自主掃地、聊天解悶兒、家政服務、AI診療……如今，機器人被越來越多地應用于養老。在2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議上，養老護理機器人“光華一號”亮相；上海市政府官網正式印發《上海市推進養老科技創新發展行動方案（2024—2027年）》，“康復機器人”“護理機器人”等關鍵詞出現。這些都讓“AI+機器人”養老模式備受期待。

機器人養老潛力巨大

“從宏觀層面上看，養老涉及經濟保障和服務性保障兩大問題。其中，服務性保障短板明顯。”廈門大學社會與人類學院社會工作系退休教授張友琴認為，保障老年人的生活質量需要一個支持網，這張網包括家庭、社會、政府等不同主體。科技能夠為這張網提供一個新的支持維度。

國家統計局官網數據顯示，2023年我國65歲及以上人口數量超過2.1億，占總人口數的15.4%，老年撫養比達22.5%，這意味著養老服務面臨較大需求。

張友琴已年過古稀，但網絡社交、在線會議、外賣點單、AI助手豐富著她的生活。以AI助手為例，張友琴認為它方便快捷、脾氣好、嘴巴甜、省人力，是養老服務的有益補充。因此，她十分看好科技養老的潛能，尤其期待機器人養老這一模式。

事實上，機器人助力養老并非“新鮮事”。2016年，三部委聯合印發了《機器人產業發展規劃（2016—2020年）》，在新聞發布會上，養老、助老便作為服務機器人可滿足的社會需求被提及。

隨著技術的發展，養老機器人已經擁有諸多技能，通過進一步融合語音交互、情感計算、智能決策、環境感知、自然語言處理等技術，能夠根據老年人的具體需求為他們提供多樣化的服務和支持。清華大學無障礙發展研究院副院長、機械工程系教授季林紅認為，將來的機器人會有更多不同的形式，滿足更多養老需求。

多層次需求亟待發掘

為解決老年人洗澡難的問題，智孝工業CEO王小源今年帶領團隊研發了一種基于具身智能技術的洗浴機器人。

關注機器人養老的企業還有很多。作為國內依托機器人產業上市的公司之一，深圳市優必選科技股份有限公司也陸續推出可以提供清潔、遞送、代步、助行等服務的養老機器人。它能夠通過智能家居系統和健康監測設備與醫療機構、社區服務中心聯動，及時提供健康預警、生活輔助等服務。

五花八門的機器人為養老提供了更多選擇，但季林紅認為：“機器人一方面要使用前沿技術，前瞻性解決問題；另一方面也必須立足真實的社會需求，腳踏實地。”

什么是真實的社會需求？“首先要了解老年人到底需要什么。老年人有很多種類型。病在床上、不能自理的老年人需要的是什么？相對健康的老年人需要的又是什么？他們的需求是不同的。技術介入必須把需求分級，不能‘一刀切’。至少目前階段，用一種機器人‘打天下’不太可能。”張友琴說。

“要解決真實的問題。老人洗澡、上廁所，無論在家庭還是養老機構，都是難題。但吃喝拉撒是人的基本生活需求，是養老的最底線。”季林紅曾照顧臥床的父親，對此深有體會。“養老機器人注重與人的交互，技術障礙較小，阻礙發展的最大壁壘在于對實際問題的挖掘。”他說。

王小源對此也有同感，讓老人安全、舒適、干凈、便捷地洗澡是他的創業初衷。“水溫、水壓力度、清洗角度都要根據傳感器收集的個性化生命體征數據以及環境參數配置。此外，還要考慮老人怕摔倒、皮膚薄、怕感冒等情況以及心理敏感程度、經濟承受能力等因素。”

在季林紅看來，養老機器人的主要目的有兩種。一種是提供代償功能，即讓老年人借助機器人促進自身的能力，做到他原來做不了的事；另一種是為護理員減輕精神和體力負擔。

情感陪伴也是不可回避的剛需。張友琴說：“其實老年人非常孤獨，尤其是孤寡老人，失獨家庭、丁克家庭的老人有很多需求亟待發掘。面對少子化的社會現實，哪怕是初級AI問答，在互動過程中仍會為老年人提供一定情感支持。如果機器人形態很萌、能力又強，將成為一種很好的陪伴。”

跨領域合作促進發展

“設計研發養老機器人，是典型的學科交叉內容。養老機器人研發不僅涉及信息技術、機械、電子、醫學等理工學科，還需要心理學、社會學、人口學等社會科學的支持。”季林紅認為，找到技術突破點的關鍵是開展跨學科合作。

目前，清華大學計算機系人機交互實驗室正和四川大學華西醫院康復醫學科合作研發居家智能康復機器人，擁有計算機背景的王重陽博士和康復醫學科班出身的朱思憶副教授成了黃金搭檔。他們把科技助老的研究過程比作射箭，其中技術好比弓箭，而由醫生指導和用戶參與得到的需求內容則是靶心。開展跨學科合作，讓理工學科研究得出的技術弓箭射中社會科學研究得出的靶心，才能創造出最大的社會效益。

放眼全球，老齡化加速到來，數智化浪潮無疑為養老提供了一種新的可能。然而，數智技術應用于養老領域產生的技術安全問題，也讓不少人產生了擔憂。化解這些問題，同樣需要積極開展跨領域合作。

王重陽告訴記者，在推動養老機器人有序發展的過程中，單一力量的作用是有限的。保障數據安全和個人隱私，需要宏觀政策規定和科技倫理治理；而保障算法、算力、大模型框架等基礎性技術安全，則需要產學研共同努力。