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。
一、基于手腕式设备，探索 AR/VR 的高带宽交互
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。
二、四年以来，意念打字研究屡有进展
FRL 脑机接口项目始于一个雄心勃勃的长期目标：开发一个无声、无创的语音界面，让人们只需想象他们想说的话，就能打出字来。
早在 2017 年，Facebook 在 F8 开发者大会上就首次隐约透露过他们想创建一个无需植入电极的非侵入式脑机接口系统，能直接将人类大脑里想说的话转化成文字，以每秒 100 个单词的速度输出。这种设备有望成为 AR 或 VR 的输入方式。
这项脑机接口工作最初是在 Facebook 的 Building 8 高级研究部门进行的，由 Building 8 部门的前任主任 Regina Dugan 负责。后来，该部门于 2018 年底解散，此项目又改由 FRL 负责。
Facebook 曾在一篇技术博客文章中详细介绍这一项目，它利用近红外光成像技术来实现大脑活动的间接测量，即感知神经元在活动时消耗氧气时导致的“大脑氧气水平变化”。
当时它的原型还很笨重，不过 Facebook 希望，有朝一日它能识别人类脑子里想到的“回主页”、“选择”、“删除”等少数命令，这样它就有可能会与眼动追踪等其他技术相结合，成为未来 AR 眼镜的一种交互解决方案。
除了自己研究外，Facebook 还资助一些学校或科研机构进行脑机接口相关的研究。
例如，受 Facebook 资助的美国加州大学旧金山分校的 BCI 项目已经完成，通过在人脑相关区域植入电极阵列，成功实现让瘫痪失语男子再次“开口说话”。不过，这种方法属于入侵式脑机接口，跟 Facebook 想要探索商业化路径的非入侵式脑机接口有很多不同。
结语：押注 VR/AR 的未来
过去数年来，Facebook 一直相当看好 VR/AR 设备的长期潜力，并为此推进了大量相关软硬件研究。就连在推进另一项前沿研究脑机接口技术时，Facebook 也希望它能为未来的 VR/AR 设备提供一种全新的交互方式。
在今年的财报会议上，Facebook CEO 扎克伯格提到他相信 VR 和 AR 的运用会比现在任何平台都具有更深的存在感和社会连接性，并承诺公司会加大在这方面的投入
(作者：杨畅)
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