7月23日，Meta公司旗下Reality Labs的研究人员在《Nature》期刊发表了一项成果，宣布该团队开发出一种基于表面肌电图（SEMG）的通用非侵入性神经运动接口，与其智能手环设备结合，就能凌空写字，首次实现了无需个体校准、高性能的人机交互。这款智能手环可与其AI眼镜配合使用，有望改变人们与智能设备的互动方式。

SEMG智能手环   图片来源：Meta

SEMG技术是通过读取肌肉产生的电信号来理解人体的运动指令，它能更清晰地捕捉到肌肉的微弱活动，从而实现实时的单次手势解码。Meta 研究团队指出，这项技术为未来人机交互开启了多种可能性。首先，SEMG 解码器能够直接检测手势的力度，这是现有摄像头或操纵杆控制无法实现的功能。未来用户可能通过“意念”来控制设备的力度，例如通过轻微的肌肉收缩来微调音量，而通过更强的收缩则实现快速静音。其次，尽管目前研究主要展示了一维连续控制，但通过添加更多仿生映射，例如利用手腕的尺侧/桡侧偏离来控制垂直方向，实现多自由度联合控制是完全可能的。

肌电信号控制敲击、滑动或捏合等动作   图片来源：Meta

此项技术的核心硬件是一款用于采集肌电信号的智能手环，功能设计类似于键盘和鼠标。内部装有多个传感器，可以捕捉手腕和前臂肌肉的电信号，这些信号控制着手部点击、滑动或捏合等动作。研究团队表示，该手环已经使用来自超过300位用户的数据进行训练，可以理解不同手形、肤质和动作风格。手环材质使用高性能的纺织材料，不仅美观还具有良好的耐用性和透气性。设备是无线的，通过蓝牙传输数据，续航在 4 小时左右，仅需几秒钟即可完成佩戴或摘除。

手环内部传感器读取大脑的信号   图片来源：Meta

Meta当前正与卡内基梅隆大学合作，面向脊髓损伤患者测试这款腕带，使其即使无法完全使用手臂或手部也能使用电脑。研究团队称，此次研究成果具有重大意义，不仅在于大规模数据与深度学习的结合突破了传统表面肌电图（SEMG）系统的泛化瓶颈，还为移动设备交互、残障辅助、康复医疗等领域提供了更多解决方案。