李曙光渴望研究些新東西，就找導師溝通，想要打破模組機器人的傳統概念——個體不再是簡單的模組，而是與生物和物理學相結合，提出基本「粒子」的概念，基本粒子可以組合成各式各樣的智慧型機器。
在演算法和控制上，研究團隊借鑒了細胞生物學的一些研究結論，然後用機器人實現了這一過程。
相比複雜的機器人，粒子機器人的製造更簡單，也易於形成規模。
容錯性與可擴展性俱佳
對於粒子機器人，德國馬克斯⋅普朗克智慧系統研究所的科學家Metin Sitti評價認為：這種全新機器人具有傳統機器人系統所沒有的魯棒性和可擴展控制。該研究為開發具有預先確定性行為的大規模機器人系統提供了一種替代方法。
所謂魯棒性，代表系統的容忍性或容錯性，是一種抗干擾能力的參數，也是在異常和危險情況下系統生存的關鍵。
在傳統機器人系統中，單個部件的缺失或損壞，有時會導致整個系統失效。而根據類比預測，粒子機器人在20%的「粒子」失效的情況下，系統仍能繼續運動，不影響全域任務。
李曙光表示，「20%在工程系統裡是非常高的數位。」
在可擴展性方面，粒子機器人也表現出值得樂觀的結果。
先來看傳統的模組化機器人，它是由標準的相互獨立的製造模組組成，每個模組有驅動部分、動力源等。
實際上，模組化機器人也可以類比部分生物學行為，如自組裝、修復和搬運，但大部分系統需要集中控制，或在設計上過於複雜，這就限制了系統的能力和可擴展性。
粒子機器人有一個好玩的實驗，就是往一群正在工作的機器人中，增派部分機器人，結果像往盆里加水一樣，集群裡的機器人能迅速組織起有效率的運動。
新加入的這部分機器人，並沒有讓整個集群的協調難度增加，直接放進去就行，研究者不用改變信號端或者做任何指令調整。理論上，參與工作的個體越多，集群正常工作的機率就會越高。
目前的實驗中，研究團隊使用25-30個「粒子」組團，完全沒問題。李曙光分析稱，現在的實物實驗系統能到50個「粒子」，但效率會降低，群體運動速度會變慢。
這是因為，眾多「粒子」擠在一起時，效率降低了，而且當個體之間挨得太近時，對於光源信號的分辨差別不大，可能會同時展開，浪費了能量。
但李曙光透露，未來的改進版，數量不是一個特別受限的問題。根據類比模擬顯示，10萬個「粒子」機器人的協作都沒問題。模擬電腦程式是基於實物實驗的資料做過矯正的，可以很準確地預測機器人的運動和行為。
「我覺得數量再多一些也沒問題。」李曙光分析稱，10萬個「粒子」之間的碰撞，其力學計算非常複雜，運算量非常大，需要性能很好的電腦來類比。
從理論上看，粒子機器人可能不會有數量限制。這是因為，粒子機器人之間沒有一對一的通信，給群體下達指令，資訊是廣播式地群發。每個「粒子」都是一樣的，沒有位址、沒有ID，可以有無限多個。
此外，目前所使用的信號源是外部光源，也可以換成熱、磁場等其他信號源，只要把「粒子」上的感測器換成相應的即可。這在技術上沒有任何難度。
可能率先應用的領域
在交流中，李曙光多次強調「啟發」一詞。
最初粒子機器人概念的提出，就是受到生物系統的啟發；此外，還受到統計物理現象的驅動，從而可以對大量隨機元件的全域統計行為進行建模和控制，而無需跟蹤每個元件。
「粒子」的結構，更是直接受到一種知名玩具的啟發。
這篇論文的作者之一，Chuck Hoberman是一位知名的設計師，小到玩具，大到體育場館，他都有經典的作品。他曾用超過15年的時間，創造出一個個會變形的玩具，風靡了整個20世紀90年代。比如變色球（Switch Pitch），扔起來是一個顏色，落下時就變成另一個顏色；他還擅長大型建築頂棚的變形設計，2002年美國鹽湖城冬奧會場館、2019年超級碗決賽的場館中，都有他的設計手筆。
「粒子」的結構，正出自Chuck最拿手的折疊結構設計，就像一個二維的環，擠壓它，就變成一個小圓盤；拉扯它，就變成一個很大的圓。
對於該項研究的意義，李曙光認為是「提供了一種新的思考方式。」對從事新材料或微納米系統研究的科學家，可以啟發他們做一些新嘗試；生物科學家可以用粒子機器人驗證一些設想。
比如，細胞集體遷移是一個很熱門的基礎研究領域。人體中有很多細胞不能移動，或者說運動效率較差。但當多個細胞聚在一起時，可能實現非常高效的運動，像傷口癒合、癌症擴散等。
生物學家對此有很多猜想，推測細胞為什麼會這樣動？細胞很難控制和測量，但粒子機器人的控制和測量就容易多了，因此該系統可以給細胞集體遷移的相關研究，提供一個驗證的平臺。
德國馬克斯⋅普朗克智慧系統研究所科學家認為，將來，若是該粒子機器人系統的大小能夠達到微米級別，那麼將在醫療等眾多領域帶來深遠影響和重大突破。
在李曙光看來，物流機器人可能是粒子機器人最快獲得應用的領域，大群體的機器人控制技術、演算法和理念都可以應用。這也會是跟商業領域結合最快的。
研究的下半場
李曙光之所以投身機器人研究，是一個從興趣愛好變成專業研究者的故事。
他念初中時，就喜歡研究航模和機器人。2000年，高考擇校時跟隨了興趣，李曙光選擇國內航空航太領域的強校——西北工業大學，專業是學習飛行器製造。
但他大學二年級時，全國高校開始興起機器人競賽，李曙光一下就著了迷，組織幾個志同道合的同學，向學院申請組隊，後來還吸引了一些研究生加入。
從2002-2006年間，李曙光和隊友們拿過幾次全國冠軍等獎項。他的隊長一職，也直到碩士畢業前才卸任。
未來，興趣依然會驅動李曙光將研究持續下去，主要有幾個方面：
首先，現在「粒子」主要是在二維平面上運動，將來，「三維版本是一定要做的」，在立體空間，讓「粒子」組成各種各樣的形狀，還能運動。李曙光承認，這一挑戰比較大，三維「粒子」的自重是個大問題。
其次，要把粒子做得更小，體積要到釐米級別以下。現在「粒子」還比較大，往極限裡說，單個「粒子」做到兩三釐米沒有問題；但更小的、毫米級的，目前的設計並不適用。
如果「粒子」能做成非常小的顆粒，然後通過外部信號來協調它們運動，是完全可能在醫療和新材料領域應用的。
李曙光強調，粒子機器人的概念、演算法、以及初步驗證的結果都支持更小的「粒子」。目前，「粒子」的個頭主要受到材料和製造工藝的限制，「對我們是限制，但是對搞材料和微納系統的科學家可能並不是限制。」
此外，要提高機器人的協作效率。現在「粒子」的大小，決定了如果擺放特別密集的話，會出現相鄰兩排「粒子」互相亂推的情況，影響效率。如果實現更完美的協調，就可以避免「你推我，我也推你」的情況。
進一步改進和提高系統的魯棒性，也還有空間。比方說超過30%-50%的機器人不工作了，系統還能完成任務。
李曙光總結稱，總體目標是把粒子機器人做得更好，擴展性更強。
