The Voices of VR Podcast
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我的名字是 Kent Bye，欢迎来到《Voices of VR Podcast》。这个播客探讨沉浸式讲述和空间计算的未来。如果你喜欢这个播客，请考虑在 patreon.com/voiceavr 支持我们。
今天的主题
今天的节目聚焦于 OpenBCI 的 Galia 项目。Galia 项目是我去年覆盖过的一项内容，在非侵入性神经接口伦理考量会议上首次展示了一些图像。在会议之后，我有机会与 OpenBCI 的 Connor 进行交流。OpenBCI 是一个脑控接口项目，多年来我已经多次报道过他们。最开始他们与 Valve 合作，但是最近宣布他们将与 Vario 一起工作，以便实际生产和交付这些项目。这并不是一款消费设备，规模超过 $20,000。这个项目试图将多种生物识别和生理传感器整合到一个集成的虚拟现实头盔中，形成一致的时间线，能够整合所有这些不同的传感器。
神经科学家、大型科技公司和游戏开发工作室都可以利用 Galia 项目来探索所有生物识别和生理传感器的数据融合，这样你就能实时反馈身体发生的事情，并在某种方式上进行测量，从而潜在地调节你所处的体验。
早期阶段，我有机会亲自试用了这个技术，我将在最后分享我自己的体验。我想和 OpenBCI 的联合创始人兼首席执行官 Connor Russomanno，以及商业首席官 Joseph Artuso 进行对话，他们正在努力推动这项技术的商业化进程。这是我在纽约旅行期间的最后一次访谈，最后一天我前往布鲁克林与他们交流，体验了 OpenBCI 的 Galia 项目，并进行了这次对话。
访谈开始
这次与 Connor 和 Joseph 的谈话发生在 2022 年 6 月 13 日星期一。让我们开始吧！
访谈内容
Connor: 我叫 Connor Russomanno，我经营一家名为 OpenBCI 的公司，我们最近推出了 Galia 的预售，这是一款针对 AR 和 VR 头盔的生理传感器附件。
Joseph: 我叫 Joseph Artuso，我是 OpenBCI 的首席商业官。我与 Connor 合作很长时间了，负责合作、项目和 Galia 的商业化等大部分非技术工作。
背景与旅程
Connor: 我在脑控接口（BCI）领域工作超过十年，这听起来可能有点疯狂，鉴于这个行业仍然很早期。我是在研究生期间入行的，之前在本科期间遭遇了几次脑震荡。我大学时期踢过橄榄球和打过橄榄球，头撞得相当厉害，这让我对心理学和人脑产生了兴趣。后来在研究生期间，我发现了如何构建低成本 DIY EEG 设备的教程，这成为了我职业生涯的起点，这也促成了 OpenBCI 的创建，旨在让 DIY 科学家或资金少的实验室更容易使用这项技术。
随着时间的推移，我们希望能够引领前沿，同时推动这个领域的发展。Galia 是前所未有的尝试。
Joseph: Connor 建造的第一个 BCI 设备是在我们早期租住的一间公寓的金库地下室完成的。我从大学起就认识 Connor，见证了 OpenBCI 的旅程。我最开始参与时更多的是从市场营销和广告的角度，负责 OpenBCI 的一些事务，后来在三四年前开始全职加入。
Galia 项目简介
Connor: 我们现在为 Galia 集成了很多不同的传感器。重要的是要注意，Galia 目前并不面向消费者，它是一种工具，被我称之为超级工具。它有比特斯拉更多的传感器，是我们这六到八年来所做一切的桥梁。
Joseph: 也许你可以详细描述一下 Galia 现阶段的进展以及与 Vario 合作的最新情况。
Connor: 我们想让企业、研究者和实验室发现如何使用 Galia，并探索如何简化 Galia 或将某些传感器剔除，以便针对特定的用例。
传感器技术细节
Connor: Galia 有 8 个主动 EEG 传感器，能够无侵入性地测量头皮上的电活动。在面部接口上，我们有 PPG 传感器，也就是光学心率和心率变异性传感器，还有用于测量皮肤湿度的电皮肤（EDA）活动传感器网络。我们还有在每只眼睛上下方的肌肉传感器，可以利用肌肉输入控制游戏中的角色。我们使用电眼动图（EOG）网络进行眼部追踪，并且 Vario 头盔也配备了图像眼动追踪。
这些不同的传感器可以帮助我们实时观察数据。在此基础上，进一步集成各种整个系统的能力，将会为神经技术、BCI 和空间计算的研究人员和开发者提供更好的起点。
未来展望
Connor: 我们相信 Galia 是连接现代计算机的未来。头显结合心理传感技术将成为新一代个性化计算机的核心部件。
Joseph: 我非常期待 Galia 的未来发展和潜力。虽然现在的设备并不具备医疗用途，但我们已经在接洽不同的医疗公司来探索未来可能的应用。
个人感悟
Kent: 我个人的体验是，当我佩戴 Galia 头盔时，许多传感器并没有如预期那样有效工作。虽然设备设计极具创新，但对每个传感器的精确接触程度可能影响其性能。
尽管如此，我认为 EMG 相关的技术，即通过肌电图实时反馈的能力，显示出在未来空间计算中的巨大潜力。
结语
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