AI助力，助听器“定向聆听”难题有望破解！ 大模型时代，助听器行业的新机遇与挑战

本文聚焦于当下助听器行业的发展现状，探讨了在大模型技术的推动下，助听器在技术升级、市场竞争等方面的新变化和新趋势，分析了后来者在行业中突围的可能性。

当下，一些医疗产品的升级正得益于DeepSeek带来的红利，助听器便是其中之一。

尽管助听器已经应用了数十年，但要让年迈长者在喧闹的菜场清晰听到家人的轻声叮嘱，或是让听力受损者听到公园一角的鸟鸣，依旧是一件颇具挑战的事情。

作为高度依赖算法和电路的产品，助听器应用机器学习等算法已有多年历史。联影微电子助听器事业部总裁王法表示，这一次，DeepSeek等开源大模型让相关厂商获得了新机会——以低成本接入世界一流大模型后，利用云端大模型的独特技术视角，解决过去助听器研发过程中的难题。

在全球范围内，助听器的竞争格局一直较为稳定。瑞士索诺瓦、丹麦带蒙特、美国斯达克等5家老牌助听器厂商垄断了九成以上的销售市场。近些年，虽然有不少新兴科技公司和医疗企业发力助听器研发，但整体面临着核心算法难突围、芯片垄断等技术难题。

那么，借助大模型的东风，为助听器赋予更强的人工智能属性，能否为后来者开辟一条突围之路呢？

AI，让复杂环境里的“定向聆听”成为可能

与其他消费医疗级产品相比，助听器的整体渗透率以及患者佩戴助听器的实际获益都不算高。北京大学人口研究所此前的调查显示，90%的听损老人在知道自己听力减退的情况下，也不愿主动检查听力；而在佩戴助听器的人群中，对效果满意的比例仅有6.5%。

人们为何不愿意佩戴助听器？购买了助听器的人又为何不愿使用呢？

梁友在北京的一家三甲医院工作，在助听领域拥有超过20年的工作经验。据他介绍，除了很多医院早年间忽视耳科建设、公众对助听器的普及度不高之外，传统助听器设备效果不足也是一个重要问题。

梁友表示：“客观来说，当前市面上的产品已经比90年代有了很大的提升。但在嘈杂环境下，很多助听器产品识别声音的能力仍然有所欠缺，这导致许多老人觉得戴上助听器还是听不清，买了之后也戴不了几次。”

一些想要或已经为家中长辈购买助听器的年轻人也反馈，往往刚提出购买建议，老人的第一反应就是“这个东西不管用”，或者在使用时觉得噪声很大，戴了几次便不再使用。

本质上，这种“不好用”的体验，源于助听器研发过程中语音识别技术领域经典的“鸡尾酒会效应”难题，即在存在多个不同声源的环境中，如何分辨出特定人物的声音。

王法介绍，过去几十年，助听器产品一直沿用数字信号处理算法，这些算法在处理降噪问题时会做很多“假设”，比如假设某个环境下需要保留人声、去掉背景音。然而，在嘈杂的交流环境中，所谓的背景音或许也包含人声，在传统算法中就会被当作需要保留的部分。因此，当两个竞争语音同时出现在佩戴者的耳朵里时，就会出现“听不清”的问题。

王法解释道：“行业一直在‘噪声消除’和‘语音细节保留’中艰难取舍，这也是当前全球助听器厂商核心的技术发力点。”

直到近两年，一个从海外五家老牌助听器厂商（下称“五大”）到国产助听器新势力都逐渐认可的解决这项技术难题的明确方向出现了：引入深度神经网络（DNN，一种常用于处理复杂数据关系的机器学习技术，可通过模拟人脑神经元的结构和功能，自动学习、提取数据中的规律），让助听器脱离原有的假设程序，在每天听到的海量真实声音中学习、微调，从而改善其在不同环境中的听力识别能力。这也是能为听损人群带来“最大获益”的部分。

王法认为：“产品体积、功率、续航等功能设计虽也是技术竞争点，但都不如解决嘈杂环境下的定向聆听问题这么直接。”

此外，作为另一种“神经网络中真正可以能被落地在助听器上的算法”，以DeepSeek为代表的LLM被部署后，可以针对使用者所处的环境进行自适应学习、适配，完成自验配、智能验配等工作。而这种AI算法带来的产品升级体验，也成为各大助听器厂商近来频繁强调的内容。

今年2月底，索诺瓦旗下峰力品牌正式在中国推出搭载深度神经网络处理算法的AI超算力助听器产品，在复杂环境下的降噪效果达到10分贝，而行业平均降噪水平普遍在4 – 6分贝左右。稍早些时候，斯达克旗下核心产品Genesis AI绚音系列助听器产品也宣布更新，搭载DNN处理器，可通过模拟大脑中央听觉系统，自动侦测周围环境。

国产品牌方面，联影的uOrigin用上了自研的异构六核芯片和边缘侧神经网络算法，每秒可以处理750次声音信号，并具备智能降噪、方向性拾音等功能。此外，一些颇受资本青睐的新兴助听器品牌，如听象科技，也将深度神经网络技术作为公司产品研发的基础理论。

助听器产品示意

值得一提的是，除了医疗类公司，科技巨头们也纷纷涉足助听器领域：苹果发布了有测听功能的AirPods Pro 2，腾讯、讯飞等进军千元级中端助听器市场。

一位曾供职于海外头部科技公司的工程师表示：“在可穿戴健康产品上，科技公司能做的入门级功能，如心率、血糖监测，睡眠质量监测等几乎已竞争到极致。助听器在技术上与传统真无线蓝牙耳机有一定相似性，硬件大厂入局是自然而然的选择。”

消费级助听器普及，后来者有望“弯道超车”？

当AI让技术竞争的起跑线稍稍拉近，助听器领域的“新生代”力量们是否能更接近追赶“五大”的目标呢？

首先，一个客观优势在于，经过先行者们的多轮市场教育，如今大众对助听器产品的认知相对更成熟。有电商人士观察到，现在购买低价声音放大模拟机的消费者数量在下降，而愿意选择需要验配的专业助听器产品的人越来越多。

新兴助听器厂商在为市场提供更多选择的同时，也推动了消费级助听器（OTC）概念和产品的普及。它们试图通过降低助听器服务验配的门槛，来降低产品的整体成本和终端售价，进而获得更大的市场份额，实现“弯道超车”。

要理解这个逻辑，需要先了解助听器产品的收入方式。医疗级和消费级的区别在于是否需要专业人士辅助验配，前者通常需要在线下助听器门店购买，验配师会根据使用者个人情况对产品进行多次调试，过程可持续3个月到半年；而后者可直接在线上自行购买、使用。

从价格上看，在从业者们的经验判断里，大致以4000元作为分水岭。“五大”体系内的医疗级助听器终端售价往往在5000 – 40000元之间（实际成交可能有折扣），头部国产品牌的售价区间大致为5000 – 20000元；而消费级助听器的售价普遍在1500 – 4000元。

之所以会形成如此大的价差，部分原因在于人工服务费用。前述工程师认为：“相较于消费级助听器，医疗级产品因匹配更前沿算法、应用，所以产品本身成本更高，但坦诚讲，成本差异不会导致终端售价达到10倍之大，主要还是为了体现服务的附加值。虽然行业内也有声音认为，可以将产品和服务分开收费，但对厂商来说很难，因为国内对医疗服务收费的接受度并不高。”

在厂商们的设想中，省去了这部分“成本”的消费级助听器，或许可以通过“千元级”的低价策略抢占一部分市场。例如，讯飞医疗曾在招股书中提到，2022年上半年和2023年上半年，智能硬件收入分别约为620万元和2900万元，其间的变量之一就是公司在2022年5月推出了助听器产品。截止今年初，讯飞智能助听器的登记用户已超过11万。

不过，走“消费级”的路子并非万无一失。梁友表示，可自行购买、验配，并不代表助听器厂商可以直接省掉专业人士的配置。“既然是助听器产品，就需要提供相应后续服务，从而确保产品在使用过程中，不会给患者造成听力伤害；同时当使用者有需求的时候，商家应该能提供线上远程支持。”

王法也认为，未来，消费级助听器会“确定性地成为助听器市场的重要组成部分”，但从现有产品案例来看，它虽可以承担部分从测听、验配到实际使用的功能，但“距离成为协助完成所有相关服务的虚拟验配师角色，还有距离”。

说到底，助听器虽带有“医疗”的属性，但购买决策却高度依赖于消费者的个人喜好和需求。短期内，由“五大”主导的市场格局或许很难被撼动，但从更长期主义的角度，产品价格高低、开发团队对汉语语境的理解、售后服务好坏等“软性”条件，同样是竞争的关键。对于生于本土的国产助听器后来者而言，这些或许都会成为自己“翻盘”的机会。

本文围绕大模型时代下助听器行业的发展展开，阐述了AI技术为助听器带来的技术升级，如解决“定向聆听”难题、实现自适应学习等，同时分析了消费级助听器普及的趋势以及后来者“弯道超车”的可能性。尽管短期内老牌厂商主导的市场格局难被撼动，但从长期看，国产后来者可凭借价格、对本土语境的理解和售后服务等优势实现逆袭。