《RSC Applied Polymers》：Polymeric sensors at the crossroads of sustainability and scalability: low-temperature fabrication for environmental and health monitoring
现代工业正经历双重转型：一方面迈向可持续发展（Industry 5.0）目标，另一方面同时拥抱以物联网（IoT）驱动智能化为特征的工业4.0（Industry 4.0）。这一互联设备的快速扩张发生在传统电子技术从根本上仍不可持续的时代，其在回收、金属分离以及循环性方面持续面临挑战。此种脱节要求采用替代性的材料与制备策略，以实现传感器的可规模化部署，同时避免加剧环境负担。本综述分析了近五年来低温制备聚合物驱动传感器的最新进展，重点关注其在可持续环境与健康监测中的相关性。研究人员系统考察了不同聚合物家族及其制备技术的进展，并从可持续性与可规模化角度进行评估。文章特别强调这些方法如何应对传统高温、资源密集型工艺的局限，以及其在农业、制药、纺织和化工等领域中的适用性。通过结合双重转型背景审视当前文献，本综述识别了近期研究趋势，概述了知识空白，并强调了将聚合物基传感器整合进大规模、环境责任型技术的实现路径。
1. Introduction
引言部分首先指出，工业、农业与城市活动引发的环境污染正持续威胁全球人类健康与生态系统，因此亟需对空气、水体、土壤污染物以及生理参数开展连续、实时监测。文章将这一需求置于工业4.0（Industry 4.0）背景下，指出物联网（IoT）平台和智能制造的发展推动了传感器在农业、化工、纺织、电子与制药等关键行业中的广泛部署。然而，现有智能化路径往往将技术进步置于可持续性之前，导致能耗增加、资源消耗扩大与电子废弃物增长。为应对此类矛盾，文章提出工业5.0（Industry 5.0）所倡导的人本、韧性与可持续发展理念，并强调传感器既是支撑可持续发展目标（SDGs）的关键工具，其制造过程本身又必须符合绿色原则。
在材料与制造层面，作者比较了传统硅和金属氧化物传感器与聚合物传感器的差异。前者虽然在可靠性、稳定性和基础设施兼容性方面成熟，但通常依赖300–900 °C甚至更高温度的制造过程，并需要真空、洁净室及复杂基础设施，因而存在高能耗、刚性大、难回收等局限。相较之下，聚合物材料通常可在低于200 °C、甚至接近室温条件下，通过滴涂、丝网印刷、喷墨打印等溶液法实现加工，不仅显著降低能耗与设备门槛，也便于快速原型开发、本地化制造以及柔性基底集成。文章进一步提出，下一代聚合物传感器的发展将依赖组合化学、人工智能（AI）、机器学习（ML）与集成计算材料工程（ICME）等方法协同，以实现针对特定工业排放物和使用场景的高灵敏、高选择性设计。同时，生命周期评价（LCA）被引入作为贯穿材料选择、制造、使用和报废全过程的评估框架，强调生物基、可降解聚合物在温室气体排放和非可再生能源消耗方面通常优于石化基方案，但仍需综合考虑土地与水资源占用。
2. Recent advances in polymer-based sensors with focus on low-temperature fabrication, sustainability and scalability
本节总体论述了聚合物基传感器在低温制备、可持续性与可规模化方面的近期进展。文章指出，聚合物由于其化学可调控性、易加工性以及与软化学（chimie douce）路线的高度兼容性，能够在环境条件下经由滴涂、旋涂、丝网印刷等方法制备，并适配卷对卷（roll-to-roll）等大面积制造模式。聚合物的官能团设计、孔结构调控与力学韧性可服务于气体、离子、重金属和生物分子的选择性检测，其作用机理可由硬软酸碱理论（HSAB）等解释。作者据此将相关研究归纳为天然/合成可降解聚合物、聚合物复合与杂化材料、功能与导电聚合物及支撑类材料等几个方向。
2.1 Natural and synthetic biodegradable polymers
该小节强调天然及合成可降解聚合物在降低传感器生态足迹中的关键作用。天然生物基聚合物如丝素蛋白、明胶、胶原以及壳聚糖、纤维素、海藻酸盐、淀粉、木质素等多糖类材料，具有生物相容性、可降解性和表面化学功能，可作为基底、基体或活性层应用于环境监测、柔性可穿戴与生物诊断。文中以纤维素基柔性气体传感器为例，说明其可通过低温溶液法与转移工艺集成石墨烯和氧化单壁碳纳米管，实现对NO
2的ppb级检测，并在弯曲条件下保持稳定性能。作者认为，纤维素表面的极性官能团与可调粗糙度有助于促进气体吸附和界面电荷转移。
对于合成可降解聚合物，文章列举了聚乳酸（PLA）、聚L-乳酸（PLLA）、聚乳酸-羟基乙酸共聚物（PLGA）、聚己内酯（PCL）、聚乙烯醇（PVA）、聚氨酯（PU）等体系，指出这类材料可通过主链设计实现可控降解、安全解体和功能可编程，适于瞬态、一次性及可穿戴传感器。以丝素蛋白（SF）为代表的可降解材料还可与石墨烯等导电组分形成复合体系，获得自愈型电子纹身（E-tattoo）等多功能器件，实现应变、湿度和温度协同感知。与此同时，文章也指出生物聚合物在含水环境中易出现吸水膨胀、塑化、界面电荷传递改变及信号漂移等稳定性问题，因此交联、疏水包覆、复合纳米材料与阻隔层工程成为提升长期耐久性和水环境适用性的关键策略。
2.2 Polymer composites and hybrid materials
该小节聚焦聚合物复合材料与杂化体系对传感性能的增强作用。文章将其分为聚合物-聚合物杂化与聚合物-纳米材料复合两类，前者通过共混或共聚实现柔性、加工性与可降解性的协同，后者则借助石墨烯、碳纳米管（CNT）、MXene、金属纳米颗粒等填料提升导电性、灵敏度和力学稳定性。文中综述了多种代表性工作，例如MXene/纸基压力传感器通过溶液法制备并利用称量纸替代聚酰亚胺封装，从而使银电极可经焚烧回收；PVA/细菌纤维素（BC）/MXene水凝胶通过冻融与硼砂动态交联获得自愈、自粘附和快速降解能力；PLLA/甘氨酸压电传感薄膜则在37 °C磷酸盐缓冲液（PBS）中实现完全降解。
此外，作者还介绍了MXene涂覆棉纤维织物、SPI-HBT纳米复合薄膜、电纺PLA/PBAT/石墨电化学传感器以及PLGA/PVA纳米纤维、可降解PU/CNT应变传感器等案例。这些研究共同表明，低温浸涂、溶液浇铸、电纺和湿法纺丝等方法可实现高灵敏与可降解的平衡，但同时也暴露出部分体系仍依赖有毒溶剂、高温煅烧或非降解纳米填料的问题。为此，文章提出通过绿色溶剂、无溶剂加工、表面修饰、生物相容包覆和可回收设计来降低环境与毒理风险。作者进一步指出，生物医用领域更强调体内生物相容和降解，而环境监测领域则更应重视全生命周期内的可回收与可重复使用性。
2.3 Functional and conductive polymers
本小节讨论功能聚合物与导电聚合物在高选择性与信号转导中的核心作用。功能聚合物通过特定化学或物理特性实现对目标分析物的选择性识别，其中分子印迹聚合物（MIPs）和离子印迹聚合物（IIPs）因具有模板诱导形成的特异性识别位点而尤具代表性。文章强调，电聚合（electropolymerization）是制备电化学分子印迹聚合物（eMIPs）的绿色可规模化路径，具有室温、低溶剂消耗、低能耗、膜厚可控以及可剥离重沉积等优势。文中还提到基于反蛋白石结构的分子印迹光子晶体水凝胶可实现对双酚A（BPA）的高灵敏比色检测，而壳聚糖基热响应离子印迹水凝胶可利用冷水再生，从而避免强酸再生步骤。
在导电聚合物方面，文章重点讨论了PEDOT:PSS、聚苯胺（PANI）和聚吡咯（PPy）等材料在电化学与电阻式传感器中的应用价值。这些材料具有本征导电性、室温工作能力以及良好的柔性兼容性，但通常不可生物降解。为提升其可持续性，研究者通过与可降解或可回收聚合物共混、共聚或构建水溶可再生体系，实现材料循环利用。文中以PANI、植酸和PAAMPSA构筑的可自愈、可回收应变传感器为例，说明导电聚合物并非必须依赖一次性线性消耗模式，而可朝着循环材料设计方向发展。
2.4 Supporting classes
本小节将热固性聚合物、热塑性聚合物与弹性体视为支撑传感器结构与可重构性能的重要材料类别。动态共价网络如聚亚胺（polyimine）和vitrimers能够在保留热固性材料机械强度与热稳定性的同时，通过键交换实现重加工与闭环回收。文中指出，自然橡胶、糊精等天然弹性体因其可降解性，特别适合触觉与可穿戴传感应用。PET、PE、TPU、SEBS等热塑性材料则因玻璃化转变温度（T
g）较低、柔性良好且可重复成型，而适于低成本、大面积传感器设计。
作者重点介绍了聚亚胺电子皮肤（e-skin）体系，其通过动态亚胺键实现溶解分离、再聚合与银纳米颗粒（AgNP）回收，循环后仍维持较稳定的电学与力学性能。与此同时，传统环氧树脂虽然难以降解，但近期的溶剂解聚、醇解及超临界流体处理等化学回收方法已能部分实现单体回收与玻纤再利用，为刚性传感基底和复合材料的可持续再生提供可能。该节最后强调，不同类别聚合物并非彼此孤立，而是在实际器件中承担支撑、感知、封装、可降解和可回收等多重角色，共同构成多功能、生态兼容的传感平台。
Cross-cutting roles of polymers in sensor design
这一交叉性小节总结了聚合物在传感器设计中的多重角色。导电聚合物既可充当活性敏感层，也可作为复合体系中的功能相；可降解聚合物可提供生物相容、自愈和受控降解；热固性和弹性体则为结构稳定与形变适应提供支撑。文章强调，聚合物类别之间存在高度交叉与耦合，传感器可持续性并不单纯等同于生物降解，而应通过可回收、可重加工及纳米填料回收等策略最小化材料浪费和环境影响。
3. Advanced material discovery through combinatorial chemistry
本节围绕组合化学在聚合物传感器材料发现中的作用展开。作者指出，聚合物化学空间极其庞大，传统逐一试错方法难以高效探索，而组合设计与高通量实验（HTE）可通过并行合成和标准化筛选快速构建薄膜或微阵列材料库，从而在更短时间内建立组成-结构-工艺-性能之间的多维关联。该方法不仅可减少材料与能量消耗，也有助于将地球丰度高的原料与温和溶液工艺纳入设计流程，因而符合可持续传感器开发目标。
文章回顾了组合方法从催化与材料科学向传感器设计迁移的过程，并列举了多项实例，如利用组合喷墨打印筛选PEDOT:PSS与P(S-EDOT)混合组成以优化温度传感导电性，采用微绘图打印构筑金属氧化物组合材料库以服务电子鼻阵列，以及通过改变配体、金属节点和导电聚合物集成方式来提升导电金属有机框架（cMOFs）化学电阻传感器的恢复动力学与循环稳定性。作者认为，组合化学、打印技术与信息学工具的结合，正在推动可持续高性能聚合物传感器从经验开发走向数据驱动优化。
4. ICME and AI/ML-driven sensor design
本节进一步从预测设计角度讨论集成计算材料工程（ICME）与人工智能/机器学习（AI/ML）在聚合物传感器中的作用。文章基于材料科学四面体框架，强调组成、结构、工艺与性能之间的耦合关系，并提出利用ML驱动的材料四面体加速可持续聚合物传感器设计。针对数据规模差异，作者分别指出随机森林、支持向量机、高斯过程适于小数据集，而多层感知机（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）及自编码器更适于处理复杂结构、时序响应与潜在特征提取。
在实例层面，文章介绍了自驱动实验室PANDA系统，其结合机器人、电沉积与多模态表征对PEDOT:PSS薄膜进行ML引导优化；又介绍了PVC基离子选择电极（ISE）利用机器学习和贝叶斯优化实现材料组合与工艺条件预测。作者还讨论了利用Morgan指纹表征化学结构、SHAP方法解释特征贡献、深度学习辅助姿态识别、触觉识别和球类运动分类等工作，表明聚合物传感平台正与高级算法深度融合。与此同时，文章并未忽视挑战，包括高质量数据不足、数据标准不一及深度学习“黑箱”问题，因此提出物理信息驱动机器学习以及与有限元分析（FEA）、分子动力学（MD）等模拟手段结合的混合策略，以提升可解释性和外推能力。
5. Scalable low-temperature processing: printing, coating, and 3D printing
本节系统梳理了低温可规模化制备方法，包括滴涂、浸涂、丝网印刷、刮刀涂布、柔版印刷、凹版印刷、喷墨打印、旋涂、电纺、溶液吹纺及3D打印等。作者指出，这些方法多可在环境温度至120 °C左右完成，明显优于传统硅微制造的高温工艺，并且在大面积制造、柔性基底兼容、快速原型与IoT集成方面具有突出优势。尽管部分技术在厚度控制、分辨率、复杂基底适应性和工艺重现性上存在限制，但从高通量、设计自由度与能效角度看，其优势更为显著。
在应用案例中，文章概述了滴涂聚合物膜用于水中重金属离子检测、刮刀涂布聚苯乙烯/石墨纳米复合温度传感器、丝网印刷银浆柔性温度传感器以及TPU支架/碳载PLA电极一体化3D打印可穿戴葡萄糖检测环等研究。这些实例说明低温加工不仅适用于平面柔性器件，也适用于曲面和复杂几何表面。文中还强调数字光处理（DLP）3D打印、熔融挤出型增材制造等技术在弹性体、水凝胶、离子凝胶及热塑性聚合物中的应用潜力，可通过空间可编程结构实现高灵敏、多模态与可拉伸传感平台。文章最后指出，近年来研究还开始从单纯表面改性转向通过印迹聚合物、功能界面工程和ML辅助信号判别来抑制复杂环境中的干扰、信号串扰和非特异性响应，体现了材料设计与数据智能协同提升选择性的趋势。
6. Smart integration: IoT, smartphone platforms, and data intelligence
本节讨论聚合物基低温传感器如何进一步嵌入物联网（IoT）、智能手机和云/边缘数据平台。文章指出，只有当材料创新与无线通信、数据分析和用户接口相连接时，聚合物传感器的实际影响力才能充分体现。作者综述了ZigBee、Bluetooth Low Energy（BLE）、LoRa、GSM和WiFi等通信协议在农业灌溉、远程环境监测和可穿戴健康监测中的应用前景，并强调云分析与AI/ML对实时决策和预测控制的重要作用。
在器件案例方面，文章介绍了基于丁腈聚合物基底和可拉伸印刷电极的“手套实验室”生物传感器，以及集成无线微型恒电位仪的环形可穿戴传感器，说明聚合物兼容的低温印刷工艺可以支持便携式现场检测。相比之下，文中也分析了高温制备Pd/SnO
2纳米结构的SINGOR自供能气体传感网络，尽管其在运行阶段能耗极低，但制造过程复杂且能耗较高，因此更凸显低温聚合物方案在资源约束情境下的优势。此外，文章还提及完全由PCL、PEO和纤维素纳米晶（CNC）构成的仿种子软体机器人湿度传感器，以及面向汗液葡萄糖检测、pH与温度校准的纸基Bio-FET和柔性电化学可穿戴系统，表明聚合物材料与AI/ML赋能的IoT集成正在使传感数据转化为实时、可操作的信息。
7. Performance landscape of low-temperature polymer sensors versus silicon-based counterparts
本节从应用情境出发讨论聚合物传感器与硅基传感器的性能对比。作者强调，灵敏度、检测限、响应时间和长期稳定性必须结合具体场景评估，在环境监测、可穿戴健康、即时诊断和工业监控等许多场合，聚合物传感器已能满足监管阈值和实用监测需求。虽然其在超低检测限、长期漂移稳定性和极端工况鲁棒性方面通常仍弱于半导体器件，但在低温溶液法制造、柔性、大面积部署、低成本和IoT兼容性方面具有独特优势，因此更适合作为互补技术而非简单替代方案。
文章借助重金属离子与葡萄糖检测案例说明，聚合物平台在某些体系中已实现纳摩尔乃至更低量级检测限，并能通过MIPs、纳米工程水凝胶、表面官能化聚合物和复合材料进一步提高分子识别与信号转导能力。对于需要软性、可降解、可回收、分布式覆盖或可穿戴集成的应用，聚合物基方案表现出更强的落地潜力。
8. Future perspective: transitioning from industry 4.0 to industry 5.0 through sustainable polymer sensor platforms
本节从宏观产业转型角度讨论聚合物传感器的未来前景。作者认为，工业4.0推动了数字化和IoT自动化，但也加剧了资源消耗与电子废弃物问题；工业5.0则要求将循环性、可持续材料与人本价值嵌入智能制造。低温、可回收并可IoT集成的聚合物传感系统，为实现从线性生产模式向再生型产业范式转变提供了路径。与此同时，组合材料发现、AI/ML辅助微型实验设计以及3D打印、溶液加工等可规模化制造技术，也使面向资源受限环境的定制化传感器部署成为可能。
8.1 Sustainability beyond fabrication: the role of valorization
该小节进一步指出，真正的可持续性不能止步于制造阶段，还必须延伸至寿命终结管理。文章认为，聚合物电子器件回收过程复杂且经济吸引力不足，因此“增值利用”是推动循环实践落地的核心。只有当回收材料能够通过再加工升级或转化为更高附加值产品时，产业界才更有动力投资回收体系。作者借此引出城市矿山（urban mining）理念在聚合物及工业残余物领域的拓展，强调应在传感器全生命周期中预先融入增值利用与循环设计。
8.2 Proof-of-concept: circular sensors in practice
本小节列举了若干循环传感器的概念验证案例。例如，混合材料3D打印器件可通过热混合与炭黑补充再生导电和非导电丝材，并重新打印为电化学单元，保持与原始器件相当的检测性能；另有研究利用废旧电池石墨与一次性杯具中的聚苯乙烯制造磁性电化学生物传感器，实现高回收率和低成本制备。文章还提及电化学回收聚合物材料的进展，指出其可在温和条件下实现选择性解聚与高纯度单体回收，为闭环再聚合和塑料废弃物高值化提供方法学支持。
9. Conclusion
结论部分总结认为，聚合物基传感器正在重塑可持续传感技术格局，其核心优势在于低温加工、柔性适配、功能可编程以及与循环经济理念的兼容。文章再次强调工业4.0与工业5.0之间在自动化扩张和生态责任上的张力，并指出聚合物平台能够在一定程度上弥合这一矛盾。天然生物聚合物与合成可降解聚合物适合强调安全性和受控降解的生物医学场景，而PET、PE、TPU、SEBS等非降解聚合物若配合回收、再利用或重加工策略，同样可服务环境监测和可穿戴应用。导电聚合物与CNT、MXene、石墨烯等纳米填料则进一步提升了灵敏度、机械稳健性与功能集成度。
作者最后指出，组合化学、AI/ML与ICME加速了聚合物组成、纳米填料组合和器件架构的优化，低温软化学（chimie douce）路线与增材制造则提供了高可扩展、低能耗的实现方式。当这些传感器进一步接入IoT基础设施后，便有望在环境监测、健康护理、智能包装和可穿戴电子中实现数据丰富而又环境负责的部署。基于此，聚合物基低温传感器并非仅是传统半导体传感器的替代选项，而是迈向工业5.0、支撑绿色智能未来的重要技术基础。
