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脑机接口产品经理的最佳伴侣:眼球追踪眼镜

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最近一款眼镜发布了,这款眼镜是基于Linux系统的,并且自带眼球追踪与语音操作,但是很遗憾的是这款眼镜并没有手势追踪。

做到了非常轻薄,也是框架眼镜,同时支持热插换电池,这个眼镜就是raven,并且天然的支持眼球追踪。


也是市面上唯一一一款支持眼球追踪的框架眼镜,其他的你几乎找不到有支持这个技术的眼镜。


这款眼镜可以说是脑机接口领域最佳的一款眼镜,因为无论做什么样的脑电范式,都离不开眼球追踪,而现在脑机接口之所以跨人种不稳定,甚至是不兼容,这就是因为仅靠EEG或核磁共振的脑电信号或脑影像,这些数据都不够精准的让人类表达自己的文字、图像甚至是运动想象操作。

而不稳定性就会带来延迟与不精准性,就无法进入到消费者普及,那么用户数量上不去,就无法获得更多数据来训练脑机接口的模型,这就成了死循环。

所以要增加易用性,就需要用多模态的方式,让脑机数据可靠,就像蔡磊打字,能够有眼动追踪完成打字,是因为这项技术可以带来非常稳定的输出,用户想什么就可以输出什么。


眼镜是心灵的窗口

相关论文研究已经有指出仅看眼睛就可以看出一个人是否有精神性疾病,或者癫痫性疾病也可以用眼镜的注释顺序来完成疾病的预测。

同时眼睛几乎可以非常精准的表达人类的意图,比如从左到右、从上到下,一个人想做什么,几乎都可以用眼睛来完成操作,并且天然的也不会那么疲劳。

所以脑机接口是眼球追踪下,通过多模态达到稳定的输出,即使脑电信号不稳定或者有噪音,也可以通过眼球追踪来完成补助,比如停留时间或者多次选中等。

已经有成熟的交互方案可以让眼球完成像手指一样的操作,对系统进行拖动、点击、双击操作。

所以这款眼镜是历史性的,尤其是对于脑机接口行业来说,通过眼球追踪的Mark与脑电信号的标记,就可以快速的完成数据采集。

现在这款眼镜最大的问题就是操作系统,是Linux,而不是AndroidXR。所以开发者生态会相当难,我认为至少在后续一定会切换到AndroidXR,这样才能够让开发者快速的迁移以及完成各类场景的应用开发基于AndroidXR的先有接口优化。

今天的分享就在这里

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题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议, 如有侵权,请联系pmtalk123删除

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