AI助听，正在拆掉医疗器械和消费电子之间的墙

近日，两款特色鲜明的听力产品同日面市。昂听发布了AI助听器Beyond 2 Pro，其声音处理系统得到升级，同时设备可接收兼容场所的广播音频。依视路陆逊梯卡推出的Nuance Audio Plus，则将助听部件集成于智能眼镜镜架中。前者让助听器能接入更多日常音频系统，后者使一副眼镜承担起助听职责。

两种不同形态的产品，正共同印证同一趋势：作为一种功能，“助听”在AI的加持下，正以更自然的效果和更强大的能力，融入更多样的产品平台。

类似的变化在过去一段时间内也密集出现。8月，国内昂听、飞声两家AI助听器公司相继完成大额融资，三星Galaxy Buds的助听功能获得美国FDA许可，助听巨头GN、Oticon、Phonak、Signia则密集更新其AI声学平台。进入9月，消费电子企业安克宣布进军OTC助听器市场，将其消费音频产品所用的AI芯片带入听力健康领域。

过去，专业助听器和耳机等消费电子硬件分属两个相对独立的产业：前者围绕听力损失设计，需要专业检测、验配和长期调节；后者主要负责音乐、通话、日常娱乐等消费功能。

但现在，AI开始让两类产品相互越界。专业助听器正吸收AI芯片、App和可穿戴设备的产品逻辑、连接技术和销售方式；原本负责播放音乐和接电话的耳机，其助听能力也开始真正以医疗器械的标准接受检验。

这种流动所反映的，也不只是一般意义上的“助听器市场”攻防战。

而是当“听清”开始成为不同可穿戴设备都能提供的能力，医疗器械与消费电子之间原本坚固的墙壁，正在松动。

助听器靠近消费硬件，消费硬件开始成为助听器

如果只是把声音放得更大更清楚，AI入场助听器行业，其实没有太多值得讨论的。

数字助听器早就能够针对不同频段的听力损失调整增益，也早已用上方向性麦克风、压缩和降噪技术。真正难解决的问题，一直发生在真实生活里：坐在餐厅的饭桌上，音乐、餐具碰撞和邻桌谈话一起发生；多人会议的办公室，几个人的发言一并进入麦克风，机器不仅要处理声音，还得判断眼前这么多声音里，哪一个才是佩戴者此刻想听的。

2026年，成熟助听厂商密集推出的新一代AI产品，争的正是这件事。

GN的ReSound Sensia将环境分类、四麦克风方向性拾音和深度神经网络（DNN）降噪结合起来，自动突出佩戴者面向的说话人。Signia在MaX平台中使用四个不同的任务型DNN，分别处理语音、噪声、环境和佩戴者自己的声音。它们不再只问“怎样压低噪声”，还试图在不断变化的声场里，识别一场谈话正在怎样发生。

助听行业并没有因此走向同一个答案。Oticon Reveal强调，产品在增强语音的同时，也应该保留有意义的环境声：身旁有人靠近、杯子放到桌上、房间里声音传来的方向，都可能帮助佩戴者理解身旁正在发生什么。

一边想更准确地挑出目标，一边警惕算法把世界削得只剩一条干净的人声。这种分歧恰好说明，AI介入的已经不只是降噪，而是如何让设备在复杂声场中，更准确地保留对用户有用的声音信息。

而产品也必须考虑到实际使用。AI模型要在一件挂在耳朵上的极小设备里实时运行，而且用户一戴可能就是好几个小时。Phonak发布EON时，同时强调新芯片的处理能效和设备体积的改进，背后是一个朴素的约束：声音处理得再好，如果设备太耗电、太大，用户也难以把它带进一整天的生活流之中。

所以，成熟助听器厂商解决复杂声场问题的同时，也越来越像在开发一件日常可穿戴产品。

体积、连接、App调节和音频接收，开始与声学能力一起决定产品体验。

助听器仍是助听器，但它不能只在听力中心里证明自己有效，还得在通勤、工作和聚餐中让人愿意一直戴着。

如果只关注AI算法的进步，这场变化仍然属于助听行业内部的技术升级。真正让边界开始松动的，是声音处理能力正在摆脱原有的产品形态，通过不同的消费硬件形态向外扩散。

8月，三星宣布其Galaxy Buds的助听功能获得美国食品药品监督管理局（FDA）许可。产品通过软件完成听力测试，再根据个人听力情况进行声音补偿。其计划从今年第四季度开始，向美国等获准市场的Galaxy Buds3 Pro和Buds4 Pro提供非处方（OTC）助听功能。另一行业巨头苹果早些时候也已让其AirPods Pro 2获得FDA的OTC助听功能授权。

不过，相比于“耳机也能当助听器”，这件事背后发生的变化更加复杂。在美国，OTC助听器属于医疗器械，在适用群体及监管规则等方面，与兼备降噪或放大环境声音等功能的普通消费电子设备存在本质的不同。换句话说，苹果、三星等头部厂商的行动意义在于，让一副原本处在消费电子体系中的耳机，通过软件提升和监管许可，开始拥有另一重产品身份；这种身份转变也不会是某一家公司的特殊实验，而正在成为一个可以重复的产品方向。

当然，助听器=耳机，也不会是这种转变的唯一方式。安克9月末推出的OTC助听器采用成熟的RIC（受话器外置）耳背式形态，把自身在消费音频领域积累的芯片和声学处理能力带入助听产品。

它没有改变助听器的基本外形，却同样跨过了产业边界：消费级技术适配和平台化开发经验，可能比外壳形态，更值得迁移进成熟助听产品的产业内核。

依视路则把助听能力放进眼镜。其本月推出的Nuance Audio Plus将麦克风和声音输出组件整合在镜架里，它在美国同样按OTC助听产品管理，也不以复杂的DNN技术等为卖点，但是它改变了人们接触和佩戴助听设备的方式，让眼镜这种原本就需要长期佩戴、也有成熟零售渠道的产品开始承担助听功能。

国内的昂听则从助听器这一端继续改变使用方式。它新推出的Beyond 2 Pro升级了AI声音处理系统，支持App调节和Auracast广播音频连接，让设备在适配的场所能够直接接收公共音频，而不必始终从嘈杂环境中拾取远处的声音。

这些公司的产品方向非常接近：把过去需要走进专业渠道才能完成的一部分事情，搬到更普通、更常见的电子产品之中。

助听器和消费硬件，开始在外观和使用逻辑上越来越接近。一端，是专业助听器变得更小、更智能、更像一件持续升级的可穿戴设备；另一端，是耳机等其他消费硬件开始测试听力、按照听损程度调节声音，获得较为有效的基础医疗功能。

这也把过去并不清晰、各自独立的用户画像第一次串联了起来：一边是没有明确医疗需求、只是希望在某些场景里听得更清楚的人；再往中间一步，是自觉存在轻中度听损、可以使用OTC产品的人；另一端则是需要专业诊断、处方设备以及持续验配的听损者。

但串联不意味着统一，AI的赋能、硬件的更新、能力的靠近，也不意味着在助听功能上不同程度的需求，就能被理所应当地一概而论。

设备更容易入手，听力服务却不能一键完成

当助听能力进入耳机、眼镜，购买它似乎也可以变得像购买其他电子产品一样简单：选好型号，下单，连接手机，再按提示完成调节，随即开始使用。

但把一件设备送到用户手里，和让它真正与每一位用户的听力适配，是两件事。

Fortell是一个有些反常的例子。这家美国AI助听创业公司用自研芯片和声音处理模型，重点解决嘈杂环境中将目标人声从其他声音中分离出来的问题。8月，它还通过软件更新推出AI 2.0，让已有用户不换硬件也能获得新的声音处理能力。但在AI深度参与的同时，公司同一副助听产品售卖给听损者后，从听力测试、声音演示到佩戴后的调整，仍需由公司聘用的专业听力师参与指导才能完成。消费者要想购买只能通过Fortell自己的听力诊所，或者在少数城市预约服务才能获得产品。

这种组合很能说明问题：声音模型可以即时推送到用户端，判断一副设备怎样适合一双具体的耳朵，却不能以同样的方式批量推送。《福布斯》7月报道，Fortell希望尽快扩张其诊所网络，但创始人认为，听力师人手不足是扩张的一项主要限制。软件升级得越快，专业服务受人力约束的现实反而越清楚。

这正是AI助听器最有意思的矛盾。

硬件和软件能够越来越消费电子化，服务却有另一套扩张规律。

原因也不只是“助听行业不愿意放弃验配生意”。

在美国，对于18岁以上、自觉存在轻中度听损的人来说，其OTC助听相关制度允许其不经医学检查、处方或听力师验配，直接购买符合条件的产品，并通过产品附带的手机听力测试、自助调节和预设程序完成适配。这确实把一部分过去依赖专业渠道完成的事情交还给了用户，前文所述的耳机、眼镜和部分AI助听器等产品，有些也正是在这条路径上获得了新的市场入口。

但是，即使AI技术和消费硬件产品逻辑把原本由专业人员承担的一部分工作引入软件端，这条路走到某个地方也必须停下来。

FDA把OTC范围限定在成年人自觉存在的轻中度听损，严重或极重度听损则并不属于这一类别；如果用户出现突然听力下降、单侧明显异常、耳部疼痛或流液、眩晕等“红旗”症状，监管规则要求产品明确提醒用户寻求医疗帮助。

消费电子最擅长的是把一种复杂能力封装成几乎不需要理解成本的功能。

医疗规则则必须不断追问：这个功能究竟适用于谁，又不适用于谁。

这可能也是未来听觉硬件真正的分界方式：轻中度听损、部分场景化听觉增强，会继续向OTC、自验配、远程服务和普通可穿戴设备移动；更严重、更复杂或者存在病理风险的听力问题，则继续留在专业设备、听力师与医疗体系内部。

芯片、设备形态、技术底座都可能越来越像，但听觉问题的复杂程度和安全责任始终不同。

从这个意义上说，AI正在拆掉医疗器械和消费电子之间的墙，但拆掉的并不是全部。

它首先拆掉的是产品形态：助听不必永远藏在一件看起来像医疗器械的设备里。

接着拆掉的是部分服务流程：测试、调节、购买和持续更新，都可以逐渐从诊室向手机迁移。

可当听觉问题超出算法能够处理的范畴，“安全”这堵墙又会出现。

这也决定了AI助听器最终不会只是另一场“谁的模型更强”的硬件战争。

真正有机会获得更大市场的玩家，需要同时解决两件看起来相反的事：一方面，把复杂的听觉技术做到足够便宜、足够自然，让人可以像戴上一副耳机一样使用；另一方面，又必须知道什么时候不能再把它当成一副耳机随便使用。

把两者连接起来，助听能力才能真正从“更多设备能拥有的新功能”，变成更多人能够使用的、普惠性的技术进步。

产品形态可以汇合，服务却必须承认人的差异。

但设备更容易获得、服务也更灵活之后，还有一个问题没有解决：一场谈话顺利进行与否，从来不只是助听设备佩戴者一个人的责任。

听清世界，不能只靠单方面的努力

在餐厅里，背景音乐、餐具碰撞和邻桌的交谈不会因为某位顾客存在听力损失而停止；在会议室中，发言者可能随时切换，几个人也可能同时开口。对于部分听损者而言，参与这些日常交流，需要付出更多精力：辨认说话者的口型，根据上下文猜测漏听的内容，或者不断请求对方重复。

当这些努力仍不足以让人跟上谈话，障碍就不只存在于听损者的耳朵里，也存在于周围的声音环境和人们的交流方式中。更强的AI声学能力之所以有价值，正是因为设备可以分担辨认声音的工作，减少使用者为了参与交流而持续付出的努力。

但设备无法独自完成一场交流。世界卫生组织报道过斯洛文尼亚职业治疗师Darja Pajk的经历，她有双耳重度听力损失，使用人工耳蜗后，在嘈杂环境里仍可能漏听谈话。她说，即使在使用专业听力设备后，工作场所的一些听损者，反而比受过相关培训的同事更快适应了她的听力情况。技术优化了她接收声音的条件，但交谈的另一方如何回应，同样影响她参与日常交流的顺畅程度。

如果技术进步只被理解为让听损者更好地适应现有环境，环境本身能够改变的地方恐怕会更容易被忽略。工作环境能否提供更清晰直接的指令？公共场所能否提供更加清晰的音频信号？与听损者交流时，其他人能否主动调整自己的说话方式？这些改变不见得需要更复杂更先进的AI算法，也不需要特定群体付出更多钱购买更新的电子设备，公共环境本身也可以向使用者提供更易接收的信息。

技术的进步由此也可以成为改善公共交流环境的一个督促、一个提醒。

在9月27日举办的新宿创造队对阵冲绳SV队的日本足球联赛比赛中，赛事官方首次引入了Auracast广播系统，让助听器、人工耳蜗、耳机等各类设备均可实时收听现场赛事广播和解说。

真正值得期待的，并不是听损者终于能够借助AI硬件，独自适应所有环境，而是技术与环境的共同改变，能够减少他们为了参与日常生活而必须额外付出的努力。

这种对使用者的关注，还应该延伸到AI如何处理声音本身。

当设备越来越有能力替人筛选声场，算法所判断的目标声音，可能未必一直是使用者真正想听的内容。一个人可能希望听清眼前的交谈对象，也可能希望留意旁边的人是否加入讨论，或者保留周围环境中的其他声音。

声音处理技术并不存在一种适用于所有人、所有场景的最优答案。AI可以帮助使用者减轻复杂环境中的听觉负担，或许也应允许他们在必要时改变设备的处理方式，而不是只能接受系统预设的声音选择。

听得更清楚，不应该以失去决定自己想听什么的自由为代价。

同样的道理，也适用于助听器正在发生的形态变化。

当助听功能被装进普通耳机、眼镜，听损者或许可以不用再佩戴一件外观鲜明的医疗设备，这可能降低部分使用者的心理负担，也让各类听觉辅助功能更自然地进入日常生活。

但助听器越来越隐形，并不意味着每个人都希望隐藏自己的听力状况，更不能由此认定，理想的助听器就是一件看不出它是“助听器”的设备。有人希望设备融入日常装扮，也有人不介意别人的眼光，也有人可能更看重声音效果、佩戴舒适度或者长期服务质量，而非产品究竟长得像什么。

芬兰助听器装饰品牌Deafmetal创始人Jenni Ahtiainen既是一名珠宝首饰设计师，也是一名听损者。她认为助听器厂商总是假定“助听器应该被隐藏起来”，但她从拿到助听器的第一天起就决定要将它视作个人身份和个性表达的一部分。她的公司开发了助听器安全链和防丢固定件等产品，成功将佩戴舒适度、防丢失功能和美学表达结合在了一起。

助听能力进入消费硬件的意义，应当是让佩戴者们拥有更多适合自身需求的设备和服务选择，不必为了获得听觉上的帮助，接受某一种固定的产品形态或生活方式。

产品形态越丰富，越不必替所有使用者规划同一种体面。

回到这轮AI助听器的产业融合，医疗器械与消费电子之间的墙正在松动，但衡量这场变化的尺度，不应只有产品销量、算法性能，以及企业能把助听功能装进多少种设备。

它还应该包括：一项听觉辅助技术能否真正降低使用门槛，能否适应不同使用者的需求，又能否让他们在使用技术之后，拥有比过去更多的自主选择。

它可以使一个人毫无负担地重新参与曾经感到困难的交流场景，让他不必为了适应周围环境而持续付出额外努力，也应该让社会意识到他们的存在，意识到有些公共责任，就是需要整个社会体系和更多的人共同承担。

技术不需要替人规定一种理想的听觉形态。

它应该让更多的人，有能力按照自己的方式，去实现更加自由的生活。

本文来自微信公众号“AI物燥”，作者：高庆哲，36氪经授权发布。