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Counterpoint：到 2030 年全球处方助听器销量将超 3100 万台，近半支持端侧 AI
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- 荷鲁斯快报
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Counterpoint：到2030年全球处方助听器销量将超3100万台，近半支持端侧AI
市场研究机构Counterpoint发布《全球端侧AI可穿戴设备预测》报告。报告预计，到2030年全球处方助听器销量将突破3100万台，2025年至2030年复合增长率为4%。到2030年，近50%的助听器产品将搭载端侧AI能力。
多年来，助听器在小型化、连接性、续航方面持续进步，但嘈杂环境听清对话仍是核心难题。传统助听器依赖数字信号处理（DSP），由麦克风采集声音，处理器分析频率、音量等特征，再按预设算法放大或降低声音。该方案对空调、发动机等稳定噪音有效，但拥挤餐厅中多段对话、音乐和餐具碰撞声交织，基于规则的系统难以判断用户真正想听的声音。
AI模型不依赖预设规则，可通过学习区分人声与其他声音模式。经过数百万组人声与背景噪音样本训练的深度神经网络（DNN），可实时识别说话者并抑制无关噪音。AI还能分离人声和噪音、突出目标说话者、提升空间感知并持续适应环境变化。
AI尤其擅长区分“s”“f”“t”“sh”“th”等细微易混语音，也能帮助用户区分15和50、17和70等数字。在临床“噪音中语音识别”测试中，听力正常听众通常需要约2 dB信噪比（SNR）才能正确识别50%关键词，轻中度感音神经性听力损失听众需求约为8 dB。峰力（Phonak）测试显示，固定指向麦克风搭配传统设置，相比全向麦克风可将信噪比提升6.4 dB；加入AI降噪后，默认设置提升9 dB，最大设置可达10.2 dB。
AI还能让助听器更自动化、个性化。机器学习可根据用户偏好和聆听场景自适应调整声音处理，减少手动调节，降低跟随对话所需认知负荷，从而减少聆听疲劳和重复询问。不过，持续运行神经网络会消耗电量并占用空间，当前最强AI助听器往往仅提供少数款式。
助听器对处理延迟要求极高，从采集声音到处理完成再传入耳朵，必须控制在10毫秒或更短。智能手机可将数据上传云端等待AI返回，但助听器无法承担云端往返延迟，否则会造成视听不同步或自身声音不自然。因此，AI必须运行在助听器本地，这正是端侧AI的核心价值。
助听器电池容量小、算力有限、尺寸约束严格，把AI塞进设备需对模型和处理器高度优化，以控制功耗。峰力2025款Audéo Infinio Ultra Sphere常规使用续航为56小时，持续开启AI功能则骤降到10小时。下一代助听器核心竞争力，在于让AI后台静默运行，提供更清晰人声、更低聆听负荷、更个性化体验，同时不消耗过多电量，也不增大体积。行业已开启这场技术竞赛。
