本技術提供了一種集成於機器人平台上的智慧摩擦起電奈米感測器（Triboelectric Nanosensor, TENS），通過接觸帶電過程進行材料識別。TENS利用自供電觸覺感知機制，能夠精確識別物質組成與胺基酸分子。TENS的結構特點包括由Ecoflex材料製成的微型金字塔結構，內含NaCl溶液作為電解質導體，這種設計提高了其延展性和靈敏度。在集成方面，TENS被集成到機器人指尖上，透過與物質接觸、分開過程中的摩擦起電輸出信號被用於材料識別，並通過無線傳輸模組傳送至電腦進行進一步處理。在工作機制方面，我們進行了不同物質之間的接觸帶電實驗。通過KPFM測量表面電位，並使用XPS分析材料的電子轉移機制和原子組成。我們發現，溫度的升高會影響不同物質之間的電子結構變化，從而改變摩擦起電輸出信號。在穩定性測試中，TENS在不同的拉伸條件下展示了良好的響應行為，即使在拉伸到150%時仍能保持穩定性能。此外，經過5000次彎曲循環測試後，TENS仍能保持穩定的輸出信號。

市場分析顯示，隨著智慧機器人與物聯網應用的快速增長，對多功能感測器的需求日益增加。根據預估，僅物聯網領域就需要超過300億個感測器，這為自供電感測器技術帶來了挑戰和機遇。此外，在仿生義肢、元宇宙虛擬社會和大數據處理中的應用日益增多，也促使對材料識別、溫度、壓力、形狀、尺寸和濕度感測的需求激增。傳統感測器依賴電池供電，存在高功耗、壽命有限、體積笨重和環境威脅等問題。TENS能夠從環境中收集能量，為自身的多功能感測提供電力。該技術在自供電感測方面顯示出巨大的潛力，應用範圍涵蓋智慧製造、環境監測、醫療保健和人機界面等多個領域。根據市場研究報告，全球智慧感測器市場預計在2024年達到約650億美元，其中自供電感測器將占重要份額。

另外，TENS技術對人工智慧（AI）機器人的發展具有深遠影響。首先，該技術提高了機器人的觸覺感知能力，使其能夠精確識別不同物質與其表面溫度，這對於機器人自主操作具有重要意義。其次，TENS技術的自供電特性，降低了機器人的能耗，提高了其操作的持續性和可靠性。此外，隨著AI技術的進步，TENS感測器生成的數據可用於訓練機器學習模型，進一步提升機器人的智慧化程度和自適應能力。這些優勢使得TENS技術在智慧製造、醫療機器人、服務機器人等領域具有廣泛的應用前景。