导语：你能想象不用开刀，就能直接测量肌肉产生了多大的力吗？这不是科幻。在运动科学和机器人控制领域，肌肉力量一直是极少数无法在人体上直接测量的生物力学量之一。长期以来，研究人员只能通过肌肉电信号、组织刚度或力学模型来间接推算，但这些方法各有局限。2026年7月，发表在《Science Robotics》上的一项研究给出了一个突破性的新方案：用超宽带雷达穿透皮肤，直接“读取”肌肉内部的力学变化。这项技术不仅能在静态发力时准确估算肌肉力量，甚至在疲劳状态和复杂运动中依然表现优异。同期配发的观点文章指出，这标志着非侵入性肌肉力估计领域的一次重要进步。

一、一个长期未解的科学难题

肌肉通过产生拉伸力来驱动一切运动——走路、奔跑、抓取、投掷。肌肉力量的大小，决定了关节如何负荷、是否容易受伤，揭示了损伤后的肌肉是否真正恢复，还指导着外骨骼和康复机器人如何辅助人体运动。

然而，这个至关重要的物理量，长期以来却无法被直接测量。

目前的“金标准”是在肌腱中植入力传感器——这显然无法在日常研究和临床应用中使用。因此，研究人员不得不依赖各种间接测量手段：表面肌电图（sEMG）测量肌肉的电活动，因为电信号会随肌肉激活程度而增强；剪切波弹性成像测量组织刚度，因为肌肉受力时硬度会增加；剪切波张力测量法则追踪弹性波沿肌腱传播的速度，该速度随肌腱张力增大而上升。此外，也可以将激活信号、关节运动数据和肌肉-肌腱力学特性一起输入肌肉骨骼模型，通过数学推算来估计力量。

这些方法虽然各有信息价值，但没有一种是在直接测量力本身。每种方法都有其局限性，尤其是在真实运动过程中，力的精确估算仍然是一个棘手的难题。

二、超宽带雷达：一种全新的测量思路

Bird及其同事发表在同期《Science Robotics》上的研究，探索了一个全新方案：用超宽带雷达来测量肌肉力。

超宽带雷达的原理并不复杂。皮肤上的传感器发射并接收频率范围极广的电磁波（从100 MHz到2.9 GHz）。单传感器配置测量反射信号，双传感器配置则同时测量反射信号和前向传输信号。当肌肉产生力量时，肌肉及其周围组织的电磁特性会发生改变。通过对宽频段电磁波的完整分析，可以获得一个远比其他方法更加丰富的电磁剖面。

简单来说，肌肉发力不仅会改变形状和硬度，还会改变组织对电磁波的反射和传输特性。超宽带雷达正是通过捕捉这些微妙的电磁变化，来推断肌肉内部的力学状态。

三、关键的验证：它真的在“看”力，而不是别的

这项研究最具分量的部分，是它设计了一系列巧妙的实验，来证明超宽带雷达信号真正编码了“力”本身，而不仅仅是追踪其他与力同步变化的协变量。

第一个挑战：区分力与肌肉激活。在等长收缩（肌肉产生力但不改变长度）中，肌肉激活程度与力量同步上升。如果雷达只是检测到了激活相关的电活动，那它不过是另一种肌电图而已。为破解这一疑问，研究人员让参与者进行20分钟间歇性等长收缩来诱导肌肉疲劳。当肌肉疲劳时，需要越来越高的神经激活才能产生同等的力量，此时激活信号和力量被“脱钩”了。结果，超宽带雷达依然能准确估算疲劳肌肉的力量，决定系数（R²）高达0.988。这强有力地证明，信号并非简单地报告肌肉激活。

第二个挑战：区分力与肌肉长度、速度。真实运动比实验室里的静态发力复杂得多。肌肉力量不仅与激活有关，还受肌肉长度（束长）和收缩速度的影响。为考察雷达在复杂动态场景下的表现，研究者测试了一系列动态收缩——被动收缩（无激活）、等张收缩（恒定负荷）和等速收缩（恒定速度）。在这些情况下，束长和速度都与产生的力解耦。即使面对如此复杂的任务，超宽带雷达仍能准确预测力量，R²达到0.984。

第三个发现：不同频率成分携带不同信息。频率分析进一步显示，肌肉激活、长度、速度和力量的响应，在电磁频谱的不同频段上留下了不同的“指纹”。也就是说，多频测量不仅包含了力的信息，还包含了一个完整的肌肉收缩状态的剖面。这为将来从单一传感器信号中分解出更多生理和力学参数打开了大门。

四、从实验室到真实世界：还有多远？

尽管结果令人振奋，这项技术从实验室走向广泛应用仍面临几道关键门槛。

泛化能力。当前的数据驱动模型是在受控条件下、针对特定参与者和特定测试阶段训练出来的。当模型遇到不同参与者或全新活动时，预测能力可能会下降。开发可泛化的系统，需要在动态、真实世界的运动场景中，同步采集超宽带雷达信号与运动力学数据进行额外测试。

“黑箱”问题。数据驱动模型的内部机制尚不清晰。尽管研究者证明了不同频率成分与不同收缩变量相关，但具体机制仍不明朗——哪些频率成分对疲劳时稳健估算肌肉力量至关重要？未来研究有望借助线性和深度学习模型，结合显著性映射等技术，建立雷达信号的时间或频谱特征与组织级参数之间的精确联系。这将帮助研究者理解信号特征到底对应着什么样的肌肉内部变化。

测量方案的优化空间。一旦信号与收缩变量之间的关联被机制性阐明，三个优化方向将打开：一是指导传感器的精准布置，将传感器放到能获取最优电磁信号的位置；二是为多模态融合奠定实证基础——界定超宽带雷达和表面肌电图提供互补数据的区域，开发将电磁和电生理特征融合的模型；三是理解频率成分的重要性后，可帮助研究者减少扫描频率数量，从而实现更高的采样率。目前约11 Hz的基线在实验室收缩中足够，但行走或外骨骼控制等快速动作可能需要更高的响应速度。

五、机器人领域的想象空间

这篇观点文章特别指出，这项技术的突破有望对多个领域产生深远影响。

在康复医学领域，准确的非侵入性力量测量可以帮助医生客观评估肌肉恢复的真实进度，而不只是看患者“能不能动”。在运动科学领域，它可以揭示运动员在高速运动中各肌群的真实发力情况，为训练优化提供前所未有的数据支持。

而对于机器人领域，尤其是外骨骼和辅助机器人，这项技术可能带来根本性的改变。当前的机器人辅助设备主要通过表面肌电图或关节角度来推断用户意图，但正如前述，这些信号有其固有限制。如果超宽带雷达能够实时、准确地感知穿戴者肌肉的实际发力状态，外骨骼就可以真正做到“按需助力”——在用户需要的时候提供恰到好处的力，在不需要的时候安静跟随。这将极大提升人机协作的自然度和效率。

更长远地看，当雷达信号不仅能报告力量大小，还能分解出激活、长度、速度等多个肌肉状态参数时，机器人辅助系统将获得一个前所未有的“人体内部状态窗口”。这个窗口，可能是实现真正意义上的人机运动融合的关键一步。

六、结语

肌肉力量，是运动最核心的物理量之一，却因为技术限制而长期“看不见”。Bird及其同事的研究首次证明，超宽带雷达有可能突破这道屏障——不需要植入，不需要抽血，只需要一枚贴肤传感器，就能穿透皮肤，读取肌肉内部的力学世界。

从运动科学到康复医学，从外骨骼控制到人机运动融合，这种“非侵入性力学透视”能力的意义远超一次实验的成功。正如观点文章作者所言：“克服这一限制——尤其是在动态运动中——是生物力学、康复和机器人领域共同的目标。随着超宽带雷达克服其转化障碍，它有望实现研究人员多年来梦想的非侵入性深层组织追踪能力。”

或许在不久的将来，当我们佩戴外骨骼行走时，设备不再需要猜测我们的意图。它将准确地“知道”每一块肌肉正在发出多大的力，需要多大的帮助。一个能读懂力量的技术，才能真正理解运动。

论文信息

研究论文：Bird, C.S., Bo, A.P.L., Lu, W. et al. Ultra-wideband radar for in-vivo muscle force measurement.Science Robotics, 2026年7月29日，第11卷第116期

观点文章： Tan, T., White, M.S., Delp, S.L. Measuring muscle force during movement.Science Robotics, 2026年7月29日，第11卷第116期。DOI: 10.1126/scirobotics.aej8562

机构：斯坦福大学等