柔性体动力学是研究可变形物体在受力作用下运动与变形规律的学科分支，其核心在于描述材料弹性、塑性、黏性等特性与外力相互作用的动态过程。与刚体动力学不同，柔性体需要考虑几何非线性（大变形）和材料非线性（复杂本构关系），其控制方程往往涉及连续介质力学中的Navier-Stokes方程或Cosserat理论等复杂数学模型。典型研究对象包括橡胶制品、生物软组织、充气结构等具有显著变形能力的物体。
在具身智能领域，柔性体动力学为仿生机器人设计提供了关键理论支撑。例如章鱼机器人触手的蠕动控制、柔性外骨骼的人机交互优化，都需要精确模拟材料变形与受力反馈。现代求解方法结合有限元仿真与机器学习，能实时预测复杂形变行为，这使AI系统得以在虚拟环境中快速迭代柔性机构设计方案。值得关注的是，MIT CSAIL实验室2023年提出的《Neural Material》论文，通过神经网络替代传统本构模型，显著提升了柔性体动态仿真的计算效率。