智能养老：从技术可行迈向服务可及

（三）技术扩散：尚未进入寻常百姓家

综观人口老龄化先发国家，智能养老仍是一种“机构化”的技术方案，尚未真正走入寻常百姓家。2024年日本北九州市一项针对311家护理机构的调查显示，53.4%的机构已引入智能养老设备，其中护理运营支持类（信息系统）和健康监测看护类占比最高，分别为57.4%和54.5%。但更多机构的引入动力明显不足，日本介护劳动安定中心同年针对8990家护理机构的调研发现，超半数机构尚未考虑引进智能设备。我国的情况大致相同。据统计，我国智能养老应用场景中，养老机构约占50%，社区和家庭场景分别占30%和20%。

小型化、标准化的健康监测设备在老年人群中逐渐被接受，但普及率并不高。据头豹研究院行业研究数据，日常生活服务、环境安全监测类产品普及率最高，分别达到26%和22%。中国人民大学2023年中国老龄社会追踪调查数据显示，在1.2万名受访老年人中，仅智能手表普及率超过10%，智能监测摄像头、智能轮椅、睡眠监测器等产品普及率约为3%。即便是失能老人这一重点照护群体，智能轮椅与手环的普及率也仅为16%左右（见图2）。

图2  部分智能养老产品普及率（%）

数据来源：中国人民大学，2023年中国老龄社会追踪调查（CLASS）。

市场是最直接的检验者。上述分析表明，智能养老的“技术可能”并不自动转化为“服务可及”。从实验室到百姓家，中间仍有较长的路要走。

三、从“实验室”走向“百姓家”还需达到三个条件

几乎每一种基础技术的诞生，都遵循一个恒定不变的规律：随着时间的推移，这种技术的成本会降低，使用变得越来越容易，最终得以大规模扩散普及。趋势确是如此，但普及的快慢好坏，除了技术本身，还有一些更基本的问题。

（一）产品性能与实际需求相匹配

产品“好用”是技术扩散的第一条件。但现在很多产品还做不到：

一是功能难满足实际需求。市场亟需能扶起跌倒老人、帮助老年人穿衣的设备，但大部分产品仍然只能做搬运、辅助坐起等简单动作。安全监护领域同样如此。调研发现，有些设备的误报率高达40%，不是因为技术不够灵敏，而是居家环境太复杂，如光线变化、家具遮挡、老年人行为具有多样性等。大多防跌倒产品只能事后报警，做不到事前预防。如果技术只能记录事故，做不到预防风险，其价值就大打折扣。

二是设计存在不适老现象。一些健康监测手环屏幕小、按键小，还要频繁充电，这些设计不适合感知觉都在退化的老年人。这并不是因为技术做不到大屏和长续航，而是因为工业品设计的逻辑是标准化。在照护领域，为偏瘫老人设计的辅助移位产品，往往不适用于认知障碍老年人。老年人不是“标准人”，用一套模具去套一个异质群体，产品自然不好用。

三是产品忽略老年人的特殊心理。老年人不愿意使用智能设备，很大程度上是出于三个担心：担心被贴上脆弱标签，担心自己起居时被实时观看，担心机器会替代子女探望。这三重担心的核心在于，技术承诺保障安全，却未承诺保障尊严。这些不是技术障碍，而是产品在研发时，需要考虑到人性。

产品要做到“好用”很难，但通过大规模、多样化数据采集，可以让产品更贴合老年人实际需求。但是，真实的场景数据掌握在养老服务机构和家庭手中，而研发生产的收益却由研发生产企业获得，数据提供方反而承担隐私及合规风险。产权不清、收益风险分担机制不明，场景就难大规模开放。结果造成数据不足→技术不成熟→产品不好用→市场萎缩→数据更少。要打破循环，先要理清数据产权，谁受益、谁担责。

（二）产品价格与实际支付能力相匹配

产品“用得起”是技术扩散的第二个条件。国内外研究一致表明，价格偏高是智能养老产品难以普及的首要瓶颈。据央视网2026年5月报道，一台功能完善的养老机器人，售价从数万元到数十万元不等。在养老服务行业整体利润承压、老年人支付能力有限的双重约束下，购买方在比较智能养老与人力养老的短期成本收益后，往往发现前者带来的收益尚不及后者。

成本居高不下的原因有三：

研发环节，部分高精度传感器、AI主控芯片等核心零部件仍依赖进口，直接推高成本。事实上，我国已在关键核心技术上处于领先位势，据行业研究数据，机器人核心RV减速器2024年国产化率突破60.8%，逐步实现进口替代。仍然依赖进口并不是因为国内造不出，而是下游需求没成规模，上游产业没有动力加大投入。

生产环节，“规模不经济”问题突出。老年人身体、认知、居住环境、照护模式等存在较大差异，单一设备较难适配多元需求，标准化量产、摊薄固定成本的路走不通，据报道，养老机器人企业年产量普遍低于1000台。由此形成负向循环：量产规模偏小→单件分摊成本抬升→终端售价走高→抑制居民有效需求→企业进一步压缩产能。

使用环节，设备后续的服务成本常被忽视。智能养老设备并非单次消费即可，如果脱离后续服务支撑，硬件或沦为摆设。后续服务既包括设备安装、适配、检修、软件迭代等硬件维护，也包括与线下应急体系的联动响应。健康监测设备若仅有数据采集和警报功能，与急救、社区等服务网络缺乏衔接，实际价值将缩水，这些都是设备的“隐性成本”。

（三）产品安全合规性与实际诉求相匹配

产品“放心用”是技术扩散的第三个条件。但若养老真的由机器部分接管，出了问题谁来担责，安全如何保障，伦理问题如何解决等都未有定论。

责任认定。智能养老的服务对象多为身体或认知能力受损、甚至失能的老年人，他们往往无法自主表达诉求与评价服务，存在委托代理问题。若护理机器人因传感器故障导致老年人跌倒受伤，责任应归属于硬件制造商（传感器缺陷）、软件开发者（算法误判）、机构运营者（维护不当），还是现场护理员（监管缺失）？在多层次、多主体、多环节的智能养老系统中，责任是分散的，传统的过错责任方式面临新情境。

安全控制。当人工智能不再局限于执行提醒患者吃药等人们设定好的程序，而是通过自我学习，自行给出药物建议，但即便是最高级的人工智能专家，也不知道AI是如何给出这些建议的。在此情况下，谁来控制、如何控制决策安全仍然模糊。此外，智能养老系统持续采集老年人的生物特征、行为模式、健康状态、社交关系等敏感数据，且这些数据很可能越来越集中于几家巨头企业，这些数据如何被使用、访问权限如何界定，均需要更明确的规则指引。

伦理边界。智能养老存在两种模式：人机协作（人类决策、机器执行）与AI主导（算法评估、AI决策），目前仍以第一种为主。随着深度学习和多模态大模型的发展，AI正从信息处理工具向自主决策主体演进。AI在养老决策中的角色，可能会超越单纯的工具，成为真正的参与者。届时，人们如果越来越多地通过技术手段替代自己抚养父母，我们又该如何看待自己与父母的关系？我们何以为子女？这最终挑战的是“人何以为人”的根本命题。

四、以制度创新推动服务可及

（一）尊重技术扩散规律，分阶段进行产品布局

基于技术成熟度及成本可控性，短期可优先推广毫米波雷达、传感床垫等低成本、标准化、无接触监测设备。该类产品量产门槛较低、效果可量化，能助力减少夜间巡护人力，快速形成规模效应摊薄成本。同步完善场景联动技术配套，打通设备预警、社区网格员、上门护理服务、基层医疗机构服务等链路，破解技术空心化问题。产品设计落实适老标准，简化操作界面，降低老年人、护理人员使用门槛。中长期布局移位、出行、助浴等高单价重型养老机器人，先期可以机构集中采购、社区共享租赁为主。

（二）引导科技与产业创新深度融合，提高产品性能

一方面，可推进智能养老产品的关键核心硬件资本要素市场化，探索产业联盟联合研发、股权共担机制，对完成国产替代的零部件厂商给予一定税收抵扣，减少进口刚性溢价。另一方面，探索构建老年健康数据要素市场化交易机制，明确老年人、养老机构、科技企业等主体数据产权，搭建区域性脱敏养老数据公共交易平台，建立数据定价、营收分成规则，引导社区、居家养老等站点自愿纳入实证场景库，建立产权清晰、定价合理、流转顺畅的数据要素市场。

（三）供需两侧发力，打破“规模不经济”困局

在供给侧，引导产业协同，解决企业不敢试、不敢产问题。一是探索拓展首台（套）政策覆盖范围。现行首台（套）重大技术装备推广目录以工业装备为主，建议将护理机器人、康复机器人等照护刚需产品的核心部件纳入国家级首台（套）目录，配套应用保险和财政补贴组合机制。二是搭建多主体协同平台，鼓励产学研用深度融合，上下游企业组建制造联盟，通用模块联合生产、细分功能差异化开发，共享产线、模具等摊薄生产成本。

在需求侧，优化支付方式降低使用成本。部分产品一次性采购成本过高，可能的思路在于分割采购成本与支付保险支持。一是完善产品租赁制度。优化上门评估、适配调适、设备消毒、设备维修、定期巡检、功能升级、回收翻新等全流程服务，产品回收后执行统一清洁、消毒、检测、翻新流程，符合医疗级卫生标准后方可再次出租。二是适时将相关产品纳入长护险支付范畴。国家医保局《国家长期护理保险服务项目目录（试行）》已明确，国家层面根据人口形势变化和制度发展，研究探索将长期护理相关智能化服务和支持性辅助器具等纳入支付范围。这一政策若落地，或将较大程度改变智能养老产品的支付结构，降低使用门槛。

（四）创新治理机制，守住安全合规底线

技术带来效率，也带来不确定性。当前的发展阶段是人机协同，是机器辅助人，而非机器替代人。政策导向应在于，如何通过谨慎设计与授权，在确保养老人工自主性的前提下让技术为我所用。

一是建立“分级授权”机制，厘清人机责任边界。日常事务性照护可交由AI执行；涉及健康判断的决策需人机协作，保留专业人员签字权；涉及生命尊严和重大利益的事项必须保留给人类。对于AI自主决策的事项，须建立人类否决权机制。遵照“谁受益、谁承担后果”原则，谁明确授权主体与责任主体的法定关系。防止“算法黑箱”侵蚀人的主体性。

二是强化信息与数据安全监管。人工智能的深度伪造能力为养老诈骗提供可乘之机，需加大对虚假信息的打击力度。明确算法对数据的使用权限，进行风险评估，建立监管框架与核查机制，确保老年人隐私安全。探索养老服务机器人等安全标准，明确紧急制动与数据隐私保护等关键事项。

纪竞垚，国家发展改革委社会发展研究所（中国宏观经济研究院）副研究员。