Meta近日宣布與猶他大學展開合作研究，旨在評估其消費級腕帶設備Meta Neural Band如何幫助手部活動能力不同的人群更自如地操控數字世界，這項技術有望突破傳統交互方式的局限，為人機交互的無障礙化開啟新的可能。
研究的核心是基於表面肌電圖（sEMG） 的技術。它通過佩戴在手腕上的傳感器，捕捉用戶意圖做出特定手部動作時產生的微弱肌肉電信號，並將其轉化為控制智能眼鏡、電腦乃至智能家居設備的指令。與需要精確視覺追蹤或物理按壓的傳統方式不同，這種技術即使在大幅動作受限或手指數量不足的情況下，依然能有效工作。
猶他大學神經機器人實驗室主任、項目首席研究員雅各布·喬治博士表示，其團隊的前期研究已證實了該路徑的可行性。「我們發現，即便在中風導致信號質量下降的情況下，腕部的肌電信號仍能實現精細控制。一些無法實際移動手指的參與者，成功地在虛擬環境中操控了所有虛擬手指。」
本次合作將深入探索如何為不同能力的用戶定製手勢控制方案。研究將讓神經肌肉疾病（如漸凍症、肌肉萎縮症）患者等終端用戶，與Meta的工程師、科學家共同測試并疊代技術，目標是讓日常任務——如控制燈光、溫度或進行休閒活動——對所有人都變得簡單直觀。
喬治博士強調：「輔助技術的核心是恢復人的能動性與獨立性。通過將肌肉信號直接映射為控制命令，我們正在構建真正高效、個性化的交互界面。」這項研究不僅關乎技術本身，更是邁向全民包容性未來的一次重要實踐。
