Meta Neural Band助力无障碍交互：探秘犹他大学的创新研究
探秘犹他大学的创新研究
（映维网Nweon 2026年01月29日）Meta Neural Band技术允许用户通过简单直观的手势控制Meta Ray-Ban智能眼镜，并有望为不同神经运动能力的人群开启更具包容性的人机交互新可能。
Meta日前宣布与犹他大学开展一项新研究合作，旨在评估消费级腕戴设备对手部活动能力不同人群的适用性，以推动人机交互的无障碍化。为深入了解这项创新工作、表面肌电图技术的未来应用潜力以及实现全民包容性人机交互的可能性，团队采访了犹他大学神经机器人实验室主任雅各布·乔治（Jacob A. George）。
作为项目首席研究员，乔治博士曾荣获Reality Labs 2021年“神经接口设计责任工程方法”提案征集奖项。基于项目的资助，他的团队前期研究证实：即便因中风等原因导致信噪比降低，手腕部位的表面肌电信号仍能有效实现控制功能。值得注意的是，一些无法伸展真实手指的研究参与者，通过肌电信号成功操控了虚拟手部模型的所有手指。这项早期研究揭示了表面肌电技术在虚拟环境中超越个体生理限制的表达潜力。
通过本次合作，乔治博士团队将与Meta研究员及终端用户共同探索Meta Neural Band及Meta内部研发算法如何为不同手部活动能力人群提供控制界面。研究将利用腕带采集手腕肌肉电信号，并将其转化为数字信号以控制计算机、智能家居设备，甚至可能操控犹他大学开发的TetriSki等休闲运动装置。
什么是表面肌电图技术？
表面肌电图通过在手腕周围部署外部传感器检测控制手部活动的肌肉电信号，这项技术为人机交互开辟了易于使用、便捷且功能丰富的新形式。
与传统物理控制器相比，表面肌电输入天生具备包容性：既能服务于解剖结构异常者，也可帮助活动范围受限人群。不同于基于摄像头的手部动捕系统或需按压操作的摇杆按钮控制器，手腕肌肉信号即使在大幅度动作受限或手指数量不足的情况下，仍能生成控制信号。
Meta Neural Band是Meta首款搭载表面肌电交互技术的消费级腕带，专为Meta Ray-Ban智能眼镜设计，其未来应用前景正逐渐清晰。
技术与康复的交叉领域
乔治博士强调了辅助与康复技术对肌肉萎缩症、中风、脊髓损伤、渐冻症及截肢者的关键作用。其实验室致力于开发无障碍工具，帮助人们重获日常生活能力。例如，手部截肢者可直接将肌肉信号映射为计算机指令，或通过学习使用义肢烹饪。其核心目标是构建高效交互界面，提升人们操作环境的灵活性。
神经接口与意图识别的重要性
Meta Neural Band的运行依赖于意图识别——用户需专注于执行特定物理动作以实现精准控制。通过捕捉肌肉控制信号（相比中枢神经系统更具确定性），腕带能准确解析运动信号并转化为设备操作指令。
无障碍性评估
对肌肉萎缩症、渐冻症等患者而言，升起百叶窗等日常活动都可能成为挑战。尽管智能家居设备可辅助完成操作，但其交互界面必须满足不同能力人群的需求。某些对常人直觉化的操作（如转动手腕控制智能温控器），对另一些人可能难以实现。
本研究旨在评估神经肌肉疾病患者使用Meta Neural Band完成日常任务的效果，确保技术能根据个体需求定制。犹他大学研究员将与Meta内部团队紧密合作，基于持续用户反馈设计实验方案，评估并迭代定制化手势控制方案。这种终端用户、工程师与科学家的协同设计，对满足多元化需求至关重要。
全民可用的肌电技术
乔治博士指出，表面肌电图技术有望提升神经肌肉损伤者的生活质量与独立性。通过聚焦无障碍设计和用户协作，这些技术将赋能个体，铺就通往包容性未来的道路。
