近日，上海交通大学赵亚平教授和团队设计并构建出一种新型石墨烯基压阻传感器。

该传感器采用双面金字塔结构石墨烯基气凝胶作为传感层、超疏水石墨烯尼龙织物为电极层，并利用 Ecoflex 橡胶框架作为弹性支撑体，成功实现了高灵敏度（37.3kPa⁻¹）和宽线性范围（0-1.4MPa），同时在 30000 次操作循环周期内表现出优良的稳定性。

（来源：Advanced Functional Materials）

结合实验数据与有限元分析，课题组揭示了金字塔微结构与橡胶框架的协同作用对于传感器灵敏度和线性传感范围的显著促进作用。此外，他们还研究了传感器的材料构成、结构特性以及传感性能。

本次制备的全碳基压阻传感器具有高生物相容性、化学稳定性和环境可持续性，且制造工艺简便，在生理信号监测、语音识别和人机交互等领域展现出广阔的应用潜力。

未来几年内，该传感器将在以下应用中具有重要发展潜力：

在医疗健康监测方面，传感器的柔性和透气性使其可以无缝集成到电子皮肤或其他可穿戴设备中，以用于健康监测、虚拟现实互动以及身体姿态检测。

在实时生理信号监测方面，它能以较高精度追踪呼吸频率、脉搏、关节运动等关键生理信号，为慢性病管理和健身人群的运动表现优化提供支持，是个人健康监控的高效工具。此外，传感器还能捕捉人体的细微动作变化，特别适合术后患者或受伤人群的步态分析与康复监测。

在人机交互方面，检测压力信号传感器可用于精确控制智能机器人、家用电器以及其他交互设备，从而用于工业自动化和服务机器人等更广泛的领域，为其提供灵敏的压力感知以支持复杂交互任务。此外，传感器对声波的高灵敏性使其适合于智能助手、汽车导航系统及远程语音控制设备，为语音交互提供可靠解决方案。与此同时，传感器阵列还可以通过压力和位置的双重认证机制，应用于金融系统及敏感信息处理场景，为用户提供高水平的数据与身份安全保障。

总之，这些潜在应用场景表明：随着技术的进一步优化与商业化推进，该传感器将在多个高价值领域发挥重要作用，为医疗、智能化和信息安全等行业注入新的活力。

图 | 赵亚平（来源：赵亚平）

本次研究基于数字健康与制造业的快速发展，以及下一代健康监测、人工智能、先进通信系统等领域对高性能核心器件的迫切需求。在众多压力传感器类型中，压阻传感器因其结构简单、信号输出便捷、制造成本低、检测范围广等优势，正逐渐成为重要的市场增长点。

近年来，电子皮肤、人体运动监测、医疗器械、人机交互和智能机器人等前沿领域的快速崛起，对压阻传感器提出了更高的性能要求，不仅需要传感器具备优异的可穿戴性，还要求其在多样化应用场景中展现卓越的压力感应能力。

目前的研究大多集中于通过新材料开发和结构设计创新来优化压阻传感器的性能参数，例如灵敏度、传感范围、响应/恢复时间、线性度和稳定性等。然而，现有的优化方案往往偏重于单一性能的提升，导致各性能指标之间存在相互制约的问题。

例如，通过优化传感层的表面微结构设计可以显著提高灵敏度，但却可能限制传感范围；而增强材料的机械性能虽然能够扩大检测范围和提升稳定性，却可能牺牲灵敏度。因此，在可穿戴传感器中实现高灵敏度和宽线性范围的同时兼顾其他性能，成为该领域的一大技术瓶颈。

为应对这一挑战，本研究聚焦于解决压阻传感器在高灵敏度和宽线性范围方面的平衡难题。基于团队在石墨烯稳定性和石墨烯气凝胶材料方面的研究积累，充分利用石墨烯材料优异的导电性、机械性能及可调形貌特性，设计并构建了这种新型的全碳基压阻传感器。该传感器实现了灵敏度与线性检测范围的双重提升，为下一代高性能可穿戴传感器技术的开发提供了解决方案。

就研究过程来说，在确定课题组方向之后，他们进行了深入的文献调研和理论设计。借此发现传感层的微观结构优化可以显著提升灵敏度，而结合机械支撑部件的结构设计能够扩展线性传感范围。同时，选择透气、环保的织物基底，以及高柔性、低成本的非金属材料作为电极层，进一步增强了传感器的可穿戴性和实用性。

基于这些思考，他们提出一种多尺度设计方案。该方案具体包括：

器件制备是实现传感器性能优化的关键环节。该团队在这一阶段开发了一系列创新工艺。

首先，他们利用 3D 打印技术制作金字塔模具，结合快速冷冻和热解工艺，成功制备出双面金字塔碳气凝胶，借此提升了传感层的机械强度和导电性能。

其次，他们对尼龙织物表面进行氧等离子体活化，通过氧等离子体活化尼龙织物表面，并通过甲基三氯硅烷进行疏水处理，随后加入石墨烯涂层，制备出兼具透气性和导电性的超疏水织物构建的电极层。此外，他们通过定制模具，采用 Ecoflex 硅胶材料制备出高弹性框架，为器件提供了可靠的机械支撑。

在器件组装过程中，课题组将双面金字塔碳气凝胶嵌入硅胶框架内，并用超疏水石墨烯涂层尼龙织物封装，形成三明治结构的传感器。通过优化组件粘接工艺后，传感器展示出高灵敏度（37.3kPa⁻¹）、宽线性范围（0–1.4MPa）以及超过 30,000 次循环的优异稳定性。

在完成性能测试之后，他们进一步探索了传感器的实际应用潜力。借此发现，在医疗健康监测传感器可实时捕捉呼吸、讲话和关节运动等生理信号，适用于健康监测和康复评估。其柔性与透气性使其可无缝集成至电子皮肤或可穿戴设备中。结合传感器对声波的高灵敏性，他们开发了基于随机森林分类模型和 t-SNE 降维技术的语音识别系统，显著提升了其在复杂环境下的信号分类能力。

同时，其利用传感器阵列实现位置与压力的双因素认证，大幅提高了信息安全的防护等级，为敏感数据和身份验证提供了更高级别的保护。这些探索展示了传感器在多领域的应用前景。

通过以上阶段的系统推进，本次研究不仅解决了压阻传感器领域的核心技术难题，也为多种实际应用场景提供了可能性，为下一代传感器的发展提供了解决方案。

日前，相关论文以《全碳压阻式传感器：通过多尺度设计增强灵敏度和宽线性范围，适用于可穿戴应用》（All-Carbon Piezoresistive Sensor: Enhanced Sensitivity and Wide Linear Range via Multiscale Design for Wearable Applications）为题发在 Advanced Functional Materials[1]。

上海交通大学博士生向麒璇是第一作者，上海交通大学赵亚平教授和谭慧君助理研究员担任共同通讯作者。

图 | 相关论文（来源：Advanced Functional Materials）

目前，他们已经拟定了以下几个主要方向来拓展研究工作，以进一步提升传感器性能，并探索其更广泛的潜在应用场景。

首先，他们希望通过跨学科合作，开发医疗传感器。研发具有高灵敏度、生物相容性和长期稳定性的体内植入式医疗传感器。这类传感器不仅需要满足高灵敏度和稳定性的要求，还需具备良好的生物相容性，以确保在人体内长期使用时的安全性和可靠性。因此，他们将重点研究如何优化传感器的结构设计与材料选择，以便提高其在体内和体外生理信号监测中的性能。

图｜向麒璇（来源：向麒璇）

其次，他们计划将传感器与无线传输技术相结合，探索用于实时测量和记录体内的压力数据，并通过无线方式传输给外部设备。实现疾病的早期诊断、精准治疗和长期管理。

再次，他们也计划利用先进的机器学习算法和大规模数据集，优化传感器信号分类的准确性，提升在高噪声环境下的信号捕捉与处理能力。探索信号可逆转换功能（如电信号到声音，或声音到文字的实时转换），为语音交互和人机协作提供更灵活的解决方案。

最后，该团队的长期目标是通过持续优化传感器的结构设计、材料选择及信号处理能力，结合跨学科的合作与技术创新，他们希望推动下一代智能传感器技术的开发和实际应用。

参考资料：

1.Xiang, Q., Zhao, G., Tang, T., Zhang, H., Liu, Z., Zhang, X., ... & Tan, H. (2024). All‐Carbon Piezoresistive Sensor: Enhanced Sensitivity and Wide Linear Range via Multiscale Design for Wearable Applications. Advanced Functional Materials, 2418706.

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