负重行走广泛用于救援转运、野外巡检、后勤保障等任务，是检验体能与装备效能的关键环节。长期或高强度负重会使代谢水平明显上升——降低作业效率——并易诱发下肢和腰背部肌肉骨骼损伤。极端环境中，负重能力往往直接影响行动范围、持续时间和任务成败。如何在不削弱机动性与环境适应能力的前提下降低负重代价，是可穿戴助行装备研发的共同难题。造成这个难题的重要原因是，主流外骨骼多以“与人腿并联助力”为思路，结构与力线受限，助力方向与人体实际行进方向难以充分对齐，能量补偿效率受限。部分产品虽能提供一定支撑，但在复杂地形、转向、避障等真实工况中，常需在助力效果、灵活性与安全舒适之间取舍，因此研究界持续探索更贴近实际转运需求的助力形态与人机协同机制。 因此，南方科技大学机械与能源工程系付成龙教授团队提出穿戴式半人马负重助行机器人概念，从系统范式上跳出“穿戴设备必须人形并联”的既有路径。该机器人借鉴四足动物负重形态，构建“人类智能领航+机器人力量负重”的人机混合四足系统：人负责环境理解、路径选择与动作决策，机器人作为相对独立的“后肢”承担外载，并沿人体前进方向提供更直接的水平推力，形成“垂直负载分担+水平质心助力”的复合助力模式。 要让“人机混合四足”既能分担重量又不干扰自然步态，关键在于人机接口的动力学耦合控制。为此，团队设计“软化弹性耦合机构”，通过菱形连杆与拮抗弹簧构成非线性刚度特性：小作用力时刚度较大以保证响应灵敏，大作用力时刚度降低以增强缓冲能力。该设计使人机在不同受力阶段实现动态“解耦”，提升跟随性与安全性，也为机器人稳定控制提供条件，减少刚性连接带来的冲击与不适。 在控制层面，团队提出“行走—交互协同控制框架”，使系统能实时感知人体运动意图，实现无需手动指令的全向跟随。机器人在维持自身平衡的同时，稳定输出与行进方向一致的水平推力，避免助力偏转带来的能量浪费与姿态扰动。实验显示，该机器人具备较好的机动性与地形适应能力，可在狭窄空间完成连续绕桩，并可借助视觉感知规划通过台阶、斜坡与户外复杂路面，反映了面向非结构化环境的应用潜力。 更受关注的是负重效能数据。在20公斤负重（约占体重29%）条件下，受试者穿戴系统并获得水平助力后，人体净代谢成本降低35%，足底压力减少52%。步态分析表明，穿戴后步宽变异性下降，稳定性指标与空载行走接近，说明该系统能有效降低负重对步态的扰动，提升侧向稳定性。这意味着，围绕“承重—推进”两类关键功的协同补偿，可能比单一支撑式助力更贴近真实任务需求。 从影响看，这一成果的意义不仅在于单项指标提升，更在于拓展了负重助行机器人的设计边界：将“人形并联外骨骼”从唯一选项拓展为“人机协作构型”的多元解。对于应急救援中的快速转运、长距离巡检中的持续行走、复杂地形后勤保障中的负载携行等场景，这种由机器人承担主要负荷、由人保持判断与适应能力的分工模式更具现实针对性。 面向下一步应用落地，仍需在轻量化与续航、长时间穿戴舒适性、不同体型适配、复杂工况可靠性与安全冗余各上提升，同时推进标准化测试体系与场景化验证，确保在高风险环境下稳定可控。若能与通信定位、救援携行装备、野外作业平台形成系统集成，并在实战场景中迭代，有望形成面向多行业的负重辅助解决方案。
从模仿人形到超越人形——从被动助力到主动协同——穿戴式半人马机器人的诞生标志着人机融合技术进入新阶段。这个成果提示我们，技术创新不应局限于既有框架，而应从实际需求出发，在跨学科交叉中寻找突破口。随着涉及的技术的提升与工程化推进，人机协作将在更多极端环境与高强度作业场景中发挥关键作用，为拓展人类活动边界提供有力支撑。