IT之家 10 月 14 日消息，Counterpoint 《全球端侧 AI 可穿戴设备预测》报告指出，到 2030 年，全球处方助听器销量预计将突破 3100 万台，2025 至 2030 年的年复合增长率为 4%。随着 AI 在助听器领域的应用普及，预计到 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，但核心难题始终存在：用户在嘈杂环境中难以听清对话。传统助听器主要依赖数字信号处理（DSP）：麦克风采集环境声音，处理器分析频率、音量等特征，再通过预设算法决定放大或降低哪些声音。这套方案对空调、发动机这类稳定噪音有效，但现实场景往往更复杂。比如拥挤餐厅中同时存在多段对话、音乐、餐具碰撞声，基于规则的系统很难判断用户真正想听的声音。
AI 带来了完全不同的解决方案：AI 模型不依赖预设规则，可通过学习区分人声与其他声音的模式。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），可以实时识别说话者的声音，并抑制无关噪音。
AI 能够提升助听器在真实环境中的语音识别能力，通过分离人声和噪音、优先突出目标说话者、提升空间感知、持续适应环境变化实现优化。AI 尤其擅长区分「s」「f」「t」「sh」「th」这类细微易混的语音，还可以帮助用户区分 15 和 50、17 和 70（IT之家注：英语中的 fifteen 和 fifty 读音近似）这类数字，通过保留这些精细语音特征，AI 不仅能放大音量，还能提升餐厅、会议、拥挤街道等场景下的实际语音理解能力。
在临床「噪音中语音识别」测试中，听力正常的听众通常需要约 2 dB 的信噪比（SNR）才能正确识别 50% 的关键词；而对轻中度感音神经性听力损失听众来说，这一需求提升到约 8 dB，AI 正好能在信噪比上带来可量化的提升。根据峰力（Phonak）测试，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 降噪技术后，默认设置下提升幅度达到 9 dB，最大设置下可达 10.2 dB，足以让用户在餐厅场景中顺畅交流。
AI 还能让助听器更自动化、个性化：机器学习可以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，降低跟随对话所需的认知负荷，最终减少聆听疲劳、降低重复询问的需求、提升用户日常交流信心。不过这些提升并非没有代价：持续运行神经网络会消耗电池电量，也占用设备空间，因此当前最强的 AI 助听器往往仅提供少数款式选择。
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，整个过程必须控制在 10 毫秒或更短才能保证自然体验，这让助听器和大部分 AI 设备有着本质区别 —— 智能手机可以将数据上传到云端、等待 AI 返回结果再处理，但助听器无法承担云端往返延迟，哪怕微小延迟也会造成用户视听不同步，或让用户自身声音听起来不自然。
因此，实时语音处理要求 AI 必须运行在助听器本地，而非用户手机或云端，这正是端侧 AI 的核心价值：声音在靠近麦克风和接收器的本地完成分析处理。
难点在于，助听器本身电池容量极小、计算能力有限、尺寸约束严格，想要把 AI 能力塞进这样的设备，必须对 AI 模型和处理器做高度优化，才能在实现语音分离、降噪的同时将功耗控制到最低。持续运行神经网络会显著缩短续航：例如峰力 2025 款 Audéo Infinio Ultra Sphere，常规使用续航为 56 小时，如果持续开启 AI 功能，续航会骤降到 10 小时，这也直观展现了本地运行 AI 的成本。
集成端侧 AI 让助听器变得「智能」，但高效集成才是研发难点：每一点语音清晰度提升都要付出续航和空间代价，峰力产品的数据也直观展现了这一成本。下一代助听器的核心竞争力，就在于如何让 AI 在后台静默运行，在提供更清晰人声、更低聆听负荷、更个性化听力体验的同时，不消耗过多电量，也不增大设备体积，目前行业已经开启了这场技术竞赛。
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