在现代科技迅猛发展的背景下，机器人群体智能成为人工智能与机器人领域的重要研究方向。机器人并非单独行动的孤立个体，而是通过集体之间的简单交互与合作行为，展现出复杂且智能的集体行为，极大推动了自动化系统的创新与应用。集体智能，作为一种基于个体之间相互作用而涌现的系统级智能现象，广泛存在于自然界，例如昆虫群体、鱼群及细胞群体等。通过模拟生物发育中的形态发生机制，科学家们已成功开发出能够自主组织、适应环境甚至自我修复的机器人群体，展示了集体智能的强大潜力。英国布里斯托大学的研究团队正致力于利用纳米粒子群体模拟细胞行为，旨在开发能够智能识别并攻击肿瘤细胞的机器人群体系统。机器人和纳米粒子的相互作用，以及它们与环境的反馈，使整个系统能够实现集体决策，这种类似生物“群体智能”的机制为医学治疗和精准药物输送带来了新的可能。
群体机器人的行为设计从生物发育学中的形态发生过程汲取灵感，通过对细胞如何自组织形成复杂结构的研究，推动机器人集体自主形成各种形状和功能。例如，欧洲分子生物学实验室巴塞罗那的James Sharpe团队以哈佛大学开发的kilobot机器人为模型，成功让300个小型机器人模拟出斑马身上条纹状等复杂生物图案。不同于传统机器人预设路径或目标位置的方式，这些机器人依靠局部的化学模拟信号及邻居间的通讯，实现了完全基于局部自组织的动态模式形成。这种机器人行为的设计灵感来自于图灵系统模型：两种化学物质通过扩散和相互激活与抑制形成斑点、条纹等复杂图案。将这一机制数字化并嵌入机器人控制策略中，机器人群体不需设定明确的坐标地图，仅通过感知局部环境信号和邻近个体的状态，便能够在物理空间中自发形成仿生结构，如类似变形虫的触手状生长体。更为惊艳的是，该机器人群体系统展现出了显著的自我修复能力。
当研究人员有意从中间切开群体时，分裂后的两部分机器人仍然能够逐渐靠拢，重新融合成一个整体。这样的鲁棒性是基于机器人之间复杂的局部交互和环境反馈的涌现特性，而非传统预编程式的严格规则。生物系统中固有的“噪声”因素在机器人群体智能中体现为运动和通讯过程中的随机性。通常工程设计追求精准和可控，但生物启发的机器人设计者反而认同适度的随机元素对系统稳定发展有积极意义。在威尔士卡迪夫大学，计算生物学家Veronica Grieneisen通过实物和虚拟的kilobot群体模拟细胞分选过程，发现虚拟模拟必须加入随机噪声才能达到现实机器人排序的效果。这揭示出生物变异和“差错”对于多智能体系统避免陷入错误状态，促使其维持动态平衡和持续自组织的重要作用。
物理交互性同样是理解群体智能的关键。机器人不仅是软件算法的载体，更是在物理空间内与他者及环境直接交流的实体。中国科学院沈阳自动化研究所的研究员Lianqing Liu团队利用带有不同磁性强度的机器人，验证了“细胞黏附差异”在生物胚胎发育过程中的作用。机器人群体中根据黏附强弱自发形成分层排序，其动态过程正好反映了胚胎中细胞分组和模式形成的物理基础。研究还发现黏附差异的大小影响排序速度，这为掌控发育节奏提供了新的理解视角。研究者展望将这种机器人实验研究与活体胚胎观察结合，进一步揭示发育生物学的物理机理。
除了细胞模拟，机器人群体智能还广泛应用于动物集群行为研究。普林斯顿大学的Hungtang Ko团队通过研究鱼群的游动模式及其产生的液体动力学效应，探索鱼类如何借助水流涡旋等间接信息实现群体协调。为此，他们设计了可感知加速度和转弯速度的“BlueGuppy”机器人，模拟鱼类在水中的互动，旨在捕捉真实水动力信号，并逐步开发带有流量传感器的机器人个体。其目标不仅是为了解动物行为学，更是为开发更加智能、适应复杂水域的机器人群体打下基础。集体智能的核心在于通过多个简单个体的局部交互，产生复杂且具有适应性的整体行为。康奈尔大学Kirstin Petersen实验室的研究令人惊叹：一群没有计算能力、仅具备旋转和磁性相互作用的金属圆盘，也可以通过物理互动作出有序分层。
磁场引导这些圆盘旋转并产生水流，大小不同的圆盘根据动力学和磁力的平衡自发分布形成中心到边缘的分层结构，从而模仿细胞分选的自然机制。没有明确预设的“图谱”，系统智能完全依托于自发的物理交互。这些实验表明，集体智能无需复杂计算支持，物理与环境因素本身便能孕育智能行为，并为工程系统设计提供了重要参考。事实上，从大型机器人到纳米颗粒，这些不同尺度的实体都能展现集体智能特征。布里斯托大学Hauert实验室利用磁场引导纳米颗粒自组装，赋予它们可控的形态和功能，用于靶向肿瘤细胞或模拟生物导向的药物输送。比起传统机器人，这些纳米链粒受限于只能使用基本物理相互作用，但正是这些机制让它们具备了群体协作和环境适应能力。
展望未来，机器人群体智能或将在医学、灾难评估、环境监测等多个领域发挥更大作用。自组织、自愈合的机器人网络可以深入复杂、危险环境，如地震废墟或辐射区，执行侦察与救援任务。而纳米机器人则可能在体内精准定位和治疗病变，大幅提升医疗效果。同时，随着相关软硬件技术的进步，机器人群体设计理念或将影响下一代智能材料和物质，推动“可编程物质”革命。学界普遍认为，机器人群体智能的研究尚处于起步阶段，但其模仿生物系统的深刻方法论，蕴藏着改变未来科技面貌的潜力。通过将物理、计算和生物学交织结合，科学家们正解码多智能体系统自组织的密码，为真正具备适应性和智能的人工系统奠定基础。
机器人作为多智能体系统的典范，突破了传统单机智能的限制，其集体行为展示了超越个体能力的智慧和灵活性。在不远的将来，机器人群体智能不仅将实现实验室走向现实应用，更有望颠覆人类社会生产生活的众多领域，推动人机协作迈入新的智慧时代。
