AI打破助听器30年暴利,深圳公司把价格打到十分之一

AI打破助听器30年暴利,深圳公司把价格打到十分之一

AI 资讯 来源:新闻/公众号 发布时间:2026-09-10 15:24:52 预计阅读 6 分钟

一个塞在耳朵里的小东西,卖到十万一副。全球近九成助听器市场份额被五家外资公司把持:索诺瓦(峰力)、Demant(奥迪康)、WS听力、瑞声达、斯达克。旗舰产品在中国线下卖到七至十万一对,美国也要三四万。过去二十年,市场格局几乎少有波动。

垄断的根源是一道技术难题:音频分离。在嘈杂环境中锁定人声并不容易,谁能解好这道题,谁就有资格定高价。五家公司用芯片和算法做到七八十分,再用遍布全球的验配门店,把市场锁成封闭体系。几十年间无数创业者试图打破,都没能跨过去。

但局面正在被打破。2026年,两家深圳公司把助听器卖到原来十分之一的价格。听象科技旗下昂听用1年时间拥有超50000用户,做到美国亚马逊助听器类目Top1,年销超1500万美元,市场份额从1%增至18%。飞声的开放式AI助听器在日本众筹金额超300万美元,创下类目纪录。

助听器躺赚三十年暴利,被 AI 打破了

改写这一切的前提是AI。它让助听器在嘈杂环境理解什么是“人声”,通过推测声音信号减少啸叫,把原本需要专业门店完成的验配移到手机里,十几分钟就能完成。AI不是给助听器加了新功能,而是把巨头垄断的技术关卡拆掉了,一同拆掉的还有建在其上的定价逻辑。

但这并非逆袭故事。助听器市场结构刚开始松动,价格、渠道、产品形态还正经历市场检验,结局远未落定。

2022年10月,美国FDA正式放开OTC助听器销售。轻中度听损成年人第一次可以不经处方、不进验配门店,直接在药店和亚马逊购买。消息一出,科大讯飞、苹果、各路耳机团队纷纷切入,亚马逊相关品类中国卖家同比增速一度超160%。所有人都以为OTC会是翻盘时刻。

助听器躺赚三十年暴利,被 AI 打破了

但2026年最新调研数据泼了冷水:OTC助听器连整体市场都没跑赢。过去十年,专业助听器平均价格只下降228美元,不到5%。更隐蔽的问题是,就算花了钱,大多数人仍不愿戴。65岁以上人群中应该佩戴助听器但真正获益的比例只有6.5%。堵耳、鼓闷感、耳道潮湿,每天戴十几个小时的不适感,对很多用户是煎熬。一位听力学专家说,约有一半老年患者有手部灵活性问题,但助听器按键只有绿豆大小,很难操作。

五大品牌有不可替代的理由。以索诺瓦2024年旗舰款为例,在传统芯片外额外内置专用AI协处理器DEEPSONIC,每秒77亿次运算,比行业通用芯片高出53倍,学过超2200万个真实环境声音样本,能在嘈杂环境实时把人声单独“摘”出来。这种体验差距几乎是断档式的,没有中间选项。用户绕一圈还是回到五大品牌怀抱。此外,五大还握着全球数千家专业验配门店和经销商网络。处方助听器物理寿命3到7年,听力师会根据听损变化不断调整参数,这种深度捆绑很难被电商页面替代。

美国OTC助听器市场从2022年1.1亿美元增长到2025年2.7亿美元,年复合增速35%。但有听力问题的美国人中只有5.7%采用OTC产品,处方助听器采纳率纹丝不动停在39%,OTC退货率高达30%到70%。同期整体助听器市场预期增速11%。OTC非但没有逆袭,反而跑得更慢。索尼、GN等老牌玩家相继退出。

助听器躺赚三十年暴利,被 AI 打破了

中国市场情况不同。中国是全球最大助听器出货地,2022年出口约1432万台,占全球总量60%以上,但中国市场90%以上份额仍被五大外资占据。挚听2025年推出搭载6纳米专用助听芯片产品,结合腾讯天籁AI算法针对中文语音优化;联影微电子带着医疗影像技术积累切入消费端。但国产品牌份额加起来仍然较少。中国至今没有OTC助听器类别,助听器仍是二类医疗器械,必须持注册证、经验配师验配才能合规销售。电商平台上百元级“智能降噪助听器”比比皆是,大多数本质是无差别放大的扩音器,游离监管之外,不仅作用小,更会加重听力损伤。

真正的破局来自AI。一位佩戴最新国内AI助听器的用户写道:“戴了一个月,变化很大。在餐厅里,我不用再假装自己听得见了。我又能参与到对话里去了。”飞声创始人彭守昆提到,AI加入后最重要的事是提供更多样化的声音处理方案,主要涉及三个环节:声音分离、声音增强以及声音预测。

声音分离把想听和不想听的分开,分离越干净底噪越低。声音增强根据个体听损曲线在特定频段做定制化补偿,高频陡降和低频损失的人增强方式完全不同,这也是AI助听器和AirPods Pro助听功能的不同之处。昂听的做法是把“你的耳朵”建立成数字档案,用户通过APP完成纯音测听,系统生成个人听力图,再从29条听损补偿曲线里匹配最适合的参数。声音预测则根据不同场景预测可能出现意外啸叫的情况,比如路上长按喇叭的尖锐声,AI可识别并控制在合理范围内。飞声计划在新品中采用CRN架构,是卷积+循环神经网络,区别于普通DNN的地方在于时序记忆,“DNN只能看当下这一帧声音,我的架构能处理前面一整句话”,这段时序上下文让系统在啸叫出现之前就能预判并抑制。

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