仿生智能热管理材料的研究正在快速发展，其与机器学习技术的结合为解决下一代能源系统、柔性电子和航空航天应用中的热管理挑战提供了新的思路。通过人工智能，这一跨学科领域将推动仿生智能热管理材料的发展，为实现智能化和可持续的热管理解决方案提供坚实的科学基础。这一领域的持续创新将有助于应对全球能源消耗和环境压力的双重挑战，为创造更加智能和绿色的未来做出贡献。

图1 仿生智能热管理材料

  近日，天津大学材料科学与工程学院封伟教授团队系统地综述了自然启发和数据驱动的仿生智能热管理材料的最新进展（图1）。详细介绍了生物的热调节原理启发开发仿生智能热管理材料的进展（图2），包括基于颜色转换（图3）、结构变形和相变的策略。并深入探讨了机器学习在仿生智能热管理材料中的应用，探索了如何利用大规模数据分析来增强材料的结构和性能（图4）。最后展望了仿生智能热管理材料当前存在的挑战和未来的发展方向（图5）。该综述以"Biomimetic Intelligent Thermal Management Materials: From Nature-Inspired Design to Machine Learning-Driven Discovery"为题发表《Advanced Materials》(Adv. Mater. 2025, 2503140)上。论文的共同第一作者为天津大学博士生张恒、博士生何青霞和德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所博士后张飞，通讯作者为天津大学封伟教授。相关研究获得国家自然科学基金重点项目和科技部重点研发项目支持。

图2 机器学习和仿生智能热管理材料发展的时间线

图3 颜色变换仿生智能热管理材料

图4 机器学习赋能仿生智能热管理材料的研发

图5 仿生智能热管理材料及其应用

  该工作是团队近期关于仿生智能导热材料相关研究的最新进展之一。在智能热管理领域，材料的复杂工况适应性（如动态环境下的热传导稳定性、多模态热响应能力等）一直是研究的难点。为此，团队发展了一种基于多模态热响应的智能热管理材料设计策略，系统探索了材料在不同环境条件下的热传导行为与调控机制，揭示了一些长期以来被材料复杂工况所掩盖的重要信息。在过去的两年中，团队制备了一系列具有高热传导性能的仿生智能热管理材料（Adv. Funct. Mater. 2023, 33, 2211985），并系统研究了这些材料在不同压力和机械变形条件下的热传导特性（Nano Today 2024, 59, 102549）。这些材料具有优异的热传导性能和环境适应性，能够有效应对复杂工况下的热管理需求。以这些高性能材料为基础，团队进一步探索了智能热管理材料在多模态热响应中的应用潜力，开发了具有自适应热调节功能的材料体系（SusMat 2023, 3, 843–858），并系统研究了仿生导热材料在水下场景中的性能表现（ACS Nano 2024, 18, 32, 21399–21410）。这些研究成果不仅为智能热管理材料的设计与应用提供了新的思路和方法（Adv. Funct. Mater. 2019, 1901383；Adv. Funct. Mater. 2018, 1805053；Adv. Funct. Mater. 2024, 34, 2311906），还为相关领域的理论研究和实际应用提供了重要的参考，特别是在仿生智能材料领域具有重要的科学意义和应用前景。相关研究成果也已整理并收录于团队编写的专著《智能导热材料的设计及应用》中，进一步推动了该领域的发展。

  原文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503140