系统仿生学，一种融合实践

仿生学是一门既经典又现代的学科。经典仿生学致力于研究生物体的结构与功能工作原理，并根据这些原理发明出新的设备、工具和科技，从而创造出适用于生产、学习和生活的先进技术。这个词汇由美国的斯蒂尔根据拉丁文“bio”（大意为生命）和字尾“nic”（大意为具有的性质）构成，大约在上世纪六十年代出现。

仿生学的创立有着浓厚的工程学特征，它是一门在工程上实现并有效应用生物功能的学科。随着历史的进程，现代仿生学逐渐融入了生命科学的视角，不仅关注生物体的物理和化学特性，还探讨其在生物圈中的角色和动态平衡。通过这种跨学科的融合，现代仿生学不断推动着多学科的创新，也为生产生活实践问题提供了新的思路和方法。

随着仿生学的进一步发展，人们对单纯研究生物体的仿生学提出了更高的要求，这为各类现代仿生学，包括系统仿生学的出现创造了需求和条件。

传统的仿生学主要关注个体生物的结构和功能，然而，现代科学技术和社会发展的需求不断演进，促使研究者们开始探索更为复杂的系统和环境间的相互作用。系统仿生学不仅仅模仿单一生物体的特征，还致力于理解和再现整个生态系统的动态平衡和协调机制。通过借鉴自然界的复杂生态系统，系统仿生学旨在开发出自然、高效、可持续的技术和解决方案，从而推动科学进步和社会发展。

目前，系统仿生学（systematic bionics）这一英文术语在西方已经有人提出，但其定义目前限于常规仿生学研究和应用型仿生学实践的组合。这种定义是片面的，无法全面反映系统仿生学的真正潜力。系统仿生学不仅应继承仿生学作为一门现象科学的优势，还应结合现代科技的发展特点，形成更为全面和先进的学科体系。它应当超越单纯的生物结构模仿，通过对目标生物体特征的研究，深入探讨生物体与生物体需求，生物体与环境、生态系统之间的复杂互作、互动和发展。

因此，系统仿生学应当是一门综合科学实践，理论模型和实践实体是相辅相成的。

理论的价值在于指导实践，研究的价值更在于运用，理论模型为仿生学研究提供了抽象化的框架和指导，使得对自然界复杂系统的理解变得更加深刻。通过逐步构建直观模型、物理模型、行为模型和抽象模型，系统仿生学能够揭示生物体特性与环境之间的适应关系以及生态系统的动态平衡。

直观模型帮助我们从描述上理解自然界的现象，通过语言化和视觉化，使复杂的生物和生态系统变得易于观察和研究。物理模型进一步数字化这些直观模型，通过精确的物理建模来验证和探索生物体的空间结构和相互联系。行为模型则聚焦于生物体的动态控制及其与环境的交互，模拟其在各种条件下的响应和适应。最终，抽象模型将这些观察和数据抽象化，构建出更为一般的哲学框架，揭示生物体和生态系统运行的基本原理和规律。

与此同时，实践实体则将这些理论成果转化为具体的技术和应用。通过在实际工程和技术中应用理论模型，研究者可以验证和调整模型的准确性，从而改进设计和优化功能。实践中的反馈为理论模型提供了宝贵的数据和经验，使其更加完善和可行。

这种理论与实践的相互作用和补充，使系统仿生学能够在科学研究和技术应用中发挥出最大的效能，推动多学科的创新和进步。通过这种综合科学的方法，系统仿生学不仅为理解自然界提供了新的视角，也为解决实际问题提供了可回溯的应用方案。

因此，系统仿生学还应当是一门多角度的科学实践，这些角度是互相印证和增益的。

现代仿生学不仅关注生物体本身的结构和功能，还研究其与环境的相互作用和生态系统的动态平衡。以基于特殊性状的经典仿生学角度为基础，系统仿生学将进一步融合面向生物需求的环境仿生学角度。

后者这种“逆向”的仿生学在理论上虽较少提出，但其作为实践方式历史悠久。例如，生态养殖学是农业仿生学的一个重要分支，通过研究经济作物的性状需求，模仿自然生态系统来提高农业生产效率和可持续性。同样地，人机工程学可以作为建筑仿生学的子集，借助对人类感官和生理的研究，为人类创造更加舒适和高效的工作环境。

对于我们人类而言，系统仿生学现阶段所探讨的一个方向就是对感知和知觉等认识的利用。通过从人类或目标动物生物学角度出发的“逆向”研究，系统仿生学拓展了环境仿生的视角，也在实践中展示了仿生学在提升生活质量方面的巨大潜力。这种互相印证和增益的研究方法，使得系统仿生学成为一个具有前景和应用价值的未来领域。

因此，系统仿生学更应当是一门整体科学实践，这在我国具有广泛的文化和实践基础。

这种整体观念不仅体现在我国哲学和社会思潮中，也深植于东方文化对自然界的理解和改造之中。我国的历史和文化传统中，一直强调整体观和大局观，追求和谐、普遍和整体的发展。地球生态系统是由生物、环境等因素相互作用而形成的自然现象，平衡是生态系统的一个重要特征，是其长期稳定地运行的显著现象。

生态平衡的原因既有静态的更有动态的。从宏观角度来看，生态系统的平衡主要体现在物质和能量的循环与流动上，确保生态系统中各个组成部分的持续稳定运行。而从微观角度来看，这种平衡则反映在生物结构和行为的关系上，通过复杂的适应和反馈机制，实现个体生物与环境之间的适应以及生物体特定目标行为，即功能的实现。

系统仿生学作为现象科学的继承和发展，最终目标是借鉴生态平衡，助力人与自然的和谐可持续发展。系统仿生学不仅关注个体生物的形态和功能，还注重它们在生态系统中的角色、适应和两者相互作用，这使得它能够为应对环境和资源挑战提供整体性的认识。生理结构与实现功能，个体认识和整体趋势，适应变化和稳态平衡是系统仿生学研究的三大主题

因此，系统仿生学作为一门融合性的整体科学。它不仅继承了我国丰富的文化传统，还融合了现代数字化的前沿技术，通过系统的视角研究和应用仿生原理，将为解决当前和未来的复杂自然环境和社会问题提供创新的可行性方案。

近年来，神经网络在系统的应用体现了这种融合的深度。作为一种强大的人工智能技术，神经网络能够从大量数据中学习并提取有用的模式和特征。通过新技术助力，系统仿生学能够更加精准地理解和模拟自然界的复杂系统。这不仅有助于我们更好地解读生物体的行为和生态系统的动态平衡，还能为设计和优化各种仿生设备和系统提供有力支持。

系统仿生学作为一种融合性质的实践，代表了自然原理与人类技术的深度结合。通过借鉴自然界的结构与功能，从生命科学的视角结合现代工程技术，它将不仅仅是对生物个体的模仿，更是对生态系统动态平衡的深入探索和应用。这种多角度跨学科的融合不仅为科学研究提供了新的方向，也为实际生活中的问题提供了切实可行的解决方案。

作为一门古老而又年轻的科学，仿生学在我国悠久的传统中找到了丰富的土壤，并在全球数字科技的浪潮中蓬勃发展。未来，系统仿生学将从不同的角度助力科技创新，促进可持续发展，在融合的实践中接近和达到人类与自然的协同发展与和谐共生。