AI时代养老产业数智化转型的路径探索

AI时代养老产业数智化转型的路径探索

物产中大金石集团有限公司

近年来，人工智能技术的突破性发展，为养老产业数智化转型升级注入全新动能。这有助于推动未来养老产业实现从“被动照护”向“主动服务”，“标准化供给”向“个性化适配”，“单一服务”向“全链条生态”的跨越式发展。

一、当前养老行业面临的核心问题

（一）市场分散割裂，资源无法有效整合

一是养老服务市场存在严重的割裂现象，各环节存在脱节问题。《中国养老产业发展报告（2025）》数据显示，我国80%以上的养老机构为单体运营，跨机构资源调配率不足5%，资源整合效能低下，行业间协同不足。二是养老需求与供给之间缺乏有效信息对接，服务响应效率低下。由于缺乏统一的智慧调度平台，养老领域普遍存在“需求找不到服务、服务对接不到需求”的矛盾局面。三是养老服务供给城乡、区域差距显著，资源配置严重失衡。我国城市养老机构相对设施完善、服务专业，而农村地区设施简陋、服务单一；同时，东部发达地区与中西部欠发达地区养老服务差距也较为突出，区域发展不均衡问题亟待解决。

（二）全社会养老成本高企，运营压力持续加大

一是机构养老重资产特征明显，前期投入与运营成本双重承压。养老机构的场地租赁、装修改造等前期投入巨大，属于典型的重资产运营模式，多数机构前期投入回收期长达5~8年。同时，养老机构的设施维护、医疗耗材等运营成本持续攀升，叠加床位平均利用率不足，导致多数机构处于紧平衡或亏损状态，可持续运营能力不足。二是人力成本居高不下且人员流动性大，进一步加重了养老机构的运营负担。养老护理行业劳动强度大、工作环境相对艰苦，加之社会认可度偏低、薪酬待遇处于低位，导致护理人员供给缺口持续扩大。三是居家社区养老“最后一公里”打通成本高昂，服务覆盖面难以扩大。居家社区养老需依托社区服务网点，为居家老人提供上门照料、健康监测、应急救助等服务，但社区服务网点的建设、人员配置、设备投放等成本较高，且服务半径有限，难以实现全方位覆盖。

（三）品质养老诉求难以满足，服务质量亟待提升

一是养老服务缺乏足够的情感交流与人文关怀，难以充分保障老年人的人格尊严与精神需求。当前多数养老服务仍以基础生活照料为主，忽视了老年人的情感陪伴与精神慰藉，老年群体普遍存在孤独感、失落感突出问题。二是过程性、持续性的健康管理服务缺失，难以满足老年人的健康需求。老年人尤其是高龄、慢性病老人，迫切需求健康监测、康复护理、慢病管理等服务，但当前养老服务中，健康管理多以单次体检、应急处理为主，缺乏长期、持续的跟踪监测与个性化干预。三是养老服务同质化严重，进一步制约了品质养老的实现。当前多数养老机构的服务内容大同小异，均以生活照料、餐饮服务为主，缺乏针对失能、失智等特殊老年群体的个性化服务方案，难以满足老年人在文化娱乐、兴趣爱好、精神追求等方面的多元需求。

二、AI时代下养老产业数智化转型的路径探索

针对上述养老行业痛点，AI技术作为数智化转型的核心支撑，可从协同调度、多模态交互、数据治理三大领域入手设计针对性路径，从而重塑养老产业高效协同发展模式。

（一）依托AI协同调度，构建“政府+企业”双层面运营系统，破解资源分散与供需脱节难题

一是在政府宏观层面，打通资源壁垒，强化统筹调度。以AI协同调度为支撑，搭建统筹性数智监管与资源调度平台，整合辖区内养老、医疗、家政等各类资源，打破“信息孤岛”，推动优质资源向普惠领域、薄弱区域倾斜。二是在企业微观层面，优化运营模式，提升运营质效。借助AI协同调度打造精细化数智运营体系，聚焦全养老场景搭建一体化运营平台，破解单体运营低效、资源浪费等问题。三是融合智慧终端与后台系统，构建全场景养老服务生态。依托AI协同调度，整合全场景养老终端设备，融入“AI平台+社区网点+上门服务”三级智能响应体系，构建“终端采集—智能响应—平台调度—服务落地”的完整生态。

（二）依托AI多模态交互，破解居家老人长尾市场需求，实现普惠化服务覆盖

一是通过物联网技术赋能，筑牢居家安全与健康监测防线。针对独居、高龄老人的安全与健康需求，物联网负责数据采集，多模态大模型负责数据融合与交互，部署小型低成本智能终端，实现生命体征与生活状态7×24小时无感监测和应急响应。二是通过语言大模型赋能，实现个性化情感陪伴与需求响应。AI心理疏导机器人可通过语音交互识别老人情绪波动，提供针对性慰藉与心理疏导方案，降低老年抑郁风险。三是通过计算机视觉技术赋能，拓展服务场景与适配能力。依托AI多模态交互技术中的计算机视觉技术，实现居家场景的智能感知与精准服务，填补传统交互方式的短板。同时，通过视觉数据与其他模态数据的融合分析，精准判断老人生活习惯、健康状态，为个性化服务方案制定提供支撑。

（三）依托AI数据治理技术，加快养老产业发展，降低养老服务供给成本

一是数据治理赋能慢性病管理，降低健康服务成本。依托AI数据治理技术，构建全流程慢性病管理体系，通过多渠道采集慢性病数据，经清洗整合分析后建立标准化健康数据库，精准预警健康风险，实现“早发现、早干预”，减少并发症及医疗支出。二是数据治理推动护理机器人产业升级，降低人力成本。针对养老护理员缺口大、人力成本高的问题，依托AI数据治理技术推动护理机器人研发与落地，通过标准化数据赋能破解机器人研发适配性不足、量产难度大、使用成本高的痛点，有效替代送药、送餐、基础照料等重复性体力劳动，缓解人力短缺压力。三是数据治理优化资源配置，降低整体运营成本。依托AI数据治理技术，分析养老机构、社区服务中心的运营数据，优化资源配置方案，减少资源闲置浪费。同时，通过分析居家养老需求数据，优化社区服务网点布局及人员配置，缩小服务半径，降低上门服务的人力与交通成本，提升服务效率与性价比。