當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?
當AirPods Pro也要加強降噪功能!主動降噪耳機的市場需求真的存在?

「通勤領域」是主動降噪耳機的擅場?

通勤族是耳機應用最主要的族群之一,根據調查歐美不同地區分別有5至7成的比例,喜歡在乘車時間聽音樂,可見其市場不容小覷,所以對於耳機品牌商來說,通勤族一直都是布局與宣傳的重點。

主動降噪耳機又叫做ANC耳機(Active Noise Cancellation Headset),可以有效隔離外部噪音,讓聽音樂可以更清晰,心情更投入,尤其在吵雜的環境中,ANC功能可以減少輸出音量,達到保護聽力的作用,這個特點對於通勤族來說,應該是具有實質好處,倘若ANC耳機可以獲得廣大通勤族的認同,便有機會搶得耳機市場半壁江山。

但實際觀察通勤族群,大多配戴的入耳式耳機,並非具有ANC功能,廠商為了取得通勤族的市場,紛紛推出藍芽無線的入耳式ANC耳機,以布局搶得商機。廠商著眼於通勤族的市場,存有的概念認為通勤的應用場域,應該是經常忍受著外部噪音聽音樂,或者聽音樂常會特意調高音量。

事實上根據用戶行為研究,如果噪音達到干擾的程度,讓人無法投入情境,多數人將不再繼續聽音樂,此外特意調高音樂壓制噪聲,當音量超過85分貝時,耳朵的音感會讓人感到不舒服,多數人自然的反應會摘下耳機。所以大部分通勤族若能安然配戴耳機的情況下,意謂感到噪音干擾與經常調高音量的情況,其實並不是常態會發生的事。

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對使用者來說,若能安然配戴耳機,意謂噪音干擾與調高音量的情況,並不是常態會發生的事。
圖/ Prostock-studio via shutterstock

實際上,耳機的設計已經具備被動降噪功能,可以阻隔大部分的外部噪音,所以多數通勤族使用的入耳式耳機,便可滿足聽音樂的需求,另一方面許多交通工具擁有車體隔音,窗戶也都採用隔音技術,馬路噪音並不會長驅直入構成干擾,甚至一般車內開啟音響,無需配帶耳機,便可滿足聽音樂的情境。

當然也必須承認,還是有某些區域仍然存在老舊的交通工具,那種引擎與馬路噪聲的通勤環境,聽音樂勢必得用ANC耳機才行,但是那些經濟較為落後的地區,又有多少人能為享受音樂而購買ANC耳機?當然,以上陳述並非推論ANC沒有使用在交通工具的市場,以其實際的銷售例證,說明許多商務人士也會購買ANC耳機,而這些商務人士又是在甚麼場景下,產生購買ANC耳機動機?我們在下一段落來做分析。

環境聲音對心理的關聯性

在探討ANC耳機購買動機之前,我們先探討環境聲音對心理的關聯性,大部分動物意識運作中,不構成精神干擾的環境聲音,是具有穩定情緒與心理安全作用,環境聲音對生活往往帶有訊息成分,生活中缺乏此訊息,反而會產生焦慮與不安,我們可以譬喻在開車的場景下,若完全喪失環境聲音連結,人的心裡就會額外產生較高的警覺,所以寧靜並不等同於必然需求,反而環境聲音的適度存在,才是人們必要的需求,而環境聲音也不宜過大,如果專注的場域產生被干擾的感覺,那種聲音對人而言就是所謂的噪音。

接著我們探討被干擾的感覺,被干擾其實是一種心理狀態,同樣的聲音在不同場景下,心理的反應不盡相同,人們對聲音的忍受程度,很多情況下是依據心理狀態調整而定,對於心理狀態的差異,我們以「社會狀態」與「個人狀態」做為區分,大部分的人對周遭聲音有較大的容許狀態,我們稱之為「社會狀態」,而相對於周遭聲音較低容許的狀態,我們稱之為「個人狀態」。

其中心理狀態差異在於,倘若人的心理調整為「個人狀態」,就會比較釋然切斷與周遭聲音的連結,並對環境聲音的干擾變為比較敏感,即便某些噪聲在公車與捷運上可以接受,但可能在居家環境的場域,卻又變得無法忍受。

ANC耳機市場需求探討

環境聲音干擾構成「無法忍受」的狀態,往往是真正需求ANC耳機的動機,而ANC耳機的市場用戶,許多就是心理調整為「個人狀態」時,對於環境聲音比較在意的心理狀況下,所產生的購買決策,這種應用情境發生機率較高的例子,例如,音樂愛好者回到自家休息空間,想要有更多的情境沉醉在音樂氛圍,另外,許多商務人士長途出差旅行時,放鬆心情且在消磨時間的狀態下,想要更多投入在音樂的享受等等。

當然,對於環境聲音無法忍受的狀態,不僅僅只有心理調為「個人狀態」會產生,其實有更高的機率是發生在「社會狀態」下,但令許多人費解的是,為何此狀態無法形成大部分的ANC耳機市場需求?

我們以其癥結做探討,「社會狀態」雖然也是一種心理狀態,但相對於「個人狀態」不同的差異是,環境聲音所構成的干擾,並不歸咎於個人主觀心理敏感因素,大多乃源自於公共場域的客觀干擾,這類干擾通常合理的解決步驟,首先必定先要求噪音源頭加以改善,如果真的無法消滅或改善,第二步便會採取公共空間的隔離措施,如果第二步有其無法施作的理由,最後才會考慮降噪耳塞,或是降噪耳機方案圖謀改善之道,對於公共或居家環境的噪音干擾,直接採用佩戴耳機方式去隔離噪聲,應該是最不實際且最沒效益的做法。

全球第一副主動降噪耳機自2000年開始販售,至今已歷經十數年的光景,所以對於經常使用耳機的族群來說,應該不致對ANC功能感到陌生,然而ANC耳機尚無法大幅擴散到消費族群,最大的因素仍然是帶給用戶的加成,仍不足以構成購買動機,畢竟耳機已具有被動降噪功能。

另外多了ANC降噪,耳機的平均售價必然是增加的,當然這個因素會直接影響用戶的購買意願,但若單純只是降低ANC耳機的售價,是不是帶來用戶的購買動機增加?但從實際上的銷售觀察,近年許多品牌入耳式ANC耳機售價,已經落到1、2千元台幣水平,不像過去動輒8、9千元以上價格,似乎也沒有明顯提升產品滲透率,而ANC價格較高的耳罩式銷售卻一貫優於入耳式,這足以說明,其用戶市場在「室內」高於室外應用,而且應用族群並不隨著入耳式耳機降低價格而提升購買動機。

另外我們從經銷渠道得到另一個原因,認為消費者對於ANC耳機認知,似乎視為一種功能型產品,所謂功能型產品我們以輔聽器產品為例,雖然它可以做為一般耳機使用,但是大部份的耳機使用族群卻不用會去選購它,所以功能型產品的市場用戶大多受到侷限,我們歸咎ANC產生功能型產品認知,原因可能是過去各品牌對於ANC耳機推廣,似乎過於強調降噪的聽力保護功能,因而逐漸使其「功能性」占據大部分消費者的觀念。但在未來如何跳脫有限的功能需求市場,反而需要我們深思此層面的影響,並運用不同的行銷手法跳脫這個窠臼。

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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