AI帶來了新的技術競爭點。
文｜海若鏡
編輯｜胡香贇
來源｜36氪Pro（ID：krkrpro）
封面來源｜IC photo
當下，一些醫療產品的升級，正在享受DeepSeek紅利。
助聽器，就是其中一種。
儘管已經應用數十年，但透過助聽器，讓年邁長者在喧鬧菜場聽到家人輕聲叮囑、讓聽力受損者聽到公園一角的鳥鳴，仍不容易。
作為高度依賴演算法和電路的產品，助聽器應用機器學習等演算法已有許多年曆史。這一次，DeepSeek等開源大模型，讓相關廠商擁有了“以低成本接入世界一流大模型後，利用雲端大模型的獨特技術視角，解決過去助聽器研發過程中的難題的新機會”，聯影微電子助聽器事業部總裁王法表示。
全球範圍內，助聽器的競爭格局其一直實都很穩定。瑞士索諾瓦、丹麥帶蒙特、美國斯達克等5家老牌助聽器廠商壟斷了九成以上銷售市場。近些年，發力助聽器研發的新興科技公司、醫療企業雖亦不在少數，但整體面臨著核心演算法難突圍、晶片壟斷等技術難題。
那麼，乘著大模型之風，為助聽器賦予更強的人工智慧屬性，會為後來者們開闢一條突圍之路嗎？
AI，讓複雜環境裡的
“定向聆聽”成為可能
對比其他消費醫療級產品，助聽器的整體滲透率，以及患者佩戴助聽器的實際獲益都不算很高。北京大學人口研究所此前的調查顯示，90%聽損老人在知道自己聽力減退的情況下，也不願主動檢查聽力；而佩戴助聽器的人群中，對效果滿意的比例僅有6.5%。
人們為什麼不願意戴助聽器？購買助聽器的人又為何不願佩戴？
梁友如今任職於北京的一家三甲醫院，在助聽領域的工作經驗超過20年。在他的經驗裡，除了很多醫院早年間忽視耳科建設、公眾普及度不高之外，傳統助聽器裝置效果不足也是問題。
“客觀來說，當前市面上的產品已經比90年代好很多了。但嘈雜環境下，很多助聽器產品識別聲音的能力還是有所欠缺，這導致許多老人覺得戴上助聽器還是沒有用、聽不清，買了也戴不了幾次。”梁友表示。
一些想要或已為家中長輩購買助聽器的年輕人也對我們提到，往往剛說出這個提議，老人的第一反應就是“這個東西不管用”，或使用時覺得噪聲很大，戴了幾次便扔在一邊。
本質上，這種“不好用”的體驗，指向的正是助聽器研發過程中，語音識別技術領域經典的“雞尾酒會效應”難題，即當某個環境中存在許多不同聲源時，如何分辨出特定人物的聲音。
王法介紹，過去幾十年，助聽器產品沿用的一直是數字訊號處理演算法，這些演算法在處理降噪問題時會做很多“假設”，比如假設某個環境下需要保留人聲、去掉背景音。而嘈雜的交流環境中，所謂背景音或許也包含人聲，在傳統演算法中就變成了需要保留的一部分。於是，當兩個競爭語音都出現在佩戴者的耳朵裡時，自然就出現“聽不清”的問題。
“行業一直在‘噪聲消除’和‘語音細節保留’中做艱難的取捨，”王法解釋：“這也是當前全球助聽器廠商核心的技術發力點。”
直到近兩年，一個從海外五家老牌助聽器廠商（下稱“五大”），到國產助聽器新勢力都逐漸認可的、解決這項技術難題的明確方向在於：引入深度神經網路（DNN，一種常用於處理複雜資料關係的機器學習技術，可透過模擬人腦神經元的結構和功能，自動學習、提取資料中的規律），讓助聽器脫離原有的假設，在每天聽到的海量真實聲音中學習、微調，從而改善其在不同環境中的聽力識別能力。
這也是能為聽損人群帶來“最大獲益”的部分。
“產品體積、功率、續航等功能設計雖也是技術競爭點，但都不如解決嘈雜環境下的定向聆聽問題這麼直接。”王法認為。
此外，作為另一種“神經網路中真正可以能被落地在助聽器上的演算法”，以DeepSeek為代表的LLM被部署後，則可以針對使用者所處的環境，進行自適應學習、適配，完成自驗配、智慧驗配等工作。
而這種AI演算法帶來的產品升級體驗，也成為各大助聽器廠商近來開始頻繁強調的內容。
今年2月底，索諾瓦旗下峰力品牌正式在中國推出搭載深度神經網路處理演算法的AI超算力助聽器產品，在複雜環境下的降噪效果達到10分貝。對比行業平均水平，助聽器降噪普遍在4-6分貝左右；稍早些時候，斯達克旗下核心產品Genesis AI絢音系列助聽器產品也宣佈更新，搭載DNN處理器，可透過模擬大腦中央聽覺系統，自動偵測周圍環境。
國產品牌方面，聯影的uOrigin則是用上了自研的異構六核晶片和邊緣側神經網路演算法，每秒可以處理750次聲音訊號處理，並具備智慧降噪、方向性拾音等功能。此外，一些頗受資本青睞的新興助聽器品牌，如聽象科技，也將深度神經網路技術作為公司產品研發的基礎理論。
助聽器產品示意
值得一提的是，除了醫療類公司，科技巨頭們也紛紛下場：蘋果釋出有測聽功能的AirPods Pro 2，騰訊、訊飛等進軍千元級中端助聽器市場。
“在可穿戴健康產品上，科技公司能做的入門級功能，如心率、血糖監測，睡眠質量監測等幾乎已捲到頭。助聽器在技術上與傳統真無線藍牙耳機有一定相似性，硬體大廠入局是自然而然的選擇。”一位曾供職於海外頭部科技公司的工程師講道。
消費級助聽器普及，
後來者有望“彎道超車”？
當AI將技術競爭的起跑線稍稍拉近，助聽器領域的“新生代”力量們，是否會離追趕“五大”的目標更近一步？
首先，一個客觀優勢或許在於，經過先行者們的多輪市場教育，今天的大眾對助聽器產品的認知已經相對更成熟。比如，有電商人士觀察到，如今，購買低價聲音放大模擬機的消費者數量在下降，願意選擇需要驗配的專業助聽器產品的人越來越多。
新興助聽器廠商在為市場提供更多選擇的同時，也促成了消費級助聽器（OTC）概念和產品的普及。透過降低助聽器服務驗配的門檻，來降低產品的整體成本和終端售價，進而獲得更大的銷售，實現“彎道超車”。
這個邏輯之所以成立，要先回到助聽器產品收入方式的問題上。醫療級和消費級的區別在於是否需要專業人士輔助驗配，前者往往需要線上下助聽器門店購買，驗配師會根據使用者個人情況對產品進行多次除錯，過程可持續3個月到半年；而後者可直接在線上自行購買、使用。
價格上，在從業者們的經驗判斷裡，可大致以4000元作為分水嶺。如“五大”體系內的醫療級助聽器終端售價往往在5000-40000元之間（實際成交可能有折扣），頭部國產品牌的售價區間大致為5000-20000元；而消費級助聽器的售價普遍在1500-4000元。
之所以會形成如此大的價差，部分原因在於產品定價中包含了人工服務費用。“相較於消費級助聽器，醫療級產品因匹配更前沿演算法、應用，所以產品本身成本更高，但坦誠講，成本差異不會導致終端售價達到10倍之大，主要還是為了體現服務的附加值。雖然行業內也有聲音認為，可以將產品和服務分開收費，但對廠商來說很難，因為國內對醫療服務收費的接受度並不高。”前述工程師認為。
在廠商們的設想中，省去了這部分“成本”的消費級助聽器，或許可以透過“千元級”的低價策略搶佔一部分市場。
比如，訊飛醫療就曾在招股書中提到，2022年上半年和2023年上半年，智慧硬體收入分別約為620萬元和2900萬元，其間的變數之一就是，公司在2022年5月推出了助聽器產品。截止今年初，訊飛智慧助聽器的登記使用者已超過11萬。
不過，這也並不意味著，走“消費級”的路子就能萬無一失。梁友表示，可自行購買、驗配，並不代表助聽器廠商可以直接省掉專業人士的配置。“既然是助聽器產品，就需要提供相應後續服務，從而確保產品在使用過程中，不會給患者造成聽力傷害；同時當使用者有需求的時候，商家應該能提供線上遠端支援。”
王法也認為，未來，消費級助聽器會“確定性地成為助聽器市場的重要組成部分”，但從現有產品案例來看，它雖可以承擔部分從測聽、驗配到實際使用的功能，但“距離成為協助完成所有相關服務的虛擬驗配師角色，還有距離。”
說到底，助聽器雖帶有“醫療”的屬性，但購買決策卻高度依賴於消費者的個人喜好和需求。短期內，由“五大”主導的市場格局或許很難被撼動，但從更長期主義的角度，產品價格高低、開發團隊對漢語語境的理解、售後服務好壞等“軟性”條件，同樣是競爭的關鍵。
對於生於本土的國產助聽器後來者而言，這些或許都會成為自己“翻盤”的機會。
（梁友為化名）