最近，由 Futuresource 和 Bragi 共同撰写并发布《Device - to - Service Integration in Audio:From Fragmentation to Platform Infrastructure 》白皮书。

耳机行业正处于升级换代的关键节点，大家普遍把焦点放在端侧芯片AI算力、大模型，这份白皮书却把最容易忽略的软件平台基础设施推到行业讨论的中心位置，让我们重新思考，卡住我们进入AI耳机更深层的原因。

这份白皮书针对耳机市场、芯片AI算力、行业碎片化、耳机AI成本及竞争格局进行了深度分析，表明AI耳机时代软件平台协调层出现的必然性。今天，我爱音频网小编将详细解读这份白皮书，希望给正在做AI耳机及AI音频硬件的产业者带来新的思考和启发。

一、  市场分析板块

耳机向AI转型，消费端出现明确付费意愿

2025年全球品牌耳机出货量达到5.63亿台，市场规模523亿美元，TWS真无线和OWS开放式耳机成为绝对主力，二者合计出货3.77亿台，预计2030年增至4.48亿台。

图片来自白皮书

白皮书指出，耳机正在从被动音频播放配件，转向以语音为核心的主动AI交互载体，这已是确定趋势，但目前尚未实现大规模普及。

AI耳机不是伪需求。在这份白皮书里，Futuresource机构对美英中日德在内的1万名消费者调研发现，45%消费者拥有支持语音助手的耳机，其中65%会高频使用语音功能。另一份针对500名已为AI服务付费的美国TWS耳机用户的调研显示，约有75%用户表示愿意为耳机端AI对话应用每月支付3-10美元，习惯语音优先交互的用户付费可能性高出16倍。

它提出了一个关键消费迁移结论：愿意付费的用户已经将AI模型质量、服务集成深度排在音质前面。这意味着耳机价值的增长主线，正从一锤子的硬件买卖，转变成持续性订阅服务。

但问题的关键是，在苹果、小米、三星、华为、JBL、安克、索尼等耳机大品牌之外，占据近一半出货的大量中小耳机品牌，它们也有AI升级需求，但缺少配套的软件研发能力。

图片来自白皮书

蓝牙音频芯片已具备AI算力，缺少软件平台开发

过去我们认为，做不出AI耳机，主要是因为蓝牙音频芯片还没跟上AI。但我爱音频网在拆解中发现，恒玄BES2800、物奇微WQ7036、在三年前已集成NPU 神经网络处理器。这份白皮书也提到高通S7 Pro、恒玄BES2800搭载专用AI处理器，具备AI算力。

图片来自恒玄官网，BES2800芯片架构

各家蓝牙音频SoC芯片都在拼命开发端侧神经网络算力。目前五大主流蓝牙音频SoC厂商，已经把NPU集入耳机蓝牙音频芯片。芯片硬件上，基本已经具备耳机端侧实时运行语音处理、AI语音交互、场景感知、个性化音频的能力。但该能力还主要集中在出货量相对有限的旗舰机型，绝大多数出货耳机还没端侧AI NPU。

白皮书指出，AI算力本身不再是最大门槛，问题在于：缺乏统一软件平台协调层去对接不同大模型、不同音频服务，无法跨品牌、跨服务给用户带来统一体验。

硬件的研发迭代周期，已经比上层软件平台快18-24个月。换句话说就是，硬件AI算力已经远远跑在上层软件前面。白皮书指出这是一个非常大的结构性机会缺口。现在大量耳机可能已经内置了NPU，但AI算力价值没有被充分开发出来。

耳机行业碎片化，双边对接模式走不通

白皮书指出，当前耳机行业存在碎片化问题。碎片化发生在多个层面，SoC芯片端、品牌端等，每家只负责自己的一层，没人对整个系统负责。

蓝牙音频芯片厂商数量众多，高通、杰理的蓝牙音频SoC，固件架构、SDK开发工具完全不一样。同时全球耳机品牌众多，仅美国亚马逊，每年就有数千耳机品牌、数万个SKU。还有规模巨大的白牌SKU市场。这种碎片化，导致耳机难以跨层协同。

白皮书对此付出的成本进行了测算，高通平台完成一套完整AI语音助手定制集成，仅工程费用就40万-150万美元，还不算每年每台活跃设备的云服务开销。更大的痛点是，开发成果无法跨芯片复用，为高通写的固件不能跑在杰理、恒玄之上，换平台就要全部重做。单芯片家族一次集成40万-150万，想要覆盖亚马逊数千品牌，总投入高达10.5-39.6亿美元。

Futuresource机构通过分析，在白皮书中给出核心判断：双边对接模式成本太高，在商业上不具备规模化可行性。想要覆盖海量品牌，唯一可行路径是在芯片之上，预置中立软件平台协调层。

当硬件持续向端侧AI迭代、用户付费意愿形成、双边集成成本高企三重条件叠加，面向音频行业的软件平台基础设施，就不再是可选方案，而是市场驱动的必然结果。而蓝牙芯片18-24个月的迭代周期，就是搭建这套软件平台基础设施的窗口期。

二、  市场格局板块

Futuresource机构，在这份白皮书中指出，理想的软件平台协调层，需要同时具备两点：广泛芯片覆盖+真正商业中立。

1）SoC覆盖分发能力：能不能通过芯片预置触达大量品牌；

2）商业模式中立性：不会强制把用户导流到自家服务、电商、大模型。

Futuresource机构深入分析了科技巨头、SoC芯片厂商、中国AI平台和长尾软件平台是否适合去做这个中立的软件平台协调层。

白皮书内容截取

科技巨头：具备技术能力，但无法保持中立

具有技术能力，但天然难以做到中立。苹果、谷歌、亚马逊、OpenAI等玩家，各自的商业目标是闭环自有生态。由如果由它们搭建平台，耳机品牌产生的用户数据、记忆等长期价值的部分，可能逐渐外流，成为行业共享的基础设施。帮别人扩张生态，这是耳机品牌绝对不同意的。

SoC芯片厂商：拥有分发能力，但缺少服务层

他们是最有条件大规模触达耳机终端，把软件植入参考设计的人。但芯片厂商靠卖芯片盈利，一旦下场做上层AI服务、订阅生态，就会和采购芯片的品牌客户直接竞争。应用广泛的高通骁龙畅听音频平台，更多也是硬件能力认证，并不承担账号、服务路由、收益分配等平台协调工作。

中国AI平台：垂直集成模式及其局限性

国内AI大厂已经从芯片层向上渗透应用层，但走的是垂直绑定，而非中立平台架构。中科蓝讯BT895x集成字节豆包，就是重要代表。而且AI大厂，拥有大模型、云、内容、服务能力，他们更愿意定义自己的“AI耳机”，引流至自家大模型和内容生态。Ola Friend耳机把用户导入TikTok内容生态，阿里千问下场推出自家AI耳机，都是一样的逻辑。商业模式决定，AI大厂很难做到对所有第三方服务公平开放。

长尾软件平台：App优先架构，AI交互依赖手机

国内NebulaBuds、涂鸦、Dana AI等音频AI服务商已经落地大量项目，它们的短板不是工程能力，而是底层架构定位。Futuresource机构在白皮书里深入分析了App-First（手机优先）架构、Audio-First耳机原生优先架构。

多数长尾软件平台，依赖手机APP触发AI，耳机只是音频输出外设。它们向耳机品牌收取每台设备激活费，品牌无法分享订阅收益。AI时代耳机需要Audio-First耳机原生优先架构，耳机按键、自定义唤醒词、手势直接唤起AI，不需要手机。

三、  Bragi样本分析

白皮书最后一部分以Bragi作为样本，分析中立软件平台协调层的实现方式。

Bragi采用三层架构：固件嵌入式模块、品牌/白牌应用层、云端服务管理层。

方案嵌入SoC芯片参考设计，品牌按产品需求激活，终端用户感知不到底层平台，仍保留品牌自有身份。白牌配套App，品牌可以自定义品牌UI，向用户展示各类平台服务。云端统一管理账号、订阅，跨品牌跨设备保存用户上下文。

最大差异化在于收益模式：不再单向向品牌收费，Bragi试图用利益分成机制将所有产业链玩家绑定在一起。芯片厂商、ODM、品牌、服务商可以共享平台成功红利。

这跟杜比的商业模式有所相似。Bragi这套商业模式是否能走通，还有待市场验证。

白皮书也客观分析了中立软件平台面临的风险和竞争。有可能非中立生态抢先完成芯片预置，抢占窗口期。C端订阅转化可能不及预期，平台复利无法跑通。

我爱音频网总结

这份白皮书的研究内容带来了一个和行业主流认知截然不同的判断：AI 耳机的瓶颈不在于芯片AI算力、大模型，而在于产业链软件平台协同机制的缺失。它用市场数据、成本测算和商业推演证明，双边定制集成模式无法支撑行业规模化，芯片级预置的中立软件平台协调层，是释放端侧 AI 商业价值的关键底座。

同时它也清晰划定了不同玩家的能力边界，给芯片厂、品牌、AI 服务商提供了生态路线的参考标尺，提醒产业方把握芯片迭代窗口期，提前思考用户身份、订阅分成、数据主权这些长期议题。