文 | 长青研究社，作者 ∣ 章大俊，编辑 ∣ 袁梓泽
当每5个中国人里就有1位老人，当养老床位缺口超过1800万张，当千万家庭为照顾失能老人焦头烂额……这不是某个科幻电影的设定，而是我们正在经历的银发时代真相。
中国作为人口大国，老龄化问题尤为突出，根据国家统计局数据，截至2023年底，我国60岁及以上人口、65岁及以上人口分别达到2.97亿人、2.17亿人，对应人口占比分别为 21.07%、15.38%，我国已全面进入中度老龄化阶段，但人均 GDP较主流老龄化发达国家有明显差距，“未富先老”成为中国银发时代最大的挑战。
中国老年人口数据
最近3个月全国养老院悄悄出现了一批"数字护工"——它们能听懂30种方言的"唠叨"，能预判老人跌倒的0.3秒间隙，甚至比子女更早发现爸妈的血糖异常。这些变化背后是以Chatgpt、Deepseek为代表人工智能2.0时代的到来，“AI+”正在成为行业发展的新趋势，而AI+养老也成为破解中国养老难题提供了全新路径。
银发经济新变量——AI大模型的破局逻辑
随着中国加速步入中度老龄化阶段，银发经济规模呈现几何级增长态势，预计2025年将突破12万亿大关。而传统的养老格局面临着多重困境：服务供给失衡、体验断层、效率瓶颈。这种结构性的矛盾将导致万亿级市场潜力难以充分释放。
从护理人员与机构床位来看，服务供给失衡。博鳌亚洲论坛全球健康论坛第三届大会期间，国家卫健委老龄健康司副司长刘芳表示，目前国内部分失能老年人有4000万人。按照3位失能老人配1名护理人员国际通用标准，需约1333万护理人员，而目前我国仅有50多万名持证养老护理的服务人员，护理人员缺口达1000多万。
基于《中国老龄产业发展报告》及国家卫健委公开数据，全国养老（院）床位仅为220万张，按照7%机构养老需求测算，2023年全国养老床位的需求是2079万张，机构供需床位比1:14.2。
从现有服务体验来说，老人体验断层。根据中央民族大学联合光明日报开展的调研，67.5%的老年人认为现有产品的字号、字间距不符合需求，58.3%认为文字难以看清，62.88%认为手机音量过小。中国互联网络信息中心（CNNIC）数据显示，截至2022年，60岁及以上老年网民规模达1.53亿，但仍有超半数老年人因技术障碍无法充分享受数字服务。
从服务效率来看，养老服务供给效率不足。根据中国老龄科学研究中心发布的《中国养老服务发展报告》，社区居家养老服务中，人力成本占比普遍在55%-70%之间，主要包含护理人员工资、培训费用及管理成本，且护理人员离职率高达30%。根据《“十四五”城乡社区服务体系建设规划》，社区养老服务设施应覆盖15分钟步行圈，但实际覆盖率不足60%。
而以大模型为核心的AI技术带来的三大变革能力，成为破局养老服务困境的关键：
第一，认知智能突破。认知智能的突破正推动AI从基础的知识检索向复杂决策支持跃迁。以OpenAI的GPT-4为例，其在专业场景的决策能力已超越人类基准——在美国律师资格考试中得分超过90%考生，能够生成符合法律逻辑的合同条款并识别潜在风险。
这些技术突破标志着AI已从“信息搬运工”进化为具备推理能力的“决策顾问”，正在重构高价值行业的服务范式，为解决养老服务困境提供了新的可能性。
第二，多模态交互进化。多模态交互进化通过整合语音、视觉、触觉等多维度交互能力，彻底改变了老年用户与技术设备的互动方式。其中，科大讯飞的语音模型方言识别准确率超95%，支持粤语、闽南语等200种方言，使智能设备能自然理解老年人语言习惯。
AI情感计算模块可以通过分析面部微表情和语音语调，抑郁情绪识别准确率达87%，帮助养老机构提前干预心理危机。多模态交互进化不仅降低了技术使用门槛，更将服务效率提升40%以上。
科大讯飞语音识别覆盖202种方言
第三，多维数据分析融合。AI大模型通过整合老年人健康数据、消费偏好及社交活跃度等多维度信息，构建精准用户画像，推动服务从“标准化供给”向“千人千面”跃迁。比如在电商场景中，AI结合购物行为与健康数据生成个性化商品组合，其本质上是通过数据驱动的需求洞察，将银发群体隐性需求转化为可量化指标，最终实现服务转化效率与用户体验的双重突破。
因此，我们认为基于AI大模型，银发产业面临的结构性矛盾有望获得解决。而基于AI大模型的破局逻辑，银发经济有四大场景正在被重构。
核心场景重构：AI大模型的实战地图
- 场景1：AI+健康管理——“治病”到“全病程”范式转移
在传统的老年人群健康管理模式下，银发人群面临多重痛点：数据监测碎片化、健康预警滞后、个性化服务缺失，以及操作门槛高导致老年人对复杂健康管理工具接受度低。而整体操作模式以"事后干预"为主，需频繁往返医院、依赖人工问诊，导致时间成本高、经济负担重，且易因信息断层造成漏诊误诊风险。
AI+健康管理应用主要是通过多模态数据融合（整合可穿戴设备、电子病历、基因检测等数据流）、动态风险预测（基于时序数据分析建立疾病风险图谱）、个性化干预生成（通过强化学习输出饮食、运动、用药方案）及自然语言交互（语音/文本对话降低使用门槛）四大技术路径实现健康管理范式转移。
比如，通过分析连续30天的睡眠、心率变异性与环境数据监测，模型可提前14天预测心血管事件风险；结合用药记录与基因组学特征，生成药物副作用预警，并及时提醒老年人群。整体来看，基于大模型可实现技术闭环覆盖“数据采集-风险评估-主动干预-效果追踪”全链条，将健康管理颗粒度从"群体均值"推进至"个体实时"。
基于多模态数据融合的健康管理
2024年8月美年健康集团基于AI大模型发布了AI智能血糖管理助手“糖豆”，糖豆不仅运用先进的智能硬件和AI技术提供动态血糖监测，而且结合功能营养素的科学调配，从用药指导、饮食调整、运动建议等方面为每位用户定制“一人一策”的个性化血糖管理方案，基本上可实现“数据采集-风险评估-主动干预-效果追踪”全链条的健康管理服务。
- 场景2：AI+智能照护——机器人替代与人力成本革命
在当前的养老模式中，服务供给严重不足，其中，供给人员的缺口多达1000万，而基于AI大模型的智能照护有机会成为关键救场力量。AI技术在照护领域的应用，不仅有助于缓解护理员短缺，同时使得老年照护不再是“一刀切”，而是针对每位老年人具体的身体状况和健康目标提供照护服务。
AI+智能照护的应用主要体现在两个方面，一是AI智能监测，二是AI照护机器人。
在AI智能监测方面，主要是通过智能穿戴设备搭配AI算法，全天候监测老年人群的心率、血压、血氧、血糖、睡眠质量等生命体征与健康数据，通过AI图像识别、毫米波雷达等前沿科技，对老人的行动状态进行精准捕捉，一旦察觉老人跌倒等异常状况，即刻发出求救信号，争取黄金救援时间。
在AI照护机器人方面，国内AI护理机器人、AI康复机器人等创新产品不断涌现，尤其是在大模型与具身智能机器人结合后，具身智能通过硬件，如高精度传感器、柔性机械臂，与多模态大模型的深度集成，使机器人具备环境感知、动态决策和精准执行能力。
近日，深圳大学附属华南医院部署的护理机器人，通过结合大模型，可自主完成体温监测、康复训练指导等任务，并实时调整服务策略。大模型在语言理解、视觉识别和医疗知识库领域的突破，使机器人能够处理复杂护理场景。
- 场景3：AI+老年教育——重塑老年教育场景新形态
传统老年教育面临三大核心挑战：
一是资源分配不均与供给不足。线下教育资源集中于城市中心区域，偏远地区老年人难以获得系统化学习机会，而优质师资短缺进一步加剧供需矛盾。
二是教学模式僵化。老年教育课程内容多为统一化技能培训，如手机操作、健康知识，缺乏个性化设计，难以满足老年人多样化的学习需求。
三是交互门槛高。老年人普遍对复杂操作界面，如APP、智能设备等等存在使用障碍，传统数字化工具依赖手动操作，导致学习效率低下。
AI大模型通过自然交互与场景化学习、个性化知识图谱动态适配、认知辅助三个路径重塑老年教育场景。在自然交互与场景化学习上，AI+老年教育基于语音识别和多模态交互技术，老年人无需手动操作设备，可以直接通过口语指令获取服务，比如通过AI生成戏曲讲解。
在个性化知识图谱与动态适配上，利用大模型对老年人学习数据进行分析，构建动态知识图谱，实现学习内容的精准与个性化推荐，比如适配老年人的幽默型讲解、严谨型讲解等。
在认知辅助与情感陪伴上，大模型通过工作记忆模块和情感分析技术，提供渐进式学习引导，比如针对早期认知障碍老人，AI可设计分步问答、重复训练等交互模式。
- 场景4：AI+产品适老化——重构适老化产品交互逻辑
传统适老化产品在交互设计和服务适配上面临三大瓶颈：
一是信息呈现与认知障碍。老年人常因视力衰退、认知能力下降难以理解复杂界面或专业术语。例如，药品说明书常因字体过小、表述晦涩导致用药错误风险，而智能设备操作流程繁琐进一步加剧使用门槛。
二是功能单一性与场景割裂。多数适老化产品仅聚焦基础功能，如大字体、语音播报，缺乏与生活场景的深度结合，再比如，健康监测设备仅提供数据展示，未关联用药提醒、急救响应等延伸服务。
三是隐私与安全隐忧。传统数字化产品依赖云端数据处理，老年人对数据泄露的担忧限制了使用意愿，而本地化智能解决方案的缺失加剧了这一矛盾。
而AI+产品适老化通过多模态交互、场景化服务、主动式服务三个方面重构了适老化产品的交互逻辑。基于语音识别和生成式大模型，老年人可通过口语指令或方言直接获取服务。
比如，百度健康AI用药说明书通过文心大模型将专业药品信息转换为口语化解答，支持语音问答和大字版二维码生成，可覆盖98%常用药品，日均服务超10万老年用户。
百度健康AI用药说明书
行动指南：企业布局AI的三大策略
在AI大模型的深度赋能下，传统银发产业的服务范式正经历系统性重构，AI大模型通过多模态交互、动态知识图谱等技术，正在打破“低效供给-被动需求”的旧循环，面对“老龄化+AI化”的历史性拐点，企业必须加速布局，避免错失技术红利与万亿级市场机遇。我们将提供企业布局AI的三大策略：
第一，需求锚定：聚焦高频刚需场景，规避炫技陷阱。比如在健康安全场景中，AI体征监测，如心率、跌倒检测，可实现实时预警；在生活服务场景中，需聚焦用药提醒、语音购物等刚性需求。同时需规避技术陷阱，避免过度追求人脸识别精度等“伪需求”，采用模块化架构快速适配场景。
第二，搭建联盟：构建产业生态联盟，实现资源共享。企业应积极与产业链上下游企业建立战略合作伙伴关系。与AI技术提供商合作，获取先进的算法和技术支持，确保自身在AI应用上的领先性；与老年用品制造商合作，共同开展产品适老化改造，打造智能健康监测设备、方便操作的家电等。与医疗机构、养老机构合作，建立数据共享平台，为老人提供连续、一体化的健康服务。
第三，政策借力：参与行业标准制定，引领行业发展。当前 AI 赋能银发产业处于早期阶段，企业应积极参与行业标准的制定和完善工作，发挥自身的技术和实践优势，为行业发展提供规范和指导。通过参与标准制定，企业不仅可以提升自身在行业内的影响力和话语权，还可以推动整个行业的健康、有序发展，为企业创造更好的市场环境和发展机遇。
在“AI+老龄化”的深度交汇中，银发经济正迎来技术向善与商业向实的双重机遇。AI大模型正在重塑传统银发产业的服务范式，从健康管理中的实时生理监测与风险预警，到适老化产品的智能交互设计，再到老年教育的个性化学习路径规划，技术不仅填补了传统服务“低效供给-被动需求”的缺口，更催生出以精准化、人性化为核心的产业新生态。
“银发经济不是夕阳产业，而是被AI点燃的星辰大海”。
