宋文辉
3月27日，由中国残联、北京市政府主办，北京市残联承办的2026中关村论坛年会科技助残论坛在北京举行。
英国伦敦大学学院(UCL)医学院外科与介入科学部生物材料和医学工程教授、生物材料外科重建再生中心主任宋文辉发表演讲。
宋文辉分享了其团队在智能听觉技术领域的最新研究进展。宋文辉教授指出，当前全球约15亿人受听力问题困扰，其中约4亿人已有明显致残听力损伤，而人工耳蜗作为最有效的干预手段，在精度、空间感及声音质感等方面仍存在显著局限。受人类耳蜗这一精致功能和结构的启发，其团队开发出一种基于压电纳米纤维的螺旋状器件，该器件不仅能像耳蜗一样工作，甚至在某些功能上“已经超过我们双耳的功能”。
全球听力损伤挑战与人工耳蜗的局限
宋文辉首先援引数据指出听力损伤的普遍性：“听障问题是全球性问题，当前大概涉及15亿，其中约4亿人已有明显致残听力损伤，中国作为一个大国，属于听障人群规模最高的国家之一。”她同时强调了对特定听障人群的深远影响，尤其是“失聪婴儿”和儿童，“如果错过语言发展期，对听力和语言交流的损害是不可逆转的，影响深远”。
在介绍正常耳朵的工作原理时，宋文辉解释了人类耳蜗的精妙构造：“耳蜗是我们耳朵里像一个精致的蜗牛形状的器官，在这个非常小的器官内部通道里大概有2万多个毛细胞，每个毛细胞就像一个微型传感器一样，把我们的声音变成电信号传到听觉神经系统里面。”她进一步描述道，如果将耳蜗铺开，“毛细胞底下是基底膜，它就像一个精密的频谱分析仪，不同膜厚的地方把高音和低音在不同膜厚度的地方被分析成不同频段，通过毛细胞传到大脑，所以大脑可以听到非常清晰的声音，而且能听到非常宽的频谱”，并且“两只耳朵共同作用下，还能分辨声音的方向，消除噪音干扰”。
与之相比，当前人工耳蜗的技术差距明显。宋文辉指出，人工耳蜗“分外挂部分和植入部分两部分”，“植入到耳蜗狭窄通道里的电极，目前大概是12到20个通道”，这与拥有2万多个毛细胞的正常耳蜗相比，“其赋予的听觉精度、强度、空间感以及能耗等方面还是有很大的差距”。
她总结道，现有的植入耳蜗“由于其在噪音环境里面的声音效果差，还有音感、质感不太好，尤其没法欣赏音乐，加上高额费用和地区医疗资源等各种限制，其实际普及率很低”。
人工智能辅助压电纳米纤维声波器件
针对上述挑战，宋文辉介绍了其团队的突破性设计：“我们实验室长期从事柔性压电材料及器件的研究，受耳蜗结构的启发，我们设计开发一个压电纳米纤维做成的声波器件，能够像耳蜗一样工作。”她解释了压电材料的特性：“压电材料受到振动或者压力的时候会产生电信号”，而高分子材料的化学结构和柔韧性则保证了“较好的生物相容性”。
在大量电极设计中，团队发现了螺旋结构的关键作用：“我们发现压电纳米纤维排布到类似于耳蜗这样的螺旋结构上，会实现像耳蜗一样对声音的传播、分频、转换，以及双耳蜗方向的识别等功能。”宋文辉教授用视频展示了器件的工作机制：“每一根纤维就像一个耳蜗里面的毛细胞，不同频率下，它能把频率振动全部捕捉到，而且在不同尺寸范围里面，可以测到不同共振频率和电压输出。”
这一设计带来了前所未有的声音采集和转化能力：“这给了我们一个技术平台，能够采集到非常丰富的声音信号，像耳蜗一样。”通过AI深度学习的训练与分析，“能够实现对语音内容和声源方向的识别”。
宋文辉现场展示了一个简单的英文识别例子，并强调了更令人振奋的意外发现：“不对称的结构可以告诉我们语音源头的方向在哪儿。”
宋文辉强调了这一平台的可扩展性优势：“通过AI的分析，可以做无数多的电极，每个纤维电极做很精细，就可以捕捉到任何一个方向的声波，360度无死角的功能，这个已经超过我们双耳的功能了。”她明确总结道：“我们用纳米纤维设计的一个螺旋状的声波器件，它能够像耳蜗一样工作，甚至在方向识别、空间感知方面应该会超出人类耳蜗的功能。”
神经相容性研究与未来应用展望
作为外科与再生医学研究者，宋文辉不仅关注器件本身，也重视其与生物体的相容整合。“我们不仅做器件，还更关心它与听力神经的相关性。”
从初步生物相容性研究的结果来看，宋文辉表示：“神经细胞在压电纤维上面的相容性非常好，取向的压电纤维还能诱导这些神经节的生长。”
展望未来，宋文辉提出了更广阔的应用前景：“这个器件不仅可以做人工耳蜗，还可以作为智能纤维传感一部分，用到将来的具身机器人身上，给老人、残疾人更多更像人类的机器人陪伴。”
在会后专访环节，宋文辉向《华夏时报》记者介绍了压电纳米材料在听力重建领域的最新进展。她指出，这种材料能像耳蜗一样进行频谱分析，支持多通道信号采集，有望提升声音质量并增加空间感知功能，弥补现有耳蜗的短板。
其强调，AI在解析复杂信号和识别新功能方面发挥了关键作用，未来通过更先进的AI模型，将加速声音内容与方向的识别。她对未来十年听觉功能重建技术持乐观态度，认为助听系统将朝着更智能、更个性化的方向发展，为各年龄段听障人群提供更精准的帮助。
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