南极海豚（如Leptonychotes weddeli的近缘种)是一类生存在南极海域的多种海豚科动物（如白喙斑纹海豚、南露脊海豚），它们体型比较小（通常身体长度在2-3米之间），它们具有极强的低温适应性，皮肤下厚达5厘米的脂肪层可以抵御-1.9℃的海水温度，同时其高频声呐（频率可以达到150kHz）能精准探测冰层下的猎物（如南极鳕鱼）。
南极鲸类的适应性特征，给仿生科技提供了丰富的科学创造灵感源泉。
南极鲸类的生存策略与生理结构，本质上是亿万年自然选择优化的结果。这些特征为仿生科学技术提供了多维度的启发，尤其在材料科学、流体动力学、声学工程及能源管理领域表现突出。
在二十一世纪的早期，人类就通过对南极鲸鱼的深入研究，在运动效率与水下机器人设计上模仿并采用了鲸类的生理机制来进行技术创新与研发。
鲸类的运动方式可以分为“波动推进”（如须鲸）与“摆动推进”（如齿鲸），其核心就是通过身体形态与肌肉协调来实现低能耗、高机动性的。
长须鲸的“高效波动推进”机制为人类设计高效的水下推进器提供了思路。长须鲸的尾鳍（又称“水平尾叶”）具有不对称的尾鳍，是由于具有不对称的凹面形状（上表面平直，下表面凹陷），这种结构在划水时能够产生额外的升力（类似飞机机翼），同时减少湍流阻力。仿生学研究据此开发出了“鲸尾式水下推进器”，这种水下推进器通过模仿长须鲸尾鳍的曲面几何与摆动频率（大约是0.5-1Hz）来实现高效运动的。采用这种“鲸尾式水下推进器”的新型水下机器人的推进效率比传统螺旋桨提升了30%以上，并且噪音降低15分贝（更适合海洋生态监测）。
座头鲸体内胸鳍结节的“减阻增稳”也给人类带来了科学创新启示，座头鲸胸鳍前缘的结节结构最初被认为是进化“缺陷”（因为增加了表面积），一代代科学家们通过后续研究发现其能够有效地延迟边界层分离——当水流流经结节时，会形成一系列微型涡旋，这些涡旋通过能量交换延缓了高速水流的脱落，从而降低了阻力并且增强了转向灵活性。基于此原理，工程师设计了“结节仿生翼型”，应用于深海探测器的外壳与机翼，使其能够在复杂的海流（如南极绕极流的强涡旋区）中的稳定性提高40%。
而虎鲸的群体协作运动模式，也给人类科学家们带来了技术上的想象和创新。虎鲸通过高频声波（大约在10-30kHz之间)实时共享位置与速度信息，群体成员可以保持精确的队形（如“V”字形编队），利用前导个体的尾流减少后续个体的能量消耗（类似鸟类迁徙时的“V”队形）。这一生存机制启发了人类在“多水下机器人协同系统”的研发，通过分布式声呐网络实现群体通信，机器人可以根据任务需求动态调整队形（如探测时展开为扇形，追踪时聚拢为直线），整体能耗比单机作业降低25%。
此外，通过对南极鲸鱼的不断深入研究，科学家们在感知系统与声呐技术上也实现了一些突破。鲸类的感知能力远远超过了人类现有技术，尤其是齿鲸的生物声呐系统，为水下探测与通信提供了终极模板。
首先就是抹香鲸的深潜声呐优化生理机制，给人类以深度的启发。抹香鲸的头部存在一个充满油脂的“声透镜”结构（鲸蜡器官），其密度梯度分布可以将声波聚焦为高强度的窄束（波束角仅仅大约5°），同时通过调节油脂成分改变声波传播速度，实现精准的深度补偿（类似光学透镜的焦距调节）。仿生学据此开发了“自适应波束声呐阵列”，应用于深海矿产资源勘探时，探测分辨率从传统的米级提升到厘米级，并且抗干扰能力显着增强(可以过滤海底火山活动产生的低频噪音）。
其次南极海豚具有高频定位系统，南极海豚利用高频点击声（频率120-150kHz)来探测小型猎物（如磷虾群），其下颌骨的特殊结构（充满脂肪的“声波导管”）能够高效接收回波信号，并通过大脑的“声学图像处理中心”实时生成三维目标模型（类似雷达的合成孔径技术）。这一原理启发了“微型高频声呐传感器”的设计，虽然这种微型传感器的体积只有传统设备的1/10，但是其探测距离仍然可以达到50米（可以适用于小型水下机器人避障）。
而在能量管理与极端环境适应方面上，南极鲸类在-1.9℃的海水中维持体温与能量平衡的策略，为极地装备与新能源技术提供了重要参考。
蓝鲸及须鲸的“低代谢高效摄食”模式给人类设计出低温下的能量变化方式提供了新的思路。南极须鲸（如长须鲸、座头鲸）在夏季每天可摄入超过4吨磷虾，但其消化系统的能量转化效率高达30%（人类食物转化率只有大约10%）。研究发现，其胃部分泌的“低温消化酶”能够在接近0℃的环境中保持活性，同时肠道绒毛结构通过增大表面积（大约是人类小肠的3倍）加速营养吸收。这一机制启发了“极地生物燃料转化技术”的研发——通过模拟鲸类消化酶的低温活性，科学家成功将南极海藻（如南极褐藻）转化为生物柴油的效率提升了2倍。
而南极露脊鲸的“抗冰封生存策略”也给人类仿生科学技术的发展带来了一些思路启发。
南极露脊鲸（Eubalaena glacialis）在冬季冰层覆盖海域活动时，其头部与胸鳍表面分布着密集的“感觉毛”（直径只有50微米），能够感知冰层裂缝产生的微弱水流变化（流速差＞0.1cm/s），从而提前规避冰困风险。仿生学据此设计了“冰下机器人触觉传感器阵列”，通过模仿感觉毛的微观结构（纳米级凹凸表面），机器人可实时检测冰层厚度变化（精度±1cm），为极地科考船的冰区航行提供关键数据支持。
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