前些天，耳機在公司跟同事一起看小米發布會，道單他們一個個都盯著超跑躍躍欲試，選題而我（因為經濟實力）只能點頭微笑，耳機仿佛鎮定地表達對新耳機更感興趣（扶額苦笑.jpg)……
官方自夸小米 Buds 5 Pro 為“4000 元以內音質最好 TWS 耳機”，道單擁有無損音質、選題深度降噪，耳機以及一些 AI 功能。道單
Buds5 Pro Wi-Fi 版本搭載了驍龍 S7+音頻平臺，選題是耳機目前唯一支持 Wi-Fi 功能的藍牙耳機芯片，但主要還是道單服務音頻傳輸速率。
耳機支持高通 aptX Lossless 編碼，選題該協議支持傳輸 16bit/44.1kHz 音頻，耳機這也是道單 CD 唱片和主流音樂平臺里無損音樂（絕大多數）的規格。
其實，選題TWS 耳機自開始就少不了 AI 算法——處理音質、優化拾音、環境分析、智能降噪等等。
但今天我們討論的 AI， 意味著讓耳機去做一些更時髦的任務：給打工人翻譯、整理速記、喚醒智能助手。反而TWS 原本的“三要素”——佩戴、音質、降噪成為了AI耳機的短板。大眾默認和市場成熟的產品形態和標準，卻成為了讓產品 AI 化的桎梏。
比如字節 Ola Friend、Cleer ARC3、小度G108 等選擇了耳掛或者耳夾式。雖然相比入耳式更能成為一個“隨身 AI”，少了很多壓迫和異物感，能長時間佩戴，但是被動降噪幾乎沒有，音質也會因為開放式設計，低頻泄漏嚴重。
也有AI耳機選擇了入耳式的外觀形態。比如 iKKO ActiveBuds AI、科大訊飛 Nano+、飛利浦 8 號。降噪上用了主被動降噪結合，有幾款官方標注的極限降噪深度能達到 45db，效果還不錯——但音質又拿不出手了。
iKKO ActiveBuds AI 售價1899，不便宜了，藍牙解碼協議只支持到 AAC、SBC，不支持音質更好的 LDAC、aptX。在定位上，顯然不是以音質為導向的耳機。對比市面上很多三四百元左右價位的“普通” TWS 耳機，比如紅米 Buds6Pro、飛傲 FW3、Oppo EncoAir4、1MORE S20 等都沒有在協議上做妥協。
很多 AI 耳機的宣傳噱頭，也更多在智能、生產力、陪伴等 AI 上，而可以淡化了關于音質、降噪、佩戴、續航、多協議等 TWS 耳機的基本品質——在前瞻性和實用性之間，還沒有達到一種良好平衡。
你不免會問，這些功能哪個智能手機做不到？為什么還要額外買個 AI 耳機呢？這是個對于 AI 硬件來說一個老生常談，又從未被很好解答的問題。
但耳機在處理語音需求優勢巨大，似乎又天然為“語言大模型”而生——佩戴貼近耳朵和嘴巴，語音采集的信號更清晰，說話起止更易判別，麥克風收聲時最大避免了環境噪音和語音衰減。
比如耳機像一款獨立的錄音筆一樣，獨立錄制兩小時會議。然后同步到手機里，轉文字，翻譯，會議紀要一下都出來了。
再比如，喚醒 AI 助手，隨時聊天、練口語，景區講解。更“賽博”一點的話，帶著耳機和 AI 聊騷戀愛，可比舉著個手機自然多了。
那么，第二個問題來了。Ola Friend 叫出來基于豆包大模型的豆包，小米 Buds 5 Pro 叫出來接入 DeepSeek 的超級小愛，跟我通過 AirPods 喚醒 Siri 有啥差別？
AirPods 是在2017年推向市場，大多 iPhone 用戶早就無比熟悉問 Siri 天氣如何、設置鬧鈴、甚至讓它搜索一堆“鍋包肉菜譜”的網頁給你......
所以目前的 AI 耳機本質上還是一個“喚醒器”，是一個接收 app 音頻輸出的載體，與 AI 助手對話不是獨立在耳機內完成，而是經過“耳機-手機 App-云端-手機 App-耳機”的路徑。
其智能體現完全依賴模型能力，某款 AI 耳機就曾在直播活動中因為識別不出主播一句“I like 百年孤獨”中英文夾雜而卡住。
耳機目前還無法成為具備獨立聯網、獨立運算能力的設備，因為人耳體積是限制耳機內置 AI 算力和性能的天花板，其內置的計算能力承載不了哪怕是最小的端測模型。
體積上，目前最邊緣的 AI 芯片，比如有 13 TOPS 算力的樹莓派 AI 模塊，物理尺寸都有 22*42 mm，比單只 AirPods Pro 還寬還長，最少1-2W功耗。
目前 TWS 耳機功耗都控制在 5-150mW（全功能開啟后）范圍內，1W功耗別說續航和技術上實現不了，塞進耳朵內無法有效散熱，人耳也受不了，這下真“發燒”了（小伙兒～聽啥見不得人的呢？咋耳根臺子都紅了）。
所以現階段，AI 耳機必須需要依靠外部算力，拋開手機的可能性也許是“復古”：比如頸掛式，比如配一個越來越大的耳機盒，用來擴容算力。
比如 WISHEE Ai，iKKO Active Buds，把耳機盒做成一個帶 sim 卡槽，能打電話，能上網，帶屏幕，能下 app 的智能終端。
可想而知，將傳感器，存儲和計算單元，數據傳輸和網絡連接等硬件模組放到一個如此“極致”的體積下，實際上算力應該非常有限，AI 助手估計經常卡頓，聊著聊著，AI 就消失了。
你們還記不記得，之前有一個引起了很多討論的硬件，叫 Friend AI——大體上是一個項鏈的形態，內置了麥克風，長續航電池，收集用戶周圍的聲音信息，并通過連接手機與用戶對話。
Friend AI 的宣傳片里，一名女生邊吃飯邊在手機上看劇，Emily（女生給其 Friend AI 起的名字）聽到電視里的聲音，給女生手機發消息說，“這部劇被低估了，太精彩了。”女生不小心把食物掉到其上面，又收到了一句，“味道還不錯。”
這是很多 AI 硬件找到的成立理由，手機積累了大量數據但仍有限，能收集到比手機更多數據、更多維度數據，才能打造隨身的“Personal AI”。
就像智能手表/手環，耳機也可以依靠捕捉到的佩戴者體征信息和環境聲音后，提供“聽力健康”類似的功能。
比如 AI 分析我的語氣，檢測我的情緒，然后自動推薦適合的音樂，白噪音來緩解壓力，提升注意力，改善我當下的情緒。
耳機是語音交互最為直接的入口。對人來說，用語音交互非常自然，但對機器處理任務來說，并不高效。
區別于我們早已習慣的屏幕交互，語音對話是線性的（想想你做 ppt 匯報，和只有語音的電話會匯報，這兩個場景的區別）。耳機應該成為更多環節復雜，但步驟明確，容錯率高的語音場景的入口，一個隨叫隨到，交互摩擦盡可能少的 AI 助理。
比如當你再問耳機里的智能助手“鍋包肉咋做”，它會考慮到你剛健完身，推薦一個低卡版給你，甚至從電商平臺上比好了價，整理好了購物清單給你；
如果能與其他隨身設備配合，比如根據手表在記錄的運動類型，自動在跑步時放快歌，在游泳時播播客；
這也是大家仍執著于要 AI 耳機（或其他 AI 硬件）的原因——隨身的 AI 不應該被困在某個 app 當中，而即將到來的通用 agent，也許并不再會是軟件應用，而恰恰是一款硬件，比如耳機。
