在不同尺度的生物体中，可以观察到多样且具有适应性的复杂运动模式。由于刚性材料的限制，传统机器人很难实现灵活的运动。软材料机器人天然具备的可变形、柔软、适应性强和可调性特点，让软体机器人在实现复杂驱动和运动方式上具有优势。为了展现软体机器人驱动与运动的最新进展，加州理工学院的高伟教授及其研究团队专注于多模态软体机器人的驱动与运动，关注该领域中的快速进展、材料及应用，展示了软体机器人的构造材料、运动方式、在单一和复合刺激下的多模态运动、在地面及跨环境条件下的多模态运动、软硬材料结合的多模态运动，以及通过可重构变形实现的多模态运动。同时，还讨论了多模态软体机器人面临的挑战和应用前景。该综述题为“ Multimodal Soft Robotic Actuation and Locomotion”，发表在杂志

　　多模态的软体机器人在适应不同地形和环境、提高步态的敏捷性、可控导航、改变形态以及整体多功能性方面具有优势。除了上述例子，还有更多运动模式组合未被探究。未来的发展方向还包括更多驱动器在一个系统中的组合和集成，正如肌肉是如何调控生物体运动一般。另外，将软驱动器应用于传统机器人的方法实现了增强的性能。除了软体机器人，多模态软驱动器也可用于操控器、生物电子器件等。因此，通过组合结构设计和多刺激响应材料，设计用于复合驱动与运动的多模态驱动器，将会是未来软体机器人领域的发展重点之一。

　　总体而言，多模态软体机器人有望对机器人领域产生影响。随着机器学习和人工智能的兴起，机器人控制领域在软件方面取得了巨大的突破，但硬件发展却因传统材料的使用而相对滞后。控制的难度与机器人的复杂程度成正比，所以越先进的机器人往往其结构和控制都更为复杂。在机器人领域使用软材料提供了更为简单和直观的控制方式。仿生机器人在结构力学设计和控制方面往往都更为优越，而且一般以软材料为主。这也使其倾向于更先进的加工方式，比如多材料3D打印。除此之外，新颖的增材制造方法使得硬结构部件和软驱动器结合的复合机器人的制造加工成为可能。软体机器人还可结合传感器用于触觉信号反馈用于提升控制精确度。综上所述，超越自然界生物运动能力的机器人就有可能被开发出来。

　　该综述作者包括加州理工学院Dickson R. Yao，Inho Kim, Shukun Yin, 通讯作者为加州理工学院医学工程系助理教授高伟。