随着智能可穿戴与手语交互技术蓬勃发展，集手势识别、温度调控、高弹性、高导电稳定性于一体的复合纤维，成为领域研发热点。传统弹性导电纤维功能单一、大形变下性能衰减明显；常规液态金属材料因单通路结构，易出现断路、界面失效、低温故障与渗漏问题。为此，团队创新采用同轴一鞘双芯双导电通路架构，有效攻克上述技术难题。研究通过连续湿法纺丝完成一体化制备，所得纤维电导率达7.08×105S/m、断裂伸长率600%，300%大拉伸下导电性能稳定，且耐低温、耐反复弯折与水洗。其传感灵敏度高（应变系数0.539、响应时延＜100 ms），手语识别准确率可达98.9%；同时拥有20～85°C自适应电热功能，解决了液态金属低温应用缺陷。该制备工艺易规模化生产，为柔性功能纤维与助残智能穿戴设备的研发应用提供了可靠方案。

  2026年6月2日，该研究以题为“Dual-functional liquid metal fibers for machine-learning-assisted gesture recognition and adaptive thermal management” 的论文发表在《Advanced Functional Materials》上。青岛大学王雅晴与天津工业大学商元元为本文共同第一作者，青岛大学何燕教授、天津工业大学刘雍教授、美国特拉华大学 Kelvin Fu 教授及天津工业大学史宝会教授为共同通讯作者。

  本研究通过连续同轴湿法纺丝，制备出 PU 包覆双液态金属导电芯的弹性导电纤维。该工艺简便高效，易于工业化推广。纤维采用双独立导电通路设计，依靠冗余结构弥补传统单通路纤维易断路、稳定性差的缺陷，配合弹性鞘层杜绝液态金属渗漏问题。材料兼具高导电、高拉伸与环境耐受性，300% 大形变下导电性能稳定，耐水洗、耐低温能力突出。其传感响应迅速，结合机器学习可实现 98.9% 的手语识别准确率；同时具备 20~85 ℃自适应电热功能，突破了液态金属低温应用限制。该双功能纤维可应用于智能手语穿戴设备，为柔性功能材料与助残可穿戴装备研发提供了可靠思路。

图1 导电弹性电加热纱线的组成及应用场景示意图。（a）导电智能弹性纤维的结构组成及应用场景示意图。导电弹性纤维的组成和应用场景示意图。（b）缠绕卷轴的导电纤维的光学图像。（c）导电弹性体纤维横截面的扫描电子显微镜图像（SEM）。（d）导电弹性纤维与其他纤维的比较

  图 2 (a) 展示了该导电弹性纤维的制备工艺流程。本研究以热塑性聚氨酯（PU）为鞘层、液态金属为双导电芯，经牵伸处理制得连续复合纤维。团队设置四组不同芯鞘流速参数，探究其对纤维结构与性能的影响。扫描电子显微镜（SEM）观测结果表明，样品呈现典型的一鞘双芯结构，芯鞘界面分界清晰；能谱分析（EDS）证实，芯层内镓（68.5%）、铟（21.5%）元素均匀分布，鞘层则富集氮元素，两相边界分明。

图2 弹性导电纤维的制备与表征。（a）同轴湿纺工艺的示意制造工艺。（b）示意图展示了旋转过程中液态金属和聚合物的排列。（c） 导电弹性纤维同轴湿纺的照片。（d）芯流率为0.08 ml/min的纤维表面电子显微镜。（e）结节导电弹性纤维。（f） LED可由长40厘米的双芯液态金属纤维护套以3伏点亮。（g）不同芯鞘流速的纤维横断面扫描电子显微镜。（h） 具有不同液态金属流速比的皮层核心层纤维面积的直方图。（i） 芯流率为0.08 ml/min的纤维的EDS元素图。

  该纤维采用一鞘双芯结构，以热塑性聚氨酯（PU）为鞘层、镓铟锡液态金属为双导电芯。其电导率可达7.08×105 S/m，杨氏模量为0.2±0.1 MPa，力学特性与人体软组织相近；纤维最大断裂伸长率达 600%，在 300% 拉伸应变下电阻相对变化仅为 86%，导电通路始终保持连续稳定。材料应变系数为 0.539，具备优异的应变传感性能。经千次拉伸、反复弯折、多次水洗及低温老化测试后，纤维结构与电学性能无明显衰减，无液态金属渗漏现象；即使在?20 °C环境下，仍可维持稳定的力学与导电性能，环境适应性良好。

图3 导电弹性纤维的机械和电气性能。（a）导电弹性纤维的拉伸应力-应变曲线。（b）导电弹性纤维的拉伸强度和最大伸长的直方图。（c）LM-TECF在不同应变下的拉伸韧性曲线。（d）LM-TECF在100%拉伸应变下50个循环的应力循环曲线。（初始长度：2厘米，拉伸速率：20毫米/分钟）。（e）LM-TECF在小范围（0-100%）拉伸时的光学照片。（f）在LM-TECF拉伸过程中氢键的变化。（g）LM-TECF在不同岩芯流速下的电导率。（h）LM-TECF在不同应变下的阻力曲线。（i）基于液态金属感应电路在0-100%不同应变下维持50秒的电阻变化。（j）LM-TECF在1000次载卸循环下100%应变下的阻力曲线。（k）LM-TECF与其他报道的不敏感应变可伸缩导电纤维导体的最大应变、最大伸长率和初始导电性比较。

  研究团队还挖掘出纤维的电热特性，赋予其自适应热管理功能，温控范围覆盖20℃~85℃。利用焦耳热效应，通入不同电流即可灵活调节温度，不仅攻克了液态金属低温相变失效的行业难题，还能在寒冷环境中充当保暖面料。该电热功能稳定性极强，循环加热 120 次性能无衰减，即便在水下环境中，也能保持良好制热效果。搭配蓝牙远程控制系统，用户可远程设定加热时长与温度，户外出行、涉水场景都能舒适使用。

图4 导电弹性纤维的电加热特性。（a） 5厘米长光纤的时间-温度曲线，以1-5A电流加热10分钟。（b）LM-TECF在1-5A电流下加热的红外图像。（c）LM-TECF的电加热测试。（d）LM-TECF在不同电流下的加热速率。（e）同一光纤连续加热150次、电流为2A的循环加热曲线。（f）LM-TECF在电流2A-3A时的连续加热曲线，且每次电流的平均温度。（g）LM-TECF在水中加热。（h）LM-TECF在水中加热（2A）时的温度曲线变化。插入的红外图像记录了LM-TECF在水中加热时的温度变化。（i）当LM-TECF施加2A电流时，LM-TECF与水的温度比较。（j）LM-TECF缝制在纺织品上的电加热纤维。（K-L）手腕浸水时的光学和热成像。（m-n）可通过蓝牙传输的供暖系统示意图和光学示意图。

  依托 LM-TECF 优异的传感性能，本研究制备了集成 10 路独立传感通道的智能手语手套，传感器布设于手部关键关节位置。该设备响应时延小于 100 ms，可实时采集手部运动信号。结合机器学习算法构建识别系统后，可将手势电信号转换为文字信息，手语字母整体识别准确率达 98.9%，部分字符识别精度可达 100%。相较于传统视觉识别设备，该系统不受光照、拍摄角度及背景条件限制，可在室内、户外等多场景稳定工作，能够有效解决听障人群的手语交互难题。

图5 利用LM-TECF传感器构建高精度机器学习手势识别系统。（A-C）LM-TECF传感器对不同人体关节（手指、手腕、肘部）进行运动检测。（d）通过LM-TECF检测不同程度弯曲的手指运动。（e）智能手语识别手套的应用蓝图。（f）10个LM-TECF传感器连接商用PU手套的照片。（g）多通道电阻收集系统的电路图。（h）对应代表七个字母“I”、“L”、“O”、“V”、“E”、“Y”、“U”的手势的归一化电阻信号。（i）机器学习流程图。（j）利用t-SNE降维对300个样品的应变数据进行可视化。（k）显示手势识别准确性的混淆矩阵。（l）使用SSLRG演示手势识别。

  这款结构新颖的液态金属纤维，集传感监测、电热调控两大功能于一体。本研究借助连续湿法纺丝工艺制备出一鞘双芯导电纤维，既解决了传统柔性材料功能单一、易失效的行业难题，也为智能纺织、柔性可穿戴电子器件发展提供了全新设计思路与技术方案。该双功能纤维从实验室技术逐步走向产业化应用，发展前景可观，未来将在手语识别、人体康复、智能温控服饰等领域发挥重要作用，助力功能性纤维产业实现升级发展。

  原文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.75970