馬斯克: 要搶馬斯克生意?Meta發布最新創新

2025-07-25 | 來源: 智東西 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

在離散手勢任務中，其手勢檢測速率達0.88次/秒，即用戶做出如握拳、伸指等離散的特定手勢時，系統能夠以每秒0.88次的速度快速識別並做出響應。

戴sEMG腕帶的測試者，手寫輸入速度可達20.9字/分鍾，且通過個性化調整sEMG解碼模型，手寫模型的解碼性能可進一步提升16%。

值得一提的是，這些模型在無需針對個人進行訓練或校准的情況下，就能在不同人群中表現良好。其在離線評估中，對未參與訓練的參與者，手寫和手勢檢測的分類准確率超過90%，手腕角度速度解碼誤差小於13°s⁻¹。

研究團隊在不同年齡、性別、身體狀況的志願者群體中進行了廣泛測試，均得到了上述穩定且優異的結果，驗證了該神經運動接口的通用性與可靠性。

未來應用：潛力廣泛，前景可觀

這一技術在多個領域都有著廣闊的應用前景。

日常交互：可應用於智能手機、智能手表、智能眼鏡等移動設備，實現無縫輸入，尤其適合在移動場景中使用，解決傳統輸入方式在該場景下的局限性。

比如，用戶在行走、乘車時，無需再依賴屏幕觸摸或鍵盤輸入，僅通過簡單的手部肌肉活動，就能完成文字輸入、指令下達等操作，讓信息交互更加便捷高效。

輔助技術：為行動不便者提供新的交互方式，例如那些因肌肉無力或肢體缺失而難以使用傳統設備的人群，通過細微的肌肉活動就能實現與計算機的交互。

對於肢體殘疾人士，他們可以借助該接口，以自身獨特的肌肉運動模式控制輪椅、假肢等輔助設備，獲得更高的生活自主性。

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醫療康復：可用於臨床診斷和康復治療，如監測患者的肌肉活動情況，輔助制定個性化康復方案，或作為閉環神經康復范式的一部分。

醫生能夠通過分析患者使用該接口時的肌肉電信號數據，更精准地了解患者的肌肉恢復狀態，及時調整康復訓練計劃，提高康復效果。

新型控制方式探索：有望實現對意圖手勢力量的直接檢測，開發多自由度聯合控制，以及低做功的控制方式，甚至可能催生出基於神經運動信號空間的全新交互形式。

例如，在工業控制領域，工人可以通過佩戴該接口，以更自然的方式遠程操控復雜設備，減少操作失誤，提高生產效率。

此外，該技術還為腦機接口等相關領域提供了借鑒，其大規模數據收集和模型訓練方法可能為解決其他接口的校准問題提供方向。

結語：下一代人機交互范式或將被重新定義

Meta在2023年通過Orion AR眼鏡原型完成了技術的前期驗證，2025年核心研究成果正式被頂級學術期刊Nature收錄發表。

這項技術有望從專業AR設備逐步拓展成為通用電子設備的交互標准，最終實現“讓計算機理解人類手勢”的技術願景。

這種以人為中心的交互理念，或將重新定義下一代人機交互范式。