点击数：622026-09-14 00:00:00 来源: 广西人工智能协会
政策依据、总体架构、六类核心场景与广西落地建议
截至 2025 年末，全国 60 周岁及以上老年人口已达 3.23 亿，占总人口的 23.0%[1]。与之相对的是养老护理队伍的长期紧缺：行业人力成本占比超过 50%，护理员把约三成时间耗在纸质记录上[2]。一边是持续扩大的照护需求，一边是几乎见顶的人力供给——养老服务必须换一种生产方式。人工智能恰好在这一节点走向成熟：语音大模型让老人「动口不动手」就能获得服务，毫米波雷达让跌倒守护不再依赖摄像头，多智能体调度让一名管家从照看二三十位老人扩展到一百多位[3]。本文面向民政部门、养老机构与社区居家养老服务机构，给出一套可落地的 AI 赋能智慧养老建设方案，并给出广西的行动建议。
图 1 AI 赋能智慧养老场景示意（AI 生成示意图）
人口基本面。「十四五」开局以来，全国 60 周岁及以上老年人口总量增长近 21%，占比从 18.9% 升至 23.0%；65 周岁及以上老年人口抚养比从 20.8% 升至 23.1%，人均预期寿命达 79.25 岁[1]。中国疾控中心慢病监测显示，约 75% 的老年人至少患有 1 种慢性病，超四成同时患有两种以上[2]。健康管理与安全守护成为覆盖面最广的刚性需求。
政策脉络。国家层面的部署已形成完整链条。2021 年，工信部、民政部、国家卫健委印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2021—2025 年）》，明确提出打造家庭养老床位、社区助老餐厅、养老院等智慧化解决方案，建设区域智慧健康养老综合信息平台[4]。
2024 年 1 月，国办印发《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》（国办发〔2024〕1 号），这是我国首个以「银发经济」命名的中央文件，将智慧健康养老列为重点培育的新业态[5]。
2026 年 1 月，民政部印发《关于进一步推进民政科技创新的指导意见》，要求广泛应用人形机器人、脑机接口、人工智能等前沿技术，推动养老服务装备与居家、社区、机构三大场景深度融合[6]。同年，工信部、民政部联合开展智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点[7]。
市场空间。银发经济市场规模 2023 年约 7.1 万亿元，预计 2035 年将达到 19.1 万亿元[5]；老年用品市场规模十年间从 2.6 万亿元增长到 5.4 万亿元[8]。政策、需求与市场三重驱动下，智慧养老已经从「可选项」变成「必答题」。
人力缺口是硬约束。养老行业人力成本占比超过 50%，护理员流失率高；失能老人护理员中 50—59 岁占比过半，初中学历占比过半[2]。传统模式下，一名养老管家最多照看 20—30 位老人，服务内容越丰富，沟通调度成本越高[3]。靠加人解决不了问题，必须靠技术放大单个人的服务半径。
数据孤岛让服务被动。多数机构的健康监测设备、呼叫系统、管理系统各归各，数据不互通、不成档；对老人的照护高度依赖人工走访和事后响应。独居老人「深夜跌倒无人知晓、突发不适求助无门」是各地反映最集中的问题[9]。同时，上门服务缺乏数字化留痕，服务质量核验难，也拖累了政府购买服务和长护险基金的监管效率[10]。
智能产品「不好用」。市场上的养老智能产品品类不少，但普遍存在三个落差：价格偏高、误报漏报多、适老化交互不足。不少产品在实验室里指标漂亮，到了老人家里却被搁置——老人不愿用、不会用、不敢用[2]。方案设计必须直面这些落差，而不是堆设备。
建议按「五横两纵」搭建区域智慧养老总体架构：
AI 赋能智慧养老总体架构（五横两纵）用户与服务层老人及家属 · 护理员 · 养老管家 · 社区网格员 · 民政监管场景应用层（六类核心场景）机构智慧运营 · 居家安全守护 · 社区助餐服务 · 健康管理 · 情感陪伴 · 智慧监管AI 能力层语音大模型 · 多模态感知 · 多智能体调度 · 健康画像与风险预测数据层老年人能力档案 · 电子健康档案 · 服务工单 · 补贴与长护险台账感知与终端层毫米波雷达 · 智能床垫 · 智能腕表 · 紧急呼叫 · 服务机器人 · 智能终端安全合规翼隐私保护设计数据本地化/不出市适老化交互规范人机协同边界标准运营翼服务标准与留痕运维与培训体系以租代建等模式绩效评估与迭代
五横，自下而上依次是：感知与终端层（负责「看得见」）、数据层（「记得住」）、AI 能力层（「想得明」）、场景应用层（「办得成」）、用户与服务层（「够得着人」）。两纵是安全合规翼与标准运营翼——隐私保护和运营标准不是附录，而是贯穿全栈的约束条件。这样设计的好处是：各地不必推倒重来，在既有养老信息平台和设施基础上逐层加装即可。同时，数据与知识资源的沉淀要同建设同步规划——老年人能力档案、电子健康档案、服务工单、补贴台账从第一天起就统一编码与标准，避免日后二次治理。
语音大模型交互。老人最大的使用门槛是「不会操作」，最自然的方式是「说话」。语音先经大模型理解，再由意图识别智能体分派给对应的应用智能体处理——助餐、助购、助医、情感陪伴、健康问答等智能体各司其职。天津的实践表明，这一模式让老人对着桌面终端说一句「我想订一份西红柿炒鸡蛋」，订单即可流转到社区食堂[3]。
多模态安全感知。在浴室、卧室等隐私区域，采用无摄像头、无麦克风的毫米波雷达做跌倒检测与行为感知，数据本地处理，从硬件层面守住尊严底线[2]。成都的社区实践中，独居老人跌倒或长时间无活动，系统可在毫秒级触发三级预警，直接推送到网格员手机[11]；无锡蠡园街道的「卫生间姿态识别雷达 + 夜间心率呼吸监测」组合，把从感知异常到人工介入的时长压缩到数秒[9]。
多智能体调度。AI 的第一收益不是替代人，而是放大人。天津中民聚康接入大模型与多智能体协同后，单名管家的服务能力从 20—30 位老人提升到 120—150 位[3]；北京椿萱茂的智慧平台连接数十种设备，无纸化让护理工作效率提升 40%，机构能耗下降 30%，人力成本下降 15%[2]。
健康画像与风险预测。把血压、血糖、睡眠、活动轨迹等数据汇成动态健康画像，从「被动响应」走向「主动干预」：南宁康养服务平台通过深度学习建立个人健康画像，对心率异常提前 30 分钟预警，跌倒事件识别准确率达 92%，并自动启动平台、社区、家属三级响应[12]。
数据与知识资源：底座的地基。四项能力能不能发挥，取决于数据与知识资源的积累。一是统一老人画像主数据：老年人能力评估等级、健康档案、服务偏好、联系人信息一数一源，各场景共用，避免「一套系统一个版本」；二是建好两类知识库：健康知识库沉淀慢病管理、用药禁忌、急救流程等专业内容，照护知识库把资深护理员的处置经验整理成结构化条目，供智能体问答与培训新人复用——这正好对上「经验散落在个人、人走了经验也走了」的行业痛点；三是积累本地语料：老人的方言表达、高频诉求、服务话术是最有价值的数据资产，大模型在本地场景越用越「懂」老人，靠的就是这批语料的持续回流；四是打通政务数据：按《智慧健康养老产业发展行动计划》要求建设健康养老数据中台，与民政的补贴、长护险系统对接，让「数据多跑路、老人少跑腿」[4]。
数据建设要特别注意一分采集、九分治理：采集端宁少勿滥，治理端统一标准，否则越多数据越是负担。
场景一：机构智慧运营。养老机构部署智慧照护平台，连接智能床垫、离床报警、AI 摄像头（公共区域）等终端，实现跌倒秒级报警、护理无纸化、排班与能耗优化。参考深圳龙岗鸿蒙智护养老院：10 余款机器人协同，老人夜间离床，传感器联动地灯并通知护工[13]。机构的投入重点在「平台 + 护理机器人」，按护理型床位占比 80% 的政策要求同步推进[14]。
场景二：居家安全守护。面向独居、空巢、失能老人，按「一户一策」加装毫米波雷达、门磁、水浸、烟感、SOS 按钮等无感终端，接入区域平台统一值守。这是覆盖面最大、感知最直接的场景，建议列为各地第一期建设重点。柳州桥园小区「物业+养老」模式验证了这条路：后台实时接收数据，老人血压异常自动提醒物业上门[12]。
场景三：社区助餐与服务。语音点餐、刷脸结算、送餐调度一体化。天津的语音订餐链路（需求发起—意图识别—订单流转—取餐或送餐上门）可直接移植[3]；广西「暖心民政」计划到 2027 年累计运营老年食堂（助餐点）1000 个[14]，每个助餐点都是天然的服务入口与数据节点。
场景四：健康管理与慢病照护。依托智能腕表、健康一体机建立动态健康档案，异常数据自动同步家庭医生与互联网医院。约 75% 老年人患有慢性病、七成需要每天服药[2]，用药提醒、慢病随访、体检报告解读是大模型最稳的应用面。落地要点有二：一是健康数据接入要与基层医疗卫生机构的家庭医生签约服务联动，让「数据异常」能落到「有人处理」；二是报告解读类输出必须标注「不构成诊疗建议」，最终判断由签约医生把关。
场景五：情感陪伴与认知支持。陪伴机器人支持方言交互、视频通话、用药提醒与文娱活动。柳州「千台养老机器人进家庭」项目为失智老人定制「小洛」机器人，老人说想看女儿，机器人自动拨通视频，并承担防跌倒监测与服药提醒[15]。需要注意：陪伴机器人定位是「亲情的补充而非替代」，推广时应与家属端应用捆绑。
场景六：智慧监管与精准补贴。服务工单全程留痕、上门服务影像打卡，为政府购买服务与长护险基金提供核验依据[10]；民政侧依托区域养老数据中台做补贴核算、站点布局与产业监测。云南普洱用「以租代建、按月付费」模式把 150 个养老点位铺进乡镇，财政一次性投入压力大幅下降[10]，适合在县域复制。复制的边界条件也要写清楚：点位要有基本的网络条件、值守要有专人响应、设备运维要有本地服务商——三者缺一，宁可先做试点再铺开。
图 2 居家安全守护场景示意（AI 生成示意图）
广西的基础与紧迫性。2024 年广西 60 周岁及以上常住老年人口 981 万、占比 19.57%，即将进入中度老龄化社会[16]。另一面是得天独厚的康养禀赋：自治区已把「壮美广西·长寿福地」康养产业作为战略性支柱培育，提出 2025 年总产值 4000 亿元目标[17]。
政策抓手已经就位。《广西「暖心民政」三年行动计划（2025—2027 年）》（桂政办发〔2025〕41 号）专设「智'惠'民政」行动：推进养老服务信息综合平台建设，加快人工智能在居家、社区、机构等养老场景集成应用，发展失能失智照护、情感陪护、健康管理等智能产品，并统筹 431.5 亿元资金保障[14]。柳州、南宁的试点（AI 跌倒识别、「小洛」机器人、康养平台 92% 识别率）已经跑出第一手经验[12][15]；自治区民政智能中枢平台预计 2026 年底前建成，2026 年还将举办「人工智能+旅居康养」大赛[15]。
分三期实施建议。
第一期（6 个月内）打基础。选择 2—3 个基础较好的城区，面向独居与失能老人完成首批「一户一策」无感守护改造，同步上线区域平台值守能力；把助餐点语音订餐作为第一个让老人「有感」的切口。
第二期（6—18 个月）扩面。推广至全部街道，机构智慧化改造与护理型床位达标同步推进，接入长护险与补贴核验，实现服务全程留痕；结合「人工智能+旅居康养」大赛引入优秀方案与企业。
第三期（18 个月后）成生态。依托民政智能中枢平台打通数据，形成「市级平台 + 街道枢纽 + 家庭终端」三级体系，沉淀本地化服务标准与运维体系，向县域复制「以租代建」模式[10]。
图 3 社区智慧养老服务示意（AI 生成示意图）
隐私与尊严优先。居家守护坚持「无摄像头优先」，隐私区域只用毫米波雷达；数据本地存储或属地云部署，监控画面须经老人或监护人授权方可查看——这是成都、普洱等地已验证的做法[10][11]。
适老化不打折。产品坚持「极简操作、方言可用、隐形嵌入」：跌倒监测仪做成小夜灯的样子，一个按键实现紧急呼叫与视频通话[2]。判断标准只有一条——老人愿不愿意用，而不是功能列表有多长。
误报治理。建立「设备—算法—值守」三级校准机制，用模拟演练与人工复核压低误报率，避免「狼来了」消耗信任。预警分级要清晰：什么级别推家属、什么级别叫网格员、什么级别直接联系 120，都要在值守制度里写死。
人机边界清晰。AI 承担巡检、监测、记录等重复性工作，紧急救援、情感关怀、重大决策始终由人负责——所有成熟案例的共同经验是「科技不替代人，而是让人回到陪伴本身」[2]。
综合各地实践，一个中等城区完成第一期建设后，可预期：独居老人意外事件「发现—响应」从小时级进入分钟级；单名照护人员服务半径扩大 3—5 倍；护理员纸质记录时间大幅压缩，转向面对面照料[2][3]。智慧养老的终局不是「机器养人」，而是用技术守住安全底线、用数据支撑精准服务、把人力还给情感陪伴。
往前看，技术供给还在快速升级。智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点已在全国铺开[7]；民政部《关于进一步推进民政科技创新的指导意见》提出，到 2030 年要突破一批关键核心技术，推动助餐助行、移乘转运、康复训练、监测预警等装备安全化、规模化应用[6]。可以预期，护理机器人、康复外骨骼这类「硬抓手」的成本将逐步下降，智慧养老方案要从一开始就为设备升级留好接口——平台是长跑，硬件是换装，接口标准比单点性能更重要。
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