摘要: 人口老龄化已然成为我国现阶段及未来一段时期内的基本国情，居家养老作为我国主要的养老模式，在供需匹配、资源配置和服务质量等方面均存在明显不足。本文围绕技术、需求、场景和价值四个维度，较为系统地剖析了人工智能赋能居家养老模式的内在逻辑，并得出如下结论，人工智能赋能居家养老模式是以技术为依托，需求为导向，场景为载体，价值为目标的新型养老模式；技术、需求、场景三者的深度融合与动态协调是人工智能赋能居家养老模式价值创造的前提；未来我国需加强技术、需求、场景等三维度的实践路径探索，同时需要关注技术伦理、隐私保护、资源分配、标准制定以及监管优化等方面的问题。
Abstract: The aging of the population has become the basic national conditions of our country at this stage and for a period of time in the future. As the main pension model in China, home-based care for the aged has obvious deficiencies in supply and demand matching, resource allocation and service quality. Focusing on the four dimensions of technology, demand, scene and value, this paper systematically analyzes the internal logic of artificial intelligence-enabled home care model, and draws the following conclusions. Artificial intelligence-enabled home care model is a new type of old-age care model based on technology, demand-oriented, scene-based and value-oriented. The deep integration and dynamic coordination of technology, demand and scene are the premise of the value creation of artificial intelligence-enabled home care model. In the future, China needs to strengthen the exploration of the three-dimensional practical path of technology, demand and scene, and at the same time, it needs to pay attention to the problems of technical ethics, privacy protection, resource allocation, standard setting and regulatory optimization.
1. 引言
研究背景
现阶段，人口老龄化成为一种世界趋势[1]。伴随着生育率持续低迷与居民预期寿命不断延长，我国正面临着日益严峻的养老压力，已全面步入老龄化社会[2]。相较其他国家而言，我国人口老龄化增速更快、基数更大、任务更重[3]，这也从侧面凸显了我国社会主义现代建设任务的艰巨性与长期性[4]。如何有效应对人口老龄化挑战已成为衡量我国新时代国家治理体系的重要标准之一。截至2022年底，我国60岁及以上老年人总数已达到2.8亿人，占总人口的19.8%，预计2035年老年人口比重将超过30% [5]。老龄化社会的加速到来，既对经济发展和社会稳定发起了挑战，又对养老服务体系提出了相对以往更高水平的要求。我国主要有居家养老、社区养老以及机构养老三种养老模式[6]。其中，居家养老是最契合我国现代化发展和老年人内心诉求的养老模式[7]，有超过九成的老年人表现出居家养老需求[8]。不过，传统的居家养老模式在应对复杂、动态的养老需求时，逐渐暴露出诸多问题，表现为供需双方信息壁垒降低了资源配置效率，养老资源区域分布不均制约了社会公平，家庭结构小型化和子代流动性增强削弱了传统家庭照护能力。《中共中央国务院关于加强新时代老龄工作的意见》明确指出要提高居家社区养老的服务供给能力，实现该模式的创新发展[9]。
人工智能的快速发展为破解居家养老难题提供了新思路与新途径。人工智能凭借大数据分析技术、机器学习技术、智能感知技术以及专家系统等多种技术手段，能够实时监控并精准识别老年人的具体需求，为老年人提供日常照料、健康护理、社会支持以及紧急救助等方面的智慧养老服务[10]。在此基础上，人工智能通过优化资源配置，可以不断提升养老服务的质效水平。近些年来，国内外智慧养老领域开展的研究工作以及实践活动均表明，人工智能技术在健康监测、生活辅助、资源调度等方面具有显著优势[11]。然而，人工智能技术究竟是如何赋能居家养老的呢？其内在机理究竟是什么？本文重点从理论以及实践两个层面深入探讨了人工智能赋能居家养老的内在逻辑。就理论层面而言，现有研究多聚焦于人工智能技术的具体应用，缺乏对技术赋能内在逻辑的深入探讨。从实践层面来说，面对银发浪潮的冲击，如何提升居家养老服务的质量水准、怎样实现各类资源的有效配置已然成为当下迫切需要解决的重要问题。为此，本文构建了涵盖技术、需求、场景和价值四个维度的理论分析框架，聚焦人工智能赋能居家养老的内在逻辑，深入剖析其作用机制，以期为政府制定相关政策提供参考依据。
2. 内在逻辑分析
人工智能赋能居家养老的内在逻辑主要体现在技术、需求、场景和价值四个维度上。这四个维度并非全然独立，而是你中有我，我中有你，共同构成人工智能赋能居家养老的作用机制。仅有的不同之处在于，在不同阶段，某一维度可能发挥主导作用，其他维度则起到辅助作用。这种多维度的协同作用，便于从不同角度、不同发展阶段分析人工智能赋能居家养老的内在逻辑，也为居家养老服务的优化升级提供了理论依据和实践路径。
老年人居家养老是在特定时空环境下发生的人与环境要素的交互活动。在持续地相互作用下，居家养老逐渐构建了以老年人作为中心的互动网络，并最终在特定的时空范围内形成了以老年人为核心的居家养老应用场景。时间维度可划分为短、中、长三个时间尺度。空间维度可划分为家庭物理环境、社会交往空间以及虚拟空间。应用场景是人工智能技术的应用载体，同时也指明了技术功能的作用边界和发展方向。作为一种技术手段，人工智能无法单独发挥效能，唯有以居家养老场景作为载体，才有实现效能的可能。
在实际应用过程中，人工智能凭借技术手段获取老年人居家养老的各项基础数据，并基于数据分析，联合多方服务供给主体实现快速响应。该过程同样是人工智能和应用场景相互作用的过程，人工智能提高了应用场景的服务水平，而应用场景则为人工智能提供了得以迭代升级的基础数据。借助人工智能具备的分析能力，区域间养老供需失衡的问题也可得到有效缓解，从而在社会层面养老资源的优化配置。最终，技术、需求、场景维度的深度融合和协同发展共同实现价值创造。这样的闭环结构不但突破了传统服务供给所秉持的线性思维，而且形成了以需求为驱动力的生态进化机制。
2.1. 技术维度：人工智能的功能实现机制
在人工智能赋能的居家养老模式中，技术应用主要体现在数据驱动、算法支撑以及智能交互等方面。人工智能的价值得以实现取决于老年人对相关技术工具有用性和易用性的感知。数据驱动是人工智能技术的根基所在，借助多种不同的技术载体，人工智能赋能下的居家养老模式得以实时采集老年人生理、行为以及所处环境的各类数据，为后续分析决策工作提供信息基础，进而促使居家养老从传统的经验判断模式转变成数据驱动模式。作为核心的支撑部分，算法体系依靠机器学习和深度学习等相关模型，可以对采集到的数据进行深度解析，并通过不断优化迭代，逐步提升技术感知方面的准确性以及预测的可靠度。智能交互则是该项技术落地实施的重要体现，凭借自然语言处理、计算机视觉等技术手段，老年人可以实现与家庭成员、护理人员之间的便捷交互，从而降低了智能设备的使用门槛，弥补了老年人使用智能技术的数字鸿沟。
2.2. 需求维度：老年人需求的动态响应
人工智能凭借对数据的分析以及智能算法的运用，可以实现对老年人需求的精准识别、动态响应和科学预测。这与老年人日益个性化、动态化、多样化以及多层次的需求特征[12]极为契合，为居家养老提出了智能的解决方案。居家养老根本目标在于满足老年人的养老需求，而人工智能通过整合与分析多源数据，得以精准识别老年人的个性与共性需求，从而为服务供给提供明确方向。
老年人需求具有动态特征，受到健康状况、生活状态、养老观念以及所处环境等众多因素的影响。传统养老服务模式往往依靠固定流程实现资源配置，很难依据不断变化的情况进行动态调整。人工智能通过持续监测和数据分析，动态捕捉需求变化并及时反馈，从而实现供需的高效匹配。此外，人工智能通过对历史数据的深度挖掘，可以预测未来可能出现的需求或风险，这种潜在需求的预测能力不仅有助于实现主动服务，而且降低了突发事件的发生概率，显著提升了养老服务的整体质量。
2.3. 场景维度：技术与场景的深度融合
居家养老场景的复杂性和多样性决定了人工智能技术必须与其深度融合，才可通过技术手段解决传统养老服务模式的痛点问题。不过，人工智能本质上是一种技术工具并非独立的解决方案，其功能的实现依赖于具体载体。通过处理与分析数据，人工智能可以将抽象的技术转化为切实可行的解决方案。居家养老场景就好比是人工智能和物理世界相连接的一座桥梁，为人工智能指出明确的目标以及任务，而人工智能则会凭借硬件设备、软件系统以及服务流程把这些目标和任务变成数据，并输出相应的结果，还会依据场景中的反馈数据持续改进算法和模型，提升性能和效果。
依照马斯洛的需求层次理论，老年人的需求涵盖生理、安全、社交、尊重和自我实现等五个层次[13]。综合老年人生理机能衰退、健康风险增加、心理需求突出和安全需求迫切的现实，居家养老的五大应用场景得以确立。场景一是生活辅助场景，该场景为行动不便以及感官功能下降的老年人提供日常支持。场景二是健康检测场景，该场景通过实时监测的方式来应对老年人可能存在的慢性病及各类健康风险。场景三是精神慰藉场景，它能满足老年人对社交和心理关怀的需求。场景四则是紧急救助场景，可以为突发疾病或者遭遇意外的老年人提供相应的安全保障。第五类是社会交往场景，主要涉及老年人与家庭成员、社会成员之间的互动交流及关系建立。马斯洛需求层次理论涉及尊重需求和自我实现需求，但本文并未将这两个需求设立为独立的应用场景。这主要是因为老年人的需求在居家养老模式中更集中地体现在生理、安全、健康、社交和心理层面，而尊重与自我实现则更多地通过社会交往场景间接体现。
2.4. 价值维度：供需匹配与效率提升
人工智能赋能居家养老具有显著的社会经济价值。该模式通过提升养老服务供需的时空匹配效率，既优化了资源配置效率，又推动了居家养老的可持续发展。为实现供需结构的动态平衡，需打破供需双方在时空维度上的信息不对称，时间维度上的信息不对称表现为需求发生时供给的相对滞后，空间维度上的信息不对称表现为养老资源区域分布的不均衡。因此，借助技术手段优化供需匹配已然成为提升居家养老服务质量的关键所在。
在时间维度上，人工智能会实时监测老年人生命体征、活动轨迹及行为模式的动态变化，将动态变化产生的需求迅速传递给服务供给方。从短期来看，人工智能赋能居家养老的动态响应机制能够及时满足突发需求，在紧急救助场景中发挥着关键作用。在中期来看，人工智能可以通过数据分析，预测潜在的风险并及时采取预防措施，增强服务供给的主动性。从长期来看，该模式又推动了供需双方在时间维度上的高效协同，为智慧养老模式的可持续发展奠定了基础。
在空间维度上，人工智能借助智能化的资源调配方式，对养老资源的区域分布予以优化，如此一来，该模式便能够有效缓解传统养老服务模式下存在的资源分布失衡以及利用效率不高的现实问题，进而提升整体的资源利用效率。这种对资源进行优化配置的方式，不仅拓展了服务所能触及的范围，而且降低了服务所需的成本，为养老服务的可持续发展提供了有力支撑。
3. 结论与展望
本文从技术、需求、场景和价值四个维度，系统分析了人工智能赋能居家养老模式的内在逻辑，得出以下两大结论：结论一表明，人工智能赋能居家养老模式以技术为支撑、需求为驱动、场景为依托、价值创造为目标。结论二指出，技术、需求、场景三者的深度融合与动态协调是人工智能赋能居家养老模式价值创造的前提。
基于上述结论，现提出五点建议：建议一，提高人工智能技术与居家养老应用场景的适配度。居家养老模式具有区别于其他模式的独特性，因此人工智能技术作为通用技术无法完全与居家养老模式完全匹配，需要在扩大技术普惠性的同时，进一步研发适老化算法模型。建议二，建立响应需求的动态协调机制。老年人在老年时将经历多个衰老阶段，不同阶段有不同的需求侧重。应以老年群体全生命周期需求演变为导向，构建基础需求保障与个性化服务升级的递进式供给体系，在全面覆盖基础养老需求的基础上，逐步拓展至多样化、个性化、多层次的养老需求，并实现动态适配的服务供给。建议三，构建跨主体数据共享机制，加强数据的挖掘能力。医疗、社保、社区服务等主体之间的信息壁垒不仅阻碍了信息的有效传递，更影响了资源配置的效率，拉大了养老资源的区域差异。建议四，推动智能技术与人文关怀融合发展。根据马斯洛需要层次理论，并结合现阶段社会发展水平以及老年人的群体特征，应将居家养老的情感慰藉功能提升至和基本物质养老功能同等重要的地位。
展望未来，人工智能在居家养老领域的理论研究以及实践探索需着重推进以下两方面的事宜。一是，鉴于当下人工智能赋能居家养老模式发展存在不足的现实状况，未来的应用研究更应加大力度探索技术、需求和场景维度的具体实践路径。二是，伴随科技赋能不断地深入发展，政策制定者需重点关注技术伦理、隐私保护、资源分配、标准制定以及监管优化等一系列的现实问题，以便给予人工智能赋能居家养老模式规模化发展的制度支撑。可以预见，随着技术演进与政策完善的双向赋能，人工智能作为智慧养老模式发展的核心驱动力，必将创造无限可能，推动养老服务朝着个性化、智能化和高效化的方向迈进。