【《Nature Electronics》, 2026年3月25日】Nature Electronics刊登了来自麻省理工大学赵选贺团队的一项研究成果《Hand tracking using wearable wrist imaging》。研发了一款结合空间变换人工智能算法的完全集成无线可穿戴超声腕带，通过透视手腕内部肌肉肌腱的动态图像，实现了对任意连续手部姿态22个自由度的高精度低延迟实时追踪。

前的主流技术面临严峻瓶颈：基于相机的视觉方案极易受视野遮挡和光线干扰限制了活动范围；穿戴式应变或惯性传感器需要布置在各个指关节阻碍了正常的触觉和活动；表面肌电传感器空间分辨率极低只能识别有限的预设离散手势无法还原复杂构型。

该研究直接把超声阵列贴腕部，透过皮肤实时拍手腕肌腱和肌肉的横截面动态图像，信息源变成了内部，信息密度和物理可解释性都上了一个台阶。    优点在于能够实现22自由度连续追踪、平均误差3.78°、不挡视野不束缚手指，解决了穿戴偏移问题。研究的突破在于跳出了“外部感知”思维，直接捕捉内部肌腱运动。22自由度连续追踪不只是数据漂亮，意味着未来假肢控制可能真正“随心所欲”。

（南阳理工学院电子信息学科研究院马聪聪编译）