仿生学（biomimicry）是一种科学与技术方法，旨在通过观察自然界中的原理、模型和过程，汲取灵感，为人类挑战设计创新解决方案。与单纯模仿外形不同，仿生学强调深度理解生物系统的运作机制，从而提炼出高效、可持续、优化的策略。这一方法区别于传统技术，注重能效、韧性以及与环境的和谐融合。仿生学通常依赖于严谨的观察、分析及对自然机制的转化，将其应用于技术、工业或组织场景。

应用场景与案例

仿生学广泛应用于多个领域：如受贝壳或昆虫翅膀结构启发的新材料开发，模仿菌丝网络的物流网络优化，模仿白蚁巢通风系统的生态建筑，或模仿大脑和蚂蚁、蜜蜂等群体行为的人工智能算法。例如，日本新干线列车的空气动力学设计灵感来自翠鸟鸟喙，自清洁表面则模仿荷叶效应。

主要软件工具、库与框架

在人工智能领域，TensorFlow、PyTorch等框架用于开发受大脑启发的神经网络。进化算法和群体智能系统常用DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）、MASON（Multi-Agent Simulator Of Neighborhoods）等库开发。仿生设计与建模则可采用Rhino/Grasshopper和Biomimicry Toolbox等工具。

最新进展与趋势

当前仿生学的发展趋势包括在工业设计中引入循环性与可持续性原则，以及通过人工智能来建模和优化仿生解决方案。研究还聚焦于新型智能自适应材料的开发，以及复杂生物系统的仿真。仿生学正成为科学、产业与生态交叉领域负责任创新的重要驱动力。