面向人工智能物联网（AIoT）的可穿戴纺织电子器件需要在复杂环境下实现稳定的导电与传感，同时兼具轻质柔性、耐液体渗透与长期使用可靠性。然而，传统导电纤维往往存在力学强度不足、导电层易脱落和在液体环境中传感稳定性差等问题，限制了其在自供能传感与智能制造场景中的进一步应用。
近日，江南大学纺织科学与工程学院魏取福教授和吕鹏飞研究员团队联合新加坡国立大学Chengkuo Lee教授团队，在期刊《Nano-Micro Letters》上发表了研究论文“Strong and Tough MXene-Induced Bacterial Cellulose Macrofibers for AIoT Textile Electronics”。研究通过构建K-MXene/PEDOT:PSS导电墨水-取向细菌纤维素（BC）纤维结构，实现了兼具超强韧与耐液体的导电纤维（PKMPBC）。该纤维在空气中电导率达到10.05 S cm-1，在去离子水中仍可保持7.80 S cm-1的电导率；纤维具备433.8 MPa的拉伸强度和25.9 GPa的杨氏模量，并展现出优异且持久的疏水性与可生物降解性。
基于上述PKMPBC纤维的综合性能，作者进一步将其织造成纺织基摩擦纳米发电机（PKT-TENG），获得272.54 V的最高开路电压、14.56 μA的短路电流和86.29 mW m-2的最高功率密度，可构建智能服装实现人体运动的实时监测和商用电子器件的稳定驱动。更进一步，依托纤维的疏水表面与压阻响应，构建了液体识别阵列与机器学习模型，实现了对蒸馏水、乙醇、丙酮与DMF等液体运动特征的稳定感知与识别，分类准确率可达91.03%，为面向智能制造与无人化场景的液体感知和预警电子纺织品提供了新方案。
图1：PKMPBC纤维的结构设计、制备策略及AIoT纺织电子应用示意图。
图1展示了通过KH570改性MXene（K-MXene）构建稳定分散的导电墨水，并在取向BC纤维中实现均匀浸涂与界面结合，随后采用PDMS浸涂形成耐液体的核壳结构。得益于导电网络构筑-纤维取向增强-核壳结构保护的协同机制，纤维可被进一步织造为纺织电子器件，用于能量收集、自供能传感与智能液体识别与监测。
图2：K-MXene/PEDOT:PSS导电墨水与PKMPBC纤维的形貌与表面特性。
如图2中通过AFM、XRD等表征揭示了MXene的薄层化与结构特征，并展示了导电墨水的流变学行为及其在BC纤维中的均匀分布。外层PDMS显著提升了纤维的疏水性能：对水、酸碱盐溶液、PBS及人造汗液均表现出较高接触角，为长期在潮湿/液体环境中的电学稳定性提供保障。
图3：PKMPBC纤维的取向结构与力学性能。
图3表明，BC纳米纤维在拉伸取向后形成高取向结构（取向因子0.56），为纤维提供优异的载荷传递与抗裂能力。纤维具有433.8 MPa的拉伸强度与25.9 GPa的杨氏模量，同时具备良好的打结/弯折可靠性与环境稳定性，为高强度可织造导电纤维奠定基础。
图4：PKT-TENG的结构设计与摩擦电输出性能。
图4展示了PKT-TENG的工作原理与输出性能。得益于导电纤维电极与织物结构的协同，器件在不同频率与负载条件下均保持稳定输出，最高开路电压272.54 V、短路电流14.56 μA，峰值功率密度达到86.29 mW m-2，并可实现电容快速充电与商用器件供能；同时在循环与变形条件下表现出良好的稳定性。
图5：基于PKMPBC纤维的智能服装与运动监测。
图5给出了纤维织入服装后的集成示例及人体运动信号采集结果。器件可对不同运动模式与幅度变化产生可区分的电学响应，实现对步行、跑步、跳跃等动作的实时监测；在液体环境扰动下仍能保持信号可读性，体现出其面向日常穿戴与复杂工况的应用潜力。
图6：液体识别阵列与机器学习分类结果。
图6展示了压阻阵列在不同液体滴落/流动过程中的电阻变化特征，以及机器学习模型对液体类别的识别效果。在室温（20±3 °C）与40%±2%湿度条件下，系统可同时感知液体体积、运动状态等信息；分类模型识别准确率可达91.03%，并未出现明显过拟合，为构建面向智能制造的液体监测与预警电子纺织品提供了可行路径。
论文链接：https://doi.org/10.1007/s40820-025-02046-y
人物简介：
魏取福，江南大学教授，博士生导师，主要研究方向为纳米纤维功能材料、生物基纤维材料、智能可穿戴材料及其应用。入选教育部新世纪优秀人才。主持和承担了国家重点研发计划、国家高技术研究计划（863）、国家自然科学基金、科技部科研院所专项、教育部创新团队、新世纪人才计划、教育部重点项目等科研项目20余项。相关成果获教育部自然科学二等奖、新疆维吾尔自治区自然科学二等奖、中国商业联合会科学技术一等奖、纺织工业协会教学成果一等奖等科研奖励。主编英文学术专著2部。2020-2024连续五年获得爱思唯尔“中国高被引学者”。
吕鹏飞：研究员，博士生导师，中国科协青年托举人才、无锡太湖创新领军人才和江南大学至善青年学者。近年来在Angew. Chem.、Adv. Funct. Mater.等知名期刊发表SCI论文100余篇，申请/授权国家发明专利20余项。主持国家自然科学基金面上/青年基金项目、中国科协青年人才托举工程项目、江苏省局重大项目课题和江苏省自然科学基金面上项目等科研项目20余项，研究成果获新疆维吾尔自治区自然科学二等奖、商业联合会科技进步一等奖、2020年江苏省优秀博士学位论文、王善元全国优秀博士学位论文基金和天津市“海河英才”青年人才项目等科研奖励。
Chengkuo Lee (李正国): 新加坡国立大学智能传感与MEMS中心主任及GlobalFoundries讲席教授。曾任IEEE高级会员，累计在Nature、Science、Nat. Photonics、Nat. Commun.、Sci. Adv.、Adv. Mater.、Nano-Micro Lett. 等顶级期刊发表论文450余篇，总引用次数逾37700余次，H指数高达105。担任Nature、Science、Joule、Nat. Electron.、Nat. Photonics 等国际著名期刊的审稿人，同时担任国际期刊AI Sensors、Int. J. Optomechatronics、IEEE Trans. Nanotechnol. 等的主编。研究领域包括功率MEMS与能量采集、NEMS、智能传感器等。
