面向我国“十五五”时期人工智能、智能制造等领域的发展需求，国务院《关 于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步提出推动人工智能与产业深度融 合、提升智能化发展水平。高性能传感器作为实现装备状态感知和智能交互的重 要基础器件，其性能与可靠性受到日益广泛的关注。柔性应变传感器凭借良好的 机械适应性和高灵敏感知能力，在结构健康监测、智能装备和人机交互等领域具 有重要应用潜力。然而，现有高灵敏裂纹型柔性应变传感器通常依赖随机裂纹实 现信号放大，易受局部应力集中和裂纹不可控演化影响，难以兼顾高灵敏度、循 环稳定性和机械鲁棒性；同时，其结构优化仍较多依赖经验试错，缺乏可定量预 测的设计方法。

近期，中国科学院金属研究所高性能均质合金国家工程研究中心张广平团队 针对上述问题，提出了一种蛇形裂纹柔性应变传感器的定量预测优化框架。通过 建立蛇形单元几何参数与结构刚度、内部应力、灵敏度及工作应变范围之间的定 量关系，实现了由经验试错向模型指导下的预测设计转变。基于该框架制备的优 化传感器整体灵敏度因子达到 GFoverall=14217，最高灵敏度达到 GF=27361，在 3% 应变下可稳定循环 1.5×106 次，并在 10%应变、约为工作应变 217%的持续过载 条件下稳定工作超过 4×105 次，实现了超高灵敏度、循环稳定性和机械鲁棒性的 协同提升，为高综合性能柔性应变传感器的可预测设计提供了新思路。

上述研究成果以“A quantitative framework for the predictive optimization of serpentine-patterned flexible strain sensors ” 为 题 ， 近 期 在 《 Science China Technological Sciences》上发表。论文第一作者为硕士研究生覃天泽，通讯作者 为张广平研究员。本工作得到中国科学院战略性先导科技专项等项目的资助。

全文链接：http://engine.scichina.com/doi/10.1360/s11431-026-3473-y

图 1 蛇形裂纹柔性应变传感器的工作原理及定量预测模型

图 2 传感器综合性能及循环稳定性与抗过载性能测试结果