前段時間，洛圖科技的一則報告引起了不少人的關注，報告中的資料顯示，2023年中國數字無線便攜麥克風的銷量已經達到473萬隻，同比增長達到5.2%。而且，新型無線智慧麥克風的銷量佔比已經達到21.56%，出貨量達102萬隻，同比增長超400%。
圖源：洛圖科技
在報告中，洛圖科技還對無線便攜麥克風的未來市場進行預測，預計到2027年，該型別麥克風的銷量將超過700萬隻，未來三年的複合增長率達到12%。其中無線智慧麥克風的銷量將接近390萬隻，佔整體市場的55.6%，三年期的複合增長率超過30%，併成為無線便攜麥克風裡的主流品類。
短影片引爆無線麥克風品類
無線便攜麥克風雖然並不是什麼新品類，但是在很長一段時間裡都是傳統音訊品牌的自留地。世界上首個微型麥克風是森海賽爾在1967年釋出的MK12，因為體積小到可以夾在領帶上使用，而被媒體稱為「領帶夾麥克風」。
而在接下來的時間裡，隨著無線技術和電池技術的發展，無線便攜麥克風逐漸從有線形態發展為無線形態，後續更是進一步演化為完全的無線形態，不再需要專門攜帶一個傳輸終端。
圖源：猛瑪
不過，傳統音訊品牌的產品更新週期大家都是知道的，以森海塞爾為例，他們幾十年前釋出的耳機，如今都還在出售。麥克風雖然更新速度稍快，但是也以年為單位，往往三四年才會有新款釋出，而且除索尼之外，多數傳統音訊廠商早期並不關注無線技術，產品型號屈指可數。
缺乏競爭對手使得傳統音訊品牌並不急於更新產品線，而且專業無線麥克風過小的市場規模，也很難引起科技巨頭的關注。直到YouTube等UGC網站的興起，以及個人自媒體時代的到來，容易攜帶且可以空出雙手進行演示、操作、表演的無線便攜麥克風才受到了更多的重視。
最終，在短影片和直播的推動下，無線便攜麥克風徹底火了，迅速增長的市場份額很快引起同樣深耕創作領域的其他品牌注意。
2020年，深耕無線圖傳市場的猛瑪釋出第一款無線便攜麥克風LARK 150。自此之後，真無線的收音發射一體設計和可充電的收納盒成為這個新品類的標配，而新勢力的入場也徹底刺激到了老牌音訊廠商們。
圖源：大疆
2022年，老牌音訊裝置廠商Comica釋出Vimo C系列首款產品，次年索尼釋出ECM-W3系列，也正式進軍無線便攜麥克風市場。雖然這些老牌廠商此前也有無線麥克風產品，但是大多采用一拖一的微型麥克風+訊號發射器搭配，兩者之間仍然採用有線連線。
當時，有線連線的一拖一方案在訊號穩定性、傳輸距離等方面雖然仍有優勢，但是相較於更便攜、易用的真無線便攜麥克風，新一代創作者顯然對後者更感興趣一些，顯著增長的銷量也證明消費者的傾向。
強勁需求驅動技術飛速躍升
在巨大的需求刺激下，真無線便攜麥克風的產品技術也在飛速更新，比如大疆在2021年釋出的DJI Mic，發射端重量為30克，最大續航為5.5小時，而在3年後釋出的DJI Mic Mini，發射器重量僅10克，續航高達11.5小時。
圖源：大疆
猛瑪也是如此，其在2020年釋出的LARK150奠定了後續該品類的主要功能與設計，而在2024年11月28日釋出的LARK M2則是以僅7克的重量和9小時的續航，再次重新整理該品類的重量下限。更小的體型和更輕的重量，使得LARK M2可以像裝飾一樣扣在衣領上，最大程度降低對上鏡者的干擾。
圖源：猛瑪
或許大家會覺得，體積縮小這麼多，穩定性和有效連線距離肯定不如傳統款式吧？然而事實證明，最新的無線技術確實遠勝以前的老技術。以索尼的ECM-W2BT為例，這款無線便攜麥克風在開闊場景下的穩定傳輸距離為200米（官方資料），而大疆的DJI Mic Mini最長穩定傳輸距離高達400米。
而且，隨著創作者對影片質量的要求提升，大疆和猛瑪等企業不只是在卷小型化，更是透過多種技術來進一步提升無線便攜麥克風的體驗。大疆的DJI Mic Mini就升級了全指向無線收音，並且支援多聲源錄製和主動降噪功能，猛瑪更是透過自研的音訊演算法，提供24bit取樣深度和48kHz的錄音室級音質，以及可自主調節的智慧降噪技術。
對於無線便攜麥克風的主要使用者來說，這些新升級的功能和技術引數，無一不是踩在了他們的“癢點”上，因此也直接帶動了這類產品銷量爆發。從洛圖科技的資料就可以看出，自從降噪、高畫質音訊和超遠距離傳輸等功能出現後，無線便攜智慧麥克風的銷量將開始猛增。
消費者的選擇，敲響了老牌音訊裝置廠商的警鐘，因為新勢力的下一步，就是將AI與無線智慧麥克風進一步結合，讓這類產品與傳統麥克風徹底「劃清界限」。
AI硬體浪潮下，連麥克風都要AI化了
“怎麼又是AI？沒點別的了？”如果你有這個想法，那麼請稍安勿躁，因為AI化並非是我提出的觀點，而是無線智慧麥克風這個品類的“現在進行時”。以降噪功能為例，新一代無線智慧麥克風的降噪效能提升明顯，並非我們在降噪功能的物理層面取得了什麼突破，而是因為AI降噪演算法在最近兩年得到了顯著提升。
AI降噪演算法可以從眾多雜音中更好的識別環境噪音，然後進行針對性的消除，同時AI還可以在嘈雜環境中識別出距離最近的聲源資訊，並對該聲源進行提取，然後利用演算法進行增強，確保收音端接收到的音訊資訊更加純淨。
利用AI對環境噪音的降噪和聲源分析提取能力，無線智慧麥克風廠商就可以放心使用更高信噪比（拾音精度）的麥克風，以此來提升音訊資料的位元速率，滿足更專業的錄音需求。
而且，AI在無線智慧麥克風上的應用還遠不止於此，比如透過這接收端部署NPU晶片，或是藉助手機、PC的AI算力，無線智慧麥克風可以實現更多的功能應用。比如說即時生成的字幕，在直播時就可以為無法開啟聲音，或者聽不到聲音的觀眾提供更好的體驗。
雖然現在一些直播軟體已經有類似的功能，但是設定起來頗為麻煩，而且藉助AI大模型的強大語音識別能力，在進行訓練後甚至可以精確識別各種方言，甚至更進一步的將其實時翻譯成其他語言，擴大直播的受眾。
圖源：Chrome
另外，藉助AI的語義理解和任務規劃能力，大疆的無人機+DJI Mic系列產品其實有望組成一個AI拍攝組合，透過無線智慧麥克風與無人機等裝置的相連，可以直接透過語音操控無人機的飛行姿態、模式。
比如預設多種飛行拍攝模式，然後無需第二個操作者，主播一個人就可以透過麥克風指揮無人機進行飛行方案切換，或者更進一步，透過自然語言向無人機表達你想要的效果，無人機再根據AI大模型的計算模擬出飛行方案並執行。
隨著AI的小型化、普及化，無線智慧麥克風的用途也將不再限於錄音，可以和無人機、運動相機等裝置組成一個智慧化的移動拍攝矩陣，讓單人創作者也可以實現類似於團隊的拍攝效果。
圖源：大疆
此外，利用AI對音訊的克隆及生成能力，或許每一個人都可以成為“歌唱區”主播，大家或許還記得，年初Suno音樂AI大模型帶給大家的震撼。當時的Suno在造詞、唱腔和感情表達方面尚有不少瑕疵，但是經過最近半年的更新，不管是Suno還是Whisper（OpenAI），在演唱效果上都已經十分接近真人，而唱功、音色更是碾壓絕大多數普通人。
試想一下，如果將這類AI大模型與無線智慧麥克風結合，那麼甚至只需要對嘴型，就可以在直播裡進行一場不錯的歌唱表演。而且，AI可以讓演講者不管是歌唱還是普通說話時都保持相同的音色，最大程度降低露餡的可能。
到時候，或許還要專門分一個AI主播區來與真人真聲出鏡的主播進行區分，而AI主播區的較量也不再是編曲和歌唱水平，而是AI調教水平比拼。不過，這個應用可能短時間還不具有實用價值，因為音樂大模型對算力的要求顯著高於傳統的文字大模型，所以在硬體或音樂大模型取得重大突破前，音樂大模型都註定很難被部署到小型裝置上。
不過，看到這裡，你還會覺得無線智慧麥克風與AI沒有關係嗎？在我看來，AI將會是無線智慧麥克風未來的重要發展方向，而且也將讓這個品類的市場擴張到更多的領域。
