柔性传感器在可穿戴电子、软体机器人等领域需求迫切，但现有传感器多采用聚合物基底，存在热稳定性差、不耐火焰、耐磨性低、化学耐久性不足等缺陷，严重限制了其在高温、腐蚀等极端环境中的应用。无机纤维织物（如二氧化硅织物）虽具有优异的高温稳定性和机械鲁棒性，但其本身电绝缘，无法直接用于传感。传统表面涂层策略在引入导电性时，往往牺牲柔性、降低热稳定性或依赖有害工艺。因此，如何通过可持续、可扩展的路径在无机织物上直接生长高质量导电层，是该领域亟待解决的核心挑战。

鉴于此，北京工业大学崔光博士、王慧慧副研究员和北京大学刘忠范院士共同开发了一种缠绕式化学气相沉积（CVD）方法，使用废弃塑料垃圾袋（PGBs）作为固体碳前驱体，在二氧化硅织物（SF）上实现了均匀的石墨烯生长，得到石墨烯@二氧化硅织物（G@SF）。该方法不仅能够以高性价比的方式生产用于传感器制造的纺织品，同时还能实现废弃塑料的升级利用，以应对环境污染问题。通过利用织物的编织结构和石墨烯层的激光响应特性，可通过可编程激光擦除技术，从所得G@SF中制造出多功能传感器。这些传感器具备可靠的多模态传感能力，包括温度检测、压力监测、形变探测和近场通信（NFC）。G@SF传感器展现出高达1000℃的卓越热稳定性、优异的机械柔韧性和化学鲁棒性。一个集成了G@SF传感器的概念验证智能手套，进一步突显了其在恶劣条件下的多功能性和 resilience。

相关成果以题为“Upcycling of plastic garbage bags to graphene@silica fabric for sensing platforms”发表在最新一期《nature sustainability》上。