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。

盡管已經應用數十年，但通過助聽器，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。

作為高度依賴算法和電路的產品，助聽器應用機器學習等算法已有許多年歷史。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后，利用云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。

全球范圍內，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，但整體面臨著核心算法難突圍、芯片壟斷等技術難題。

那么，乘著大模型之風，為助聽器賦予更強的人工智能屬性，會為后來者們開辟一條突圍之路嗎？

AI，讓復雜環境里的 " 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，也不愿主動檢查聽力；而佩戴助聽器的人群中，對效果滿意的比例僅有 6.5%。

人們為什么不愿意戴助聽器？購買助聽器的人又為何不愿佩戴？

梁友如今任職于北京的一家三甲醫院，在助聽領域的工作經驗超過 20 年。在他的經驗里，除了很多醫院早年間忽視耳科建設、公眾普及度不高之外，傳統助聽器設備效果不足也是問題。

" 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信號處理算法，這些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，在傳統算法中就變成了需要保留的一部分。于是，當兩個競爭語音都出現在佩戴者的耳朵里時，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’中做艱難的取舍，" 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于：引入深度神經網絡（DNN，一種常用于處理復雜數據關系的機器學習技術，可通過模擬人腦神經元的結構和功能，自動學習、提取數據中的規律），讓助聽器脫離原有的假設程序，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么直接。" 王法認為。

此外，作為另一種 " 神經網絡中真正可以能被落地在助聽器上的算法 "，以 DeepSeek 為代表的 LLM 被部署后，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、智能驗配等工作。

而這種 AI 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絡處理算法的 AI 超算力助聽器產品，在復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布更新，搭載 DNN 處理器，可通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芯片和邊緣側神經網絡算法，每秒可以處理或 750 次聲音信號處理，并具備智能降噪、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，也將深度神經網絡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：蘋果發布有測聽功能的 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卷到頭。助聽器在技術上與傳統真無線藍牙耳機有一定相似性，硬件大廠入局是自然而然的選擇。" 一位曾供職于海外頭部科技公司的工程師講道。

消費級助聽器普及， 后來者有望 " 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于，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，愿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。通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于是否需要專業人士輔助驗配，前者往往需要在線下助聽器門店購買，驗配師會根據使用者個人情況對產品進行多次調試，過程可持續 3 個月到半年；而后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里，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，部分原因在于人工服務費用。" 相較于消費級助聽器，醫療級產品因匹配更前沿算法、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并不高。" 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，或許可以通過 " 千元級 " 的低價策略搶占一部分市場。

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，智能硬件收入分別約為 620 萬元和 2900 萬元，其間的變量之一就是，公司在 2022 年 5 月推出了助聽器產品。截止今年初，訊飛智能助聽器的登記用戶已超過 11 萬。

不過，這也并不意味著，走 " 消費級 " 的路子就能萬無一失。梁友表示，可自行購買、驗配，并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，就需要提供相應后續服務，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程支持。"

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于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、售后服務好壞等 " 軟性 " 條件，同樣是競爭的關鍵。

對于生于本土的國產助聽器后來者而言，這些或許都會成為自己 " 翻盤 " 的機會。

來源：36氪