2019年，Facebook花费约10亿美元收购Ctrl-Labs时，外界并没有给予太多关注。
彼时全球脑机接口的聚光灯几乎全部集中在植入式方向。Neuralink刚刚发布白皮书，Synchron开始推进临床试验，侵入式脑机接口被视为通往“意念控制”的唯一道路。
但Meta看到的是另一件事情。
如果未来的计算平台从手机变成AR眼镜，从屏幕变成空间计算，那么人类该如何输入信息？
键盘和鼠标显然无法跟随人们进入虚拟世界，触摸屏也无法出现在空气中。语音交互存在隐私问题，视觉手势识别受限于摄像头视野，眼动追踪只能解决“看哪里”的问题，却无法解决“想做什么”的问题。
对于Meta来说，真正需要解决的并不是脑机接口，而是下一代计算平台的输入问题。
于是他们选择了一条与Neuralink完全不同的道路——不进入大脑，而是在神经信号离开大脑之后截获它。
2025年，Meta公布了这条路线的阶段性成果。一篇发表于《Nature》的论文展示了一种通用型非侵入式神经运动接口（Neuromotor Interface），通过佩戴在手腕上的设备捕获神经肌肉信号，再借助AI模型完成解码，实现连续控制、手势识别以及空中手写输入。与此同时，在上海，一家成立不久的创业公司——念象科技，也正在沿着几乎相同的方向推进产业化，希望将神经接口腕带变成未来AI眼镜、机器人和空间计算设备的人机交互入口。
从某种意义上说，一个此前并不被外界广泛关注的新赛道正在浮出水面：腕部神经接口（Wrist Neural Interface）。
这或许是神经接口(广义脑机接口)产业中非常接近消费市场的一条技术路线。
Meta真正收购的不是Ctrl-Labs，而是一张未来计算时代的入场券
很多人把Ctrl-Labs理解成一家硬件公司，但实际上Meta真正看中的并不是腕带本身。
Thomas Reardon团队最核心的价值在于提出了一种新的神经接口范式。
传统脑机接口的思路是直接读取大脑活动，无论是侵入式电极还是脑电帽，本质上都在尝试从神经系统的最上游获取信息。然而这种方式面临两个天然挑战：第一是信号极其微弱，第二是个体差异巨大。即便今天最先进的EEG系统，其信噪比和稳定性仍然难以满足消费级产品要求。
Ctrl-Labs则反过来思考这个问题。
当大脑产生运动意图时，神经信号最终一定会通过脊髓和外周神经传导至手部肌肉。虽然大脑内部的信号难以获取，但这些信号到达肌肉后会被放大数百倍甚至数千倍，形成可测量的肌电活动。
换句话说，肌肉本身就是人体天然的生物放大器。
Meta选择利用表面肌电图（sEMG）技术，在手腕位置部署高密度电极阵列，通过采集运动单位动作电位（MUAP）来反向推断用户的运动意图。与EEG相比，sEMG不仅信号强度更高，而且几乎不受环境光照、遮挡以及摄像头视野限制，更适合构建全天候人机交互系统。
真正困难的地方并不在于采集，而在于解码。解码的难点在于：每个人的前臂结构都不同。
同样一个“捏合”动作，在不同人的肌电图上可能呈现完全不同的特征。用户佩戴位置稍微偏移，模型性能便会迅速下降。因此早期的Myo臂环等产品往往需要复杂校准，很难形成规模化消费市场。
腕部神经接口最大的突破恰恰来自AI。
Meta研究团队构建了目前公开资料中规模最大的神经肌电数据库之一，累计收集超过6000名参与者的数据，通过大规模深度学习训练获得能够跨用户泛化的通用模型。这意味着新用户首次佩戴设备时即可获得较好的识别效果，而不再需要漫长的个体校准过程。
对于整个产业而言，这比腕带本身更重要。
因为它第一次证明了神经接口也能够像大语言模型一样，通过“大数据+大模型”的方式解决泛化问题。
念象科技：中国腕部神经接口企业正在崛起
如果说Meta是在为未来十年的计算平台布局，那么念象科技则更像是在提前验证这条路线能否走向产业化。
创始人王译并不是典型意义上的消费电子创业者。
在创办念象科技之前，他长期从事神经工程和脑机接口相关研发，经历过侵入式、介入式以及非侵入式脑机接口多个方向的技术探索，也曾负责机器人控制相关项目。正因为见过脑机接口产业化过程中最复杂、最昂贵、最漫长的路径，他反而选择了一条更加务实的路线。
在他看来，大众对于脑机接口最大的误解是认为植入芯片就能够读取全部思维。
事实上，人类拥有约860亿个神经元，即便是今天最先进的侵入式脑机接口，也只能记录极其有限的一部分神经活动。距离真正意义上的“读心术”仍然相当遥远。相比之下，如果目标是让技术尽快走出实验室，进入普通人的日常生活，那么利用外周神经和肌肉信号构建交互系统可能是一条更加现实的道路。
因此，念象科技的Omniband神经接口腕带采用了与Meta相似的技术逻辑。
用户产生运动意图后，大脑信号经外周神经传导至手部肌肉；肌肉活动产生神经肌肉电信号；腕带通过多通道传感器进行采集；AI模型对信号进行实时解码；最终转换成机器人、AR眼镜或者智能终端能够理解的控制指令。
从公开资料来看，Omniband已经能够完成单手20个关节的动态重建，并支持微手势识别、连续手势解析以及空中手写等功能。相比传统手势识别设备，它试图重建的不只是几个离散动作，而是完整的手部运动状态空间。
这实际上已经超越了“智能手环”的范畴。它更接近于一种神经层面的输入设备。
为什么会成为AI眼镜时代的关键拼图
从产业角度来看，Meta和念象科技布局的并不是同一个产品，而是同一个时代。
今天所有AI眼镜公司都面临一个共同问题：
如何输入。
显示技术正在快速成熟，大模型也在不断进化，但交互依然停留在初级阶段。
语音适合长文本输入，却不适合公共场景；摄像头手势识别容易疲劳，存在著名的“Gorilla Arm”问题；眼动追踪只能表达注意力，无法表达操作意图。
而腕部神经接口提供了一种完全不同的可能。
用户无需抬手，也无需做出明显动作，只需轻微收缩肌肉即可完成交互。在拥挤地铁、步行途中甚至双手被占用时，依然能够完成输入操作。
这也是为什么Meta论文中特别强调，该技术最大的价值并非替代键盘，而是服务于未来“无处不在计算（Everywhere Computing）”场景。
某种程度上，这与智能手机诞生前夕非常相似。
当时人们认为手机最大的价值是打电话，但后来发现触摸屏才是真正改变世界的交互革命。
而今天，腕部神经接口或许正在扮演类似的角色。
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