小时候，你可能看过几部迪士尼电影，片中的时钟、杯子、玩具等静物化身为与人类互动的伙伴，看起来就像纯粹的魔法。而如今，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的科学家们正在做类似的事情：将静止的物品转变为能够感知并响应人类动作、从而完成特定任务的自感知工具。
工程师们通过3D打印技术，利用导电材料制作传感器和内部走线（类似电线），为这些动态物品内置感应功能。但问题在于：这两个组件通常使用相同的材料制造，因此会发出相似的信号。这有点像同时收听两个电台，信号混杂难以辨识。举例来说，当一只手套向机械手传递如何抓取特定物体的指令时，这种信号混淆会造成干扰——设备无法滤除噪音或验证用户动作的角度，导致接收指令的"学生"机器人出现错误。
CSAIL与中国天津大学（TJU）的研究人员可能已经找到了一种能够打印出更精确互动物品的方法。借助他们开发的"X-Hinges"软件，用户可以定制设计，该工具会自动嵌入两种不同材料：一种是专为传感器设计、能发出最强信号的丝材，另一种则用于不会产生干扰的类电线元件。这样一来，交互信息就不会在传递过程中失真，意味着用户可以制造出能够实时响应的物品，比如小型机器人、家居装饰品、物体检测系统和玩具。
借助X-Hinges，用户可以通过选择和连接不同形状来组装物品，然后选择特定部位的运动方式。该物品不会像以往方法那样只能单一方向运动；相反，用户可以选择最多三个"运动轴"：压缩、上下移动或左右移动。例如，在制作机械手时，你可能希望指尖能够垂直和侧向移动。新工具随后会在物品弯曲处（此例中为关节）嵌入传感器，以捕捉来自两个角度的运动数据。这样，设备在3D打印完成后就能更动态地理解并响应用户的交互动作。
"这就像是为日常物品添加了一种意识元素，"麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）博士后、CSAIL研究员李佳骥（音译）说，他是介绍这项工作的论文的通讯作者之一。"你得到的物品能更好地理解自己被使用的方式，并有更多方式做出响应。就像AI智能体被编程根据我们的指令做出特定决策一样，这些创作内置了感应功能，能够适应性地响应人类的触碰。"
李佳骥与论文第一作者、天津大学博士生兼CSAIL访问研究员常翔（音译）利用X-Hinges制作了许多巧妙的装置。例如，他们制作了一只能教机器人如何抓取积木的手套。这只手套能根据用户手部大小自动调整，通过传感器记录手指关节的弯曲方式，然后迅速将信息传递给人形机械手进行模仿。这款手套在工厂或家庭场景中可能很有用，因为机器人通常需要快速学习新的交互方式。
研究人员还利用X-Hinges制作了一款小型折纸风格的灯具。它能感知人类何时将其捏合，并据此调整亮度。当你打开这种可自适应的便携光源（有点像阅读灯）时，它看起来就像一张折叠起来的纸，突然绽放成一个灯具。
X-Hinges甚至可以组装出能识别放置在其上物体的装置。例如，你可以把一个香蕉放在上面，它几乎能立即根据传感器记录的触觉数据识别出这是水果。这种先进的物理感知能力可以集成到机场、超市等场所的检测系统中。
在科学家的每一项创作背后，都有一个易于使用的界面，帮助你从零开始设计互动物品。用户可以选择设计的每个部分的外观和运动方式，正如研究人员在制作一款外形像卡通鲨鱼的游戏控制器时所做的那样。
X-Hinges提供四种形状供选择：自定义选项、圆柱体、矩形和细条轮廓。为了还原鲨鱼尾巴的独特外观，研究人员设计了自己的形状。随后，他们选择了玩具的弯曲方式，让尾巴像摇杆一样上下摆动。最后，程序嵌入了传感器，科学家们完成了设备的3D打印。
研究人员表示，与以往尝试3D打印响应式日常物品的方法相比，X-Hinges的多样化运动能力是一项新特性。"大多数方法由于信号干扰，通常只允许单一方向的运动。X-Hinges让你的3D打印物品能够从三个角度运动，"常翔说。"最终，你能得到具有预期运动方式的设计。它还能同时记录各个区域的运动数据，使设备能够响应不同种类的交互。"
该工具或许有助于挖掘看似平凡物品的未开发潜力。我们日常使用、具有特定用途的物品——比如用来喝水的水瓶或用来照明的灯具——可能变成互动装置。正如聊天机器人利用某种数字智能来回应你的提示一样，物品也可以利用某种物理智能，在用户与其互动时执行物理任务。
不过，目前X-Hinges仍面临一个校准瓶颈。每次打印物品时，其电气元件的布局都会略有不同，因此两个外观相同的设备可能无法得出相同的传感器读数。举例来说，如果你要为两个不同用户制作可变形的健身手套，这一点至关重要。为解决该问题，常翔和李佳骥构建了一个计算机视觉系统，可以重新校准输出结果使其对齐，确保同款物品之间的数据准确一致，尽管他们希望未来能开发出一种内置的信号重新校准机制。
这一追求可以追溯到李佳骥自身研究中的一条主线：让驱动与感应直接在3D打印物品内部"生长"出来，而非事后附加。他此前曾构建过打印式肌腱驱动机构，赋予物品运动能力；而X-Hinges则是他在感应能力方面的进一步拓展。他表示，下一步是将这两者结合到单次打印过程中——让驱动与感应在同一制造流程中共同诞生，从而为具身智能和AI智能体开辟新的物理平台。
常翔和李佳骥与麻省理工学院电气工程与计算机科学系副教授、CSAIL首席研究员斯特凡妮·穆勒（Stefanie Mueller）以及天津大学最近毕业生严海阳（音译）共同撰写了这篇论文。他们的研究部分得到了浙江大学博士后研究奖学金和MIT-GIST项目的支持。
研究人员将于11月初在ACM用户界面软件与技术研讨会上展示他们的研究成果。
