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CES上的手腕革命:Meta和歌尔的神经肌电腕带,正成为人机交互新入口
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过去十年 XR 行业在激烈比拼谁能让你 " 看得更清晰 " ——不断堆高分辨率、视场角和摄像头数量,而今年我们在 CES 展会现场感受到的,却是一场悄然发生的重心转移。

从 CES 2026 看,出现了一个微妙的趋势:眼镜正在变轻,手腕却在变 " 聪明 "。曾被视为概念产品的神经肌电(EMG)腕带或许正成为我们连接数字世界的新主场。

01 解放鼻梁,手腕即 " 接口 "

长期以来,XR 设备陷入了 " 视觉陷阱 "。为了实现所谓的空间计算,厂商不得不在镜腿上堆砌摄像头、深度传感器和高算力 VPU,导致设备笨重如潜水镜,用户佩戴半小时便颈椎酸痛。

但在今年的 CES 上,行业巨头们集体发动了一场 " 硬件大撤退 ",核心策略便是物理形态的解耦:将显示与交互剥离。

以歌尔展出的方案为例。在展会现场,歌尔的工作人员对星球记者坦言:"我们可以用这台眼镜,配上我们自研的肌电腕带去实现手势操控。"

我们在现场看到了歌尔 Rubis 全彩显示多模态 AR 眼镜和 Spinel AI 眼镜,它们与过去 " 一体机 " 的逻辑都有所不同。Spinel AI 眼镜将重量压缩至惊人的 35 克,几乎与普通时尚眼镜无异;而 Rubis 则采用了 " 三芯 " 异构架构(MCU+ISP+NPU),将繁重的视觉处理剥离,交由外部设备。

交互权的移交给了产品设计轻量化的底气。当复杂的手势识别不再依赖头显上的摄像头阵列,眼镜终于可以卸下重担,回归 " 显示 " 的本质。

歌尔在 CES 上展示的肌电腕带和智能眼镜

歌尔并非 CES 上的孤例。Wearable Devices 展示了用于 AR/AI 智能眼镜的无线手势控制,以及智能手表带上的神经接口。

他们向我们展示了肌电腕带新产品Mudra Link,这款肌电腕带可以作为鼠标,也可以作为键盘使用,能够识别你手上的动作。作为神经输入设备,其 AI 驱动的神经界面技术正是基于肌电图。

另一个重磅玩家当然是 Meta。Meta 多年来一直着重研发肌电图 ( EMG ) 技术,捕捉手腕肌肉的电信号以实现手势控制。其 2025 年秋季发布的 Ray-Ban Meta Display,配备全彩高清显示屏与神经感应腕带,支持语音和肌电手势交互,想必一定给行业人士带来了深刻的印象。

综合来看,手腕作为接口,已不再是简单的配件,而是变成了人体神经的 " 外挂扩展 "。这种 " 手腕即接口 " 的设计,将人机交互的自由度从粗糙的空中挥手,提升到了微米级的神经控制维度。

Meta 的肌电腕带细节

02 从个人穿戴到

万物互联的 " 神经总线 "

为什么是手腕?因为不同于读取思维的侵入式脑机接口,神经肌电技术捕捉的是大脑指令下达后、肌肉实际收缩前的那毫秒级的生物电信号。这就是行业梦寐以求的" 意图前置 "

在 CES 的现场演示中,佩戴者无需大幅度挥动手臂,甚至无需手指真正触碰实体,仅仅是拇指与食指的轻微捏合,或者在桌面上模拟敲击的微动作,系统就能通过高灵敏度传感器实时解码这些信号,转化为数字指令。据我们观察,手势识别准确率相当高。

Mudra Link 的工作人员还特意给我们展示了,当别人操控他的手指做动作,肌电腕带没有任何反应。只有当主人自己做出相应动作,肌电腕带才有反应。(见下图)

这意味着,交互不再受光线、遮挡甚至物理接触的限制。你可以把手插在口袋里操控眼镜,或者在大腿上 " 空写 " 信息,系统能实时将这些动作转录为数字文本,甚至支持英语等语言的即时通讯。

这种 " 无感输入 " 彻底解决了 XR 设备的社交尴尬——你不再需要对着空气乱抓,看起来像个指挥家,而是像在进行一场无声的思考。

如果仅仅把神经腕带看作 AR 眼镜的遥控器,那就太小看它了。Meta 等巨头的跨设备生态整合,正将神经腕带进化为物联网(IoT)的 " 神经总线 "

就在 CES 2026 的同期,Meta 与 Garmin 联合宣布推出面向汽车 OEM 的概念验证方案,这一方案整合了 Garmin Unified Cabin 与 Meta 的神经腕带:在智能座舱中,神经腕带直接嵌入车载信息娱乐系统。驾驶员或乘客无需低头触控屏幕,仅凭滚动、捏合等微手势,就能完成导航设置、游戏操控甚至车辆核心功能的调节。这种 " 无触控操作 " 对于驾驶安全而言,不啻为一场革命。

更具人文关怀的是无障碍领域的突破。Meta 与犹他大学的合作研究显示,神经腕带的高灵敏度使其能够识别 ALS(渐冻症)、肌营养不良症患者残存的微弱肌肉信号。

对于这些无法进行可见动作的用户,以前需要依靠口控或操纵杆的操作(如调节百叶窗、智能门锁、恒温器),现在只需一个念头引发的肌肉微动即可完成。

甚至在户外运动中,专为残障人士设计的 TetraSki 滑雪设备也开始测试 EMG 控制,让重度行动障碍者也能通过微小手势享受滑雪的自由。

03 算力重构,端侧 AI 的胜利

最后,回到技术的逻辑路径会发现,支撑这一切的,是底层算力架构的迭代升级。随着交互数据从海量像素图像变为高频生物电信号,传统的云端处理模式因延迟而失效。

AI 必须本地化,且必须常驻手腕。神经腕带内置的 NPU 需要在亚毫秒级的时间内完成信号降噪、特征提取和意图分类。这种端侧大模型的部署,不仅是为了速度,更是为了构建一道坚固的 " 隐私围墙 "。

生物电信号包含了用户的健康状况、情绪波动甚至潜意识习惯,其敏感性远超位置信息。因此,2026 年的技术方案普遍强调 " 数据不出设备 "。所有解码过程在腕带本地完成,仅将脱敏后的指令上传。

这种 " 本地闭环 " 模式,既满足了实时交互的需求,也在生物识别时代建立了新的信任契约——毕竟,没人希望自己的神经信号被上传到云端服务器。

过去,我们被迫学习机器的语言——点击菜单、记住快捷键、适应触屏;现在,机器开始学习人类的语言——肌肉的微颤、神经的脉冲、意图的流淌。

如今," 手腕即接口 " 的浪潮才刚刚开启,这场变革的本质,是技术对人类习惯的一次极致妥协与致敬。

当眼镜轻若无物,当交互如呼吸般自然,当我们只需动念之间便能操控万物,技术终于实现了它的最高形态:隐形。

所以,未来的入口或许不在眼前的屏幕,而在手腕的每一次脉搏跳动之中——这既是 XR 行业的演进式变革,也是人类与数字世界融合的新开端。

文 / R 星人

(文中未注明图片均来自网络)

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