好方法”

回看全文，该综述真正强调的，并不是某一种新胞元、某一个新算法或某一台新设备，而是研究对象和研发方式的共同变化。机械超结构的基本研究单元，正从“一种几何构型对应一组性能”，转向“数据—设计—制造—验证—服役”的完整链条。只有当这条链条能够闭环运行，性能极限和多功能集成才不会停留在理想条件下。

因此，下一阶段的关键突破未必只是再刷新一项性能纪录。它也可能来自统一、可计算的结构基因表达，来自融合仿真、制造、表征和服役信息的FAIR多模态数据，也可能来自能够嵌入力学约束、量化预测不确定性并识别缺陷影响的智能模型。这些基础还需要同高通量实验、智能制造、缺陷感知表征和面向服役的验证方法一起建设，任何一个环节都无法单独完成这场转变。

对航空航天、深海和高端工业装备而言，最终的评价标准也不会只是理想条件下的刚度、强度或多功能性，而将同时包括可制造性、缺陷容限、疲劳耐久性、规模化能力、成本、可持续性以及真实工况下的可靠性。所以，“顶层”空间仍大有可为，它不只意味着发现更多结构架构，更意味着把架构力学从实验室中的创意，转化为可信、可适应、可工程部署的技术能力。

超结构需求：超结构的实际需求、超结构的基本概念、轻量化多功能机械超结构的研究范围、发展趋势。

超结构力学理论和力学设计框架：超结构设计优势和功能涌现、超结构数据库、超结构研究主要目标、人工智能时代机械超结构双四面体。

超结构智能设计进展：超结构智能设计基本分类和动机、数据驱动超结构高通量力学设计、物理信息机器学习、人工智能赋能集成计算结构工程、正向预测、逆向设计、生成式设计、多目标优化、人工智能赋能的仿生机械超结构设计。

超结构发展趋势和未来方向：多尺度超结构拓扑定制和数字孪生技术、结构基因组计划和机械超结构高通量智能设计、大语言模型驱动的机械超结构闭环研发多智能体系统、机械超结构和力工程学、人工智能赋能的机械超结构“四梁八柱”框架。（来源：EngineeringJournals微信公众号）

相关论文信息：https://journal.hep.com.cn/etm/EN/10.2738/ENGTM.2026.0007