Meta 于今日召开的 Connect 大会上发布了其 AR 眼镜 Orion，这款设备的一大亮点在于其创新性的输入与交互系统，该系统深深植根于 Meta 团队对肌电图（EMG）技术的深入研究。特别设计的 EMG 腕带，赋予用户以前所未有的方式滑动、点击与滚动眼镜中的各类内容。
EMG 技术通过手腕周边的精密传感器捕捉控制手腕与手部活动的肌肉电信号，革新了人机交互的便捷性与丰富性。Orion 所采用的 EMG 腕带，标志着 Meta 在此领域的最新技术突破，旨在将这一科技以亲民的形式融入消费者的日常生活，让旅途中的信息交互变得轻松自如。
在设计之初，Meta 团队便充分考量了技术的包容性，确保无论用户手型大小、动作习惯如何，EMG 腕带都能提供稳定可靠的人机交互体验。其独特之处在于，随着时间的推移，该系统能逐步适应并学习用户的独特动作模式，进一步增强了用户体验的个性化与定制化。
相较于传统的物理控制器，EMG 输入展现出显著的包容性优势，特别是对于那些手部解剖结构非典型或运动范围受限的人群而言，它提供了一种全新的功能控制方式。无需依赖大幅度动作或完整的手指数量，仅凭手腕肌肉的信号即可实现精准控制，打破了传统控制方式的局限性。
Meta 正携手众多领先的第三方专家，加速推进 EMG 技术的研究与应用，力求将这一技术惠及更广泛的人群。他们不仅支持第三方研究实验室拓展神经运动接口的无障碍潜力，还通过学术资助促进相关领域的创新发展。
值得一提的是，犹他大学团队的研究成果尤为亮眼，他们成功开发出一套适用于包括手部瘫痪人群在内的虚拟交互方案，证明了即便在肌电信号信噪比降低的情况下，如中风后，手腕的肌电信号依然具备强大的控制潜力。此外，华盛顿大学与加州大学戴维斯分校的研究团队也在 EMG 技术的个性化手势设计与跨人群适应性算法开发方面取得了进展。
令人振奋的是，Meta 正与卡耐基梅隆大学等顶尖学府合作，探索如何使基于手腕的肌电输入硬件与算法能够服务于手部完全瘫痪的患者，实现他们通过细微的肌肉信号控制计算机的梦想。这一创新不仅将极大改善瘫痪患者的生活质量，更展现了技术对促进社会公平与包容性的深远影响。
面对震颤患者这一特殊群体，Meta 的 EMG 腕带同样展现出了强大的适应性与实用性。它克服了传统手持控制器或触控屏对持续接触稳定性的高要求，通过机器学习模型将用户的神经运动信号精准转化为计算机指令，从而实现了导航、选择与文本输入等复杂操作。
展望未来，Meta 及其合作伙伴将继续深化 EMG 技术的研究与应用，通过招募更多参与者、优化算法与用户体验等方式，不断提升该技术的适应性与有效性。