处于爬行期的婴幼儿需要监护人持续陪伴，市面上通常开发的摄像头跟踪系统只能起到辅助效果，无法实时对婴儿磕碰风险展开有效监测。

　　2019年起，太原理工大学张虎林教授开始指导博士生研发一种柔性可食用摩擦发电水凝胶传感器，用来监测婴儿身体表面的生物力学压力。张虎林介绍说：“我们将11个压强传感器分别覆盖在婴儿胸部、手、膝盖、脚、颈部、背部、手腕和臀部等重点部位的衣物或者皮肤上，预先收集了特定运动模式的信号，例如翻身、抱婴儿、拍背和鼓掌，基于这些信号特征开发了深度学习算法，便于快速准确识别婴儿的运动模式。”

　　传感器发送脉冲信号的能量来源于摩擦电，信号的收集和发送同步自动完成，具有无源驱动、全天候监测的特点。但是脉冲信号极易受到干扰，例如噪声、衣物与皮肤的摩擦、监护人的脚步声等。为增强对复杂运动信号的精确识别能力，张虎林团队通过深度学习算法分析施加的力和电输出之间的关系，解析婴儿运动模式，预估婴儿跌倒的风险，实现对婴儿特定运动模式近乎100%的准确识别，有效避免了噪声信号的干扰。

　　2012年，王中林院士首次发明了摩擦纳米发电机，在纳米尺度范围内将机械能转化成电能，是世界上最小的发电机。作为王中林院士的联合培养博士生，张虎林教授拓展了该领域在可穿戴衣物方面的应用场景。11个传感器、多通道数据收集系统、配套的深度学习算法以及手机App可视化程序……这套自供电的体域传感器网络系统可以直接贴合于婴儿皮肤或衣物，敏感单元可大可小，却提供了全天候安全保障。

　　张虎林教授表示，该成果最大的收获就是，传感器采用一个夹层设计，包括明胶、琼脂水凝胶和海藻，全部都是可食用材质，这也是纳米发电机领域内开发出的首个可食用材质的传感器，从根本上消除婴儿意外摄入的风险和后果。因为具备了良好的黏附性、敏感性、生物相容性、坚固性和可食用性等性能指标，不仅适用于婴儿智能监护，下一步还可以尝试在老年人、失能人士的智能服装上应用。（郜 蓉、李清波）