形状记忆聚合物（Shape Memory Polymer）作为一类近年来快速发展的智能材料，能够实现在稳态与暂态间的形状转变。但是，主流的形状记忆聚合物只能实现对于暂态的编程行为，这大大限制了其应用的场合。如果能够对稳态进行编程，则意味着在没有熵变的情况下能够完成对初始状态的重塑，这将把材料的形状控制性提升至新的维度。在之前的研究中，热固性的聚氨酯材料由于其交联网络结构，兼具出色的机械性能、形状记忆效应与稳定性，但也不可避免地具有难降解的特点。

  共价适应性网络（Covalent Adaptable Networks）为上述问题提供了解决办法，其作为热塑性与热固性材料的桥梁，通过动态的键交换反应，使得热固性材料具有一定的热塑性行为。但是，大部分的共价适应性网络很难兼具出色的力学性能与形状记忆效应，并且几乎所有共价适应性网络的塑性行为都是基于热刺激，这种直接引发很大程度上限制了材料的实际应用环境。因此，采用远程、无毒的可见或近红外光作为刺激源，可以精准地控制材料的形变行为，无疑是更佳的选择。同时，相比于传统的金属氧化物、碳材料等光热转化颗粒而言，MXene作为一种新型的二维材料，在表现出良好光热转化效应的同时，具有出色的透明度而非黑色。然而，关于MXene光热转化效应影响因素的研究大多只是停留在表面，亟待研究者们进一步探索。

图1 MXene/PU复合材料的制备以及MXene的相关表征。

图2 MXene/PU复合材料的物理与热机械性能。

图3 MXene/PU复合材料的光响应行为。

图4 MXene/PU复合材料的可重构以及多重编程能力。

  原为链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.2c02181