文 | 長青研究社，作者 ∣ 章大俊，編輯 ∣ 袁梓澤
當每5個中國人裡就有1位老人，當養老床位缺口超過1800萬張，當千萬家庭為照顧失能老人焦頭爛額……這不是某個科幻電影的設定，而是我們正在經歷的銀髮時代真相。
中國作為人口大國，老齡化問題尤為突出，根據國家統計局數據，截至2023年底，我國60歲及以上人口、65歲及以上人口分別達到2.97億人、2.17億人，對應人口佔比分別為 21.07%、15.38%，我國已全面進入中度老齡化階段，但人均 GDP較主流老齡化發達國家有明顯差距，“未富先老”成為中國銀髮時代最大的挑戰。
中國老年人口數據
最近3個月全國養老院悄悄出現了一批"數字護工"——它們能聽懂30種方言的"嘮叨"，能預判老人跌倒的0.3秒間隙，甚至比子女更早發現爸媽的血糖異常。這些變化背後是以Chatgpt、Deepseek為代表人工智慧2.0時代的到來，“AI+”正在成為行業發展的新趨勢，而AI+養老也成為破解中國養老難題提供了全新路徑。
隨著中國加速步入中度老齡化階段，銀髮經濟規模呈現幾何級增長態勢，預計2025年將突破12萬億大關。而傳統的養老格局面臨著多重困境：服務供給失衡、體驗斷層、效率瓶頸。這種結構性的矛盾將導致萬億級市場潛力難以充分釋放。
從護理人員與機構床位來看，服務供給失衡。博鼇亞洲論壇全球健康論壇第三屆大會期間，國家衛健委老齡健康司副司長劉芳表示，目前國內部分失能老年人有4000萬人。按照3位失能老人配1名護理人員國際通用標準，需約1333萬護理人員，而目前我國僅有50多萬名持證養老護理的服務人員，護理人員缺口達1000多萬。
基於《中國老齡產業發展報告》及國家衛健委公開數據，全國養老（院）床位僅為220萬張，按照7%機構養老需求測算，2023年全國養老床位的需求是2079萬張，機構供需床位比1:14.2。
從現有服務體驗來說，老人體驗斷層。根據中央民族大學聯合光明日報開展的調研，67.5%的老年人認為現有產品的字型大小、字間距不符合需求，58.3%認為文字難以看清，62.88%認為手機音量過小。中國互聯網絡資訊中心（CNNIC）數據顯示，截至2022年，60歲及以上老年線民規模達1.53億，但仍有超半數老年人因技術障礙無法充分享受數字服務。
從服務效率來看，養老服務供給效率不足。根據中國老齡科學研究中心發佈的《中國養老服務發展報告》，社區居家養老服務中，人力成本佔比普遍在55%-70%之間，主要包含護理人員工資、培訓費用及管理成本，且護理人員離職率高達30%。根據《“十四五”城鄉社區服務體系建設規劃》，社區養老服務設施應覆蓋15分鐘步行圈，但實際覆蓋率不足60%。
而以大模型為核心的AI技術帶來的三大變革能力，成為破局養老服務困境的關鍵：
第一，認知智慧突破。認知智慧的突破正推動AI從基礎的知識檢索向複雜決策支援躍遷。以OpenAI的GPT-4為例，其在專業場景的決策能力已超越人類基準——在美國律師資格考試中得分超過90%考生，能夠生成符合法律邏輯的合同條款並識別潛在風險。
這些技術突破標誌著AI已從“資訊搬運工”進化為具備推理能力的“決策顧問”，正在重構高價值行業的服務範式，為解決養老服務困境提供了新的可能性。
第二，多模態交互進化。多模態交互進化通過整合語音、視覺、觸覺等多維度交互能力，徹底改變了老年用戶與技術設備的互動方式。其中，科大訊飛的語音模型方言識別準確率超95%，支援粵語、閩南語等200種方言，使智慧設備能自然理解老年人語言習慣。
AI情感計算模組可以通過分析面部微表情和語音語調，抑鬱情緒識別準確率達87%，幫助養老機構提前干預心理危機。多模態交互進化不僅降低了技術使用門檻，更將服務效率提升40%以上。
科大訊飛語音辨識覆蓋202種方言
第三，多維數據分析融合。AI大模型通過整合老年人健康數據、消費偏好及社交活躍度等多維度資訊，構建精準用戶畫像，推動服務從“標準化供給”向“千人千面”躍遷。比如在電商場景中，AI結合購物行為與健康數據生成個人化商品組合，其本質上是通過數據驅動的需求洞察，將銀髮群體隱性需求轉化為可量化指標，最終實現服務轉化效率與用戶體驗的雙重突破。
因此，我們認為基於AI大模型，銀髮產業面臨的結構性矛盾有望獲得解決。而基於AI大模型的破局邏輯，銀髮經濟有四大場景正在被重構。
在傳統的老年人群健康管理模式下，銀髮人群面臨多重痛點：數據監測碎片化、健康預警滯後、個性化服務缺失，以及操作門檻高導致老年人對複雜健康管理工具接受度低。而整體操作模式以"事後干預"為主，需頻繁往返醫院、依賴人工問診，導致時間成本高、經濟負擔重，且易因資訊斷層造成漏診誤診風險。
AI+健康管理應用主要是通過多模態數據融合（整合穿戴式裝置、電子病歷、基因檢測等數據流）、動態風險預測（基於時序數據分析建立疾病風險圖譜）、個人化干預生成（通過強化學習輸出飲食、運動、用藥方案）及自然語言交互（語音/文本對話降低使用門檻）四大技術路徑實現健康管理範式轉移。
比如，通過分析連續30天的睡眠、心率變異性與環境數據監測，模型可提前14天預測心血管事件風險；結合用藥記錄與基因組學特徵，生成藥物副作用預警，並及時提醒老年人群。整體來看，基於大模型可實現技術閉環覆蓋“數據採集-風險評估-主動干預-效果追蹤”全鏈條，將健康管理顆粒度從"群體均值"推進至"個體即時"。
基於多模態數據融合的健康管理
2024年8月美年健康集團基於AI大模型發佈了AI智慧血糖管理助手“糖豆”，糖豆不僅運用先進的智慧硬體和AI技術提供動態血糖監測，而且結合功能營養素的科學調配，從用藥指導、飲食調整、運動建議等方面為每位使用者定製“一人一策”的個人化血糖管理方案，基本上可實現“數據採集-風險評估-主動干預-效果追蹤”全鏈條的健康管理服務。
在當前的養老模式中，服務供給嚴重不足，其中，供給人員的缺口多達1000萬，而基於AI大模型的智慧照護有機會成為關鍵救場力量。AI技術在照護領域的應用，不僅有助於緩解護理員短缺，同時使得老年照護不再是“一刀切”，而是針對每位老年人具體的身體狀況和健康目標提供照護服務。
AI+智慧照護的應用主要體現在兩個方面，一是AI智能監測，二是AI照護機器人。
在AI智能監測方面，主要是通過智慧穿戴設備搭配AI演算法，全天候監測老年人群的心率、血壓、血氧、血糖、睡眠品質等生命體征與健康數據，通過AI圖像識別、毫米波雷達等前沿科技，對老人的行動狀態進行精準捕捉，一旦察覺老人跌倒等異常狀況，即刻發出求救信號，爭取黃金救援時間。
在AI照護機器人方面，國內AI護理機器人、AI康復機器人等創新產品不斷湧現，尤其是在大模型與具身智慧機器人結合后，具身智慧通過硬體，如高精度感測器、柔性機械臂，與多模態大模型的深度集成，使機器人具備環境感知、動態決策和精準執行能力。
近日，深圳大學附屬華南醫院部署的護理機器人，通過結合大模型，可自主完成體溫監測、康復訓練指導等任務，並即時調整服務策略。大模型在語言理解、視覺識別和醫療知識庫領域的突破，使機器人能夠處理複雜護理場景。
傳統老年教育面臨三大核心挑戰：
一是資源分配不均與供給不足。線下教育資源集中於城市中心區域，偏遠地區老年人難以獲得系統化學習機會，而優質師資短缺進一步加劇供需矛盾。
二是教學模式殭化。老年教育課程內容多為統一化技能培訓，如手機操作、健康知識，缺乏個人化設計，難以滿足老年人多樣化的學習需求。
三是交互門檻高。老年人普遍對複雜操作介面，如APP、智能設備等等存在使用障礙，傳統數位化工具依賴手動操作，導致學習效率低下。
AI大模型通過自然交互與場景化學習、個性化知識圖譜動態適配、認知輔助三個路徑重塑老年教育場景。在自然交互與場景化學習上，AI+老年教育基於語音辨識和多模態交互技術，老年人無需手動操作設備，可以直接通過口語指令獲取服務，比如通過AI生成戲曲講解。
在個人化知識圖譜與動態適配上，利用大模型對老年人學習數據進行分析，構建動態知識圖譜，實現學習內容的精準與個人化推薦，比如適配老年人的幽默型講解、嚴謹型講解等。
在認知輔助與情感陪伴上，大模型通過工作記憶模組和情感分析技術，提供漸進式學習引導，比如針對早期認知障礙老人，AI可設計分步問答、重複訓練等交互模式。
傳統適老化產品在交互設計和服務適配上面臨三大瓶頸：
一是信息呈現與認知障礙。老年人常因視力衰退、認知能力下降難以理解複雜介面或專業術語。例如，藥品說明書常因字體過小、表述晦澀導致用藥錯誤風險，而智能設備操作流程繁瑣進一步加劇使用門檻。
二是功能單一性與場景割裂。多數適老化產品僅聚焦基礎功能，如大字體、語音播報，缺乏與生活場景的深度結合，再比如，健康監測設備僅提供數據展示，未關聯用藥提醒、急救回應等延伸服務。
三是隱私與安全隱憂。傳統數位化產品依賴雲端數據處理，老年人對數據洩露的擔憂限制了使用意願，而當地語系化智慧解決方案的缺失加劇了這一矛盾。
而AI+產品適老化通過多模態交互、場景化服務、主動式服務三個方面重構了適老化產品的交互邏輯。基於語音辨識和生成式大模型，老年人可通過口語指令或方言直接獲取服務。
比如，百度健康AI用藥說明書通過文心大模型將專業藥品資訊轉換為口語化解答，支持語音問答和大字版二維碼生成，可覆蓋98%常用藥品，日均服務超10萬老年使用者。
百度健康AI用藥說明書
在AI大模型的深度賦能下，傳統銀髮產業的服務範式正經歷系統性重構，AI大模型通過多模態交互、動態知識圖譜等技術，正在打破“低效供給-被動需求”的舊迴圈，面對“老齡化+AI化”的歷史性拐點，企業必須加速佈局，避免錯失技術紅利與萬億級市場機遇。我們將提供企業佈局AI的三大策略：
第一，需求錨定：聚焦高頻剛需場景，規避炫技陷阱。比如在健康安全場景中，AI體征監測，如心率、跌倒檢測，可實現實時預警；在生活服務場景中，需聚焦用藥提醒、語音購物等剛性需求。同時需規避技術陷阱，避免過度追求人臉識別精度等“偽需求”，採用模組化架構快速適配場景。
第二，搭建聯盟：構建產業生態聯盟，實現資源分享。企業應積極與產業鏈上下游企業建立戰略合作夥伴關係。與AI技術供應商合作，獲取先進的演算法和技術支援，確保自身在AI應用上的領先性；與老年用品製造商合作，共同開展產品適老化改造，打造智慧健康監測設備、方便操作的家電等。與醫療機構、養老機構合作，建立數據共享平臺，為老人提供連續、一體化的健康服務。
第三，政策借力：參與行業標準制定，引領行業發展。當前 AI 賦能銀髮產業處於早期階段，企業應積极參與行業標準的制定和完善工作，發揮自身的技術和實踐優勢，為行業發展提供規範和指導。通過參與標準制定，企業不僅可以提升自身在行業內的影響力和話語權，還可以推動整個行業的健康、有序發展，為企業創造更好的市場環境和發展機遇。
在“AI+老齡化”的深度交匯中，銀髮經濟正迎來技術向善與商業向實的雙重機遇。AI大模型正在重塑傳統銀髮產業的服務範式，從健康管理中的即時生理監測與風險預警，到適老化產品的智慧交互設計，再到老年教育的個人化學習路徑規劃，技術不僅填補了傳統服務“低效供給-被動需求”的缺口，更催生出以精準化、人性化為核心的產業新生態。
“銀髮經濟不是夕陽產業，而是被AI點燃的星辰大海”。