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智东西7月16日消息，Facebook在当地时间7月14日发表博客称，决定停止研发头戴式光学脑机接口（BCI）技术，转而专注于一种不同的神经接口方法——由肌电图驱动的手腕式设备。

之所以做出这一决定，Facebook提到这种方法能在短期内进入市场，但他们仍相信头戴式光学脑机接口技术的长期潜力，计划开源其脑机接口软件，并与关键研究人员及其他同行分享其头戴式硬件原型，以帮助推进辅助技术等新用例。

博客链接：

https://tech.fb.com/bci-milestone-new-research-from-ucsf-with-support-from-facebook-shows-the-potential-of-brain-computer-interfaces-for-restoring-speech-communication/

Facebook在其博客中提到，Facebook的VR/AR研究部门Facebook Reality Labs（FRL）将专注于把脑机接口概念应用于其肌电图研究，从而加快基于手腕式设备的神经接口AR/VR输入研究。

今年3月18日，Facebook曾展示其基于腕式设备的AR输入装置。手腕式设备使用了肌电图来感知通过手臂传递到手和手指的神经信号，取代光学手部跟踪方式，不再受摄像头的限制。

肌电图（EMG）的工作原理是，当你决定移动手和手指时，大脑会通过运动神经元发送信号，告诉它们以特定方式移动，以执行敲击或轻扫等操作，而肌电图可以在手腕上提取和解码这些动作信号，并将其转换为设备的数字命令。

Facebook称这些信号将使得用户能以“高度可靠、精细、可个性化并适应多种情况”的控制程度与设备通信。

随着这一研究领域的发展，基于肌电图的神经接口有可能大幅扩展人们与设备通信的带宽，从而开启高速意念打字等应用的可能性。

FRL研究总监Sean Keller提到他们正在开发更自然、直观的方法来与AR眼镜交互：“我们仍处于释放手腕式肌电图潜力的早期阶段，但我们认为这将是AR眼镜的核心输入。应用我们所学到的脑机接口知识，将帮助我们更快地实现它。”

语音是Facebook脑机接口研究的重点，其本质是高带宽，你说话的速度比打字快。但Facebook不想仅仅研究基于语音的神经接口，他们意识到，其用于光学脑机接口研究的生物反馈和实时解码算法，可以加速我们使用基于手腕的肌电图。

因此，尽管决定专注于基于手腕式AR/VR输入设备，FRL希望继续支持其外部合作者开发的头戴式光学脑机接口技术，为此开源了其脑机接口软件，还将分享其头戴式硬件原型。

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