代表企业—傅利叶 l 代表企业—慕思股份 l 代表企业—中福康科技 l SWOT分析 l 市场趋势预测 l 市场建议 l 市场需求洞察 l 需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 l 需求案例—AI陪伴机器人 目录 x x 01 中国适老化智能 科技行业现状 x x x 宏观背景：中国步入深度老龄化社会 Ø 中国正以前所未有的速度迈入深度老 助行机器人 助浴设备 适老化智能家 居 环境传感器 一键呼叫器 毫米波雷达 智能摄像头 红外传感器 紧急联系手环/手表 陪伴机器人 数字疗法产品 智能相框 老年人专用社 交软件 认知障碍筛查与训练软件/游戏 适老化改造 科技赋能 养老产业十二大类 适老化智能科技产品 x x 市场规模：千亿蓝海，蓄势待发 Ø 中国适老化智能科技产品市场规模在过去几年中实现了高速增长，根据亿欧数据，2025年市场规模将 或模糊的指令，进行多轮对话，主动关怀询 问，同时搭配 AI 动态视线追踪系统，确保 用户始终处于视野范围内，避免交互中断。 案例： 智慧养老平台通过长期分析一位老人的 睡眠数据、起夜频率、活动量等，可以提前预 警其潜在的泌尿系统问题或认知能力下降风险， 并建议进行体检 。 感知技术 技术的进步使得健康和安全监测从“有感”走向 “无感”，从“接触式”走向“非接触式”。 连接技术 5G、Wi-Fi 6等通信技术的发展，使得海量智能设

上海市老年人口特征与养老需求分析........................................................... 10 （二） 老年人对智慧健康养老产品及服务的认知与接受程度...............................10 五、 产业发展面临的挑战与机遇............................................ 125 17、上海交运沪北物流发展有限公司——交运非急救转运............................................ 126 18、上海康黎医学检测所有限公司——老年认知障碍风险筛查和精准诊断服务........127 19、上海数圃信息科技有限公司——拍拍乐智慧疗愈互动系统.................................... 128 20、 息平台154 5、华懋（上海）健康科技发展有限公司 ——时间银行管理平台................................ 155 6、上海博斯腾网络科技有限公司——BBRT®认知训练....................................................156 7、上海大城智慧养老服务有限公司——数字化家庭养老院.............

领域成功落地，为多源数据统一分析、 内容质量评价及内容创作生成等任务提 供了极大支持。 认知智能 AI 的认知智能实现对信息的加工、理解 及推理，弥补人类数据处理能力的不足， 通过对行业知识的学习，工作变得更高 效槽准，相关应用更人性化。且能挖掘 隐形关系，辅助决策，实现更深层次业 务场景落地。 肉行动智能 AI 的行为智能构建于感知和认知智能基 础之上，能够进行庶几乎推理，实现人 机协同，通过自动化编排和人工智能结 智慧城市中从概念走向落地，为政府、市民和社会带来 价值。建设城市 AI 智能体平台，建立全面可复用的 Al 基础能力，以平台支撑更复杂的跨域场景；以 AI 平台拉 通跨域智能场景，覆盖感知、认知、决策多层次 AI 需 求 ； 在城市政务、交通、全融、工业、医疗、应急、资源、 工业等领域落地跨域场景；构建 AI 全生命周期管控能力。 AI 底层技术如机劈学习 / 深度学习框 架、图计算引挚、自然语言处理框架、 统一数据标准，加快数据变现， 数据使能 数据 使能 输 出 AI 能力，它决定了智能体的智能化水平。 AI 能力主要分为感知、认知 和 决策。要达到这三个层面能力的融合， AI 使能需要包含 3 个模块： AI 开 发平台 , 知识计算，以及基于前两者衍生出来的 AI 应用开发套件 应用使能 A 开发平 台 AI 使能

反馈（ 处理 发布、 服务 申报、 诉求 数据 调度 服务 协同 亲清在线总架构图政府与企业在线信息交互、政企在线快速做出改变 建设数字中国，创设第三元空间，产生数据新要素 改变信息源和认知，激发数据生产力 数字中国 数据海洋 社会 空间 物理 空间 网络 空间 数字中国是一个万物互联、人机交互、天地一体的网 络空间，由数字经济、智慧社会、数字政府等组成。 关键：网络安全与保障、网络空间治理、数据安全与 关键：网络安全与保障、网络空间治理、数据安全与 隐私保护、人机友好等。 行为数据、机器数据、生理数据和地理自然数据等成 为新型生产资料，成为测试与优化人工智能的重要材 料。 数据粒度越细，认知精准度越高。 用户 智能产品 生理数据 消费互联网 行为数据 消费物联网 行为数据 政府 行为数据 智能工厂 机器数据 产品数据 自然地 理数据 链农 爱大厨 河狸家 青苹果健康 悦美 多彩宝 爱山东 云米全屋互 联网家电 海尔优家 心晓心脑血管管理专家 智能手环 天气 雨水 河流 设备 材料 工艺 习惯 数 据 海 洋 面对数据海洋不是保护数据，而是促进数据流动性、改变信息源和认知，收获数据生产力 需要治理的四个层面的数据流 2 1 3 4 技术系统中的数据流 组织运行中的数据流 基于网络的应用系统 之间的数据流 线上空间与线下空间之 间的数据流 加快培育数据要素市场之意义及其深远

具备了对海量数据进行全局关联和动态解析的 能力，使模型能够从文本、图像等多元信息中提炼深层规律，生成逻 辑严密、语义连贯的创新内容。这种超越传统代码规则的“泛化生成” 特性重塑了人类对AI“思考能力”的认知边界。自2022年12月OpenAI 发布 ChatGPT 以来，两年多时间内，AI 技术迭代路径已从初期的模 型参数竞争，快速跨越至推理能力突破阶段，并加速向具备环境感知 与自主任务规划的智 4 亿用户 以极低的价格使用了世界级的大模型推理产品，其在 2025 年一季度 拥有了活跃过亿的用户量，首次使得国内民众对 AI 大模型产生了广 泛的兴趣和使用的认知，完成了 AI 大模型技术从实验室到大众市场 的认知破圈。QuestMobile 数据表明，截止 2025 年 2 月份，DeepSeek 月活用户量突破 1.8 亿。从底层算力资源到通用开源大模型，从应用 智能体到行业解决方案，各行业已快速构建起围绕 旅拍互动等为主要形态，对其使用效果的态度参差 不齐。调研也发现，旅游景区对接入 AI 大模型的主要困难集中在： （1）生成内容预期效果不达标；（2）缺乏技术人才；（3）接入及 维护成本过高；（4）对大模型理解和认知不足四个方面。对于 AI 大模型的未来应用方面, 多数旅游景区对接入大模型均表达了积极 意愿。景区对 AI 未来应用的主要场景包括：导览讲解、线路规划、 风险预警预案等方面。 在旅游景区领域，为了更好地推动

第五代计算机失败 第一款神经网络软件 DARPA刷减投入 深度学习（Hinton2006） 1956 Dartmouth会议 专家 机器 深度 系统 学习 学习 随看核心技术、 数据量、 场景和社会认知的就绪，A.I.产业迎来爆发的前夜！ 科大讯茶 iFLYTEK 我国人工智能发展里程碑 2017年3月5日 2017年7月8日 2018年3月5日 2018年10月31日 2019年3月7日 档案事业进入人工智能新时代！ 科大讯茶 档案超脑平台架构 iFLYTEK A= 档案智能 声像档案 智能辅助 历史类似事件 划控辅助 数据化 查档阅卷 智能评估 档案超脑平台 感知智能 认知智能 自学习 PA图 OCR语音识别图像识别 语义推理 知识挖掘 反馈学习 增量学习 科大讯茶 A.I.+ 信访 iFLYTEK 国家信访局与科大讯飞战略合作 暨人工智前技术国家信访局（安款）实结室 成功劝阻 避免损失 739954 69415人 59446起 次 7亿元 科大讯茶 刑事案件智能辅助办案系统 iFLYTEK 机 证据摘录、 分析 法条匹 类案推 自动量 统一公检法办案的 器认知能力 案件宿 配 送 刑 证据标准、规则 办案 量刑 系统 建议 息 证据摘录、分析 防止冤假错案 法条匹配、 类案推 语义理解 知识学习机制 模 送，提升办案效率 法 例 型 机器深度学习

行业特种智能终端 水量、水质监测等 江河物联网云平台 v2.0 + 2.2 物联网云平台 物联网云平台 RTongCloud 认知计算 模型池服务 认知计算服务 IBM 云 ESRI 地图 微 信 10 和记录用户习惯完善三防图谱，达到不断认知的效果。 能够基于图谱关系快速抽取某一积水点对象 的 重点关联信息（如上下游测站、智能管网监测信息、救援力量信息等），并关 联至分析成果进行展示，帮助用户了解最新防内涝形势，利用分析成果进行辅助决策，制定排涝策略。基于知识图谱技术打破信息 碎片化展示的壁垒，同时利用专家模型和记录用户习惯完善三防图谱，达到不断认知的效果。 案例四、智慧南沙三防项目 -

本攀升的现实挑战， 无人化技术凭借高效、安全、低成本的优势，已然成为企业与城市数字化转型的必然之选。 作为行业数字化、智能化的践行者与赋能者，熵基科技依托自主研发的多模态 BioCV 与 AI 认知 核心技术，融合 “端 - 边 - 云 - 服” AIoT 生态体系，携手合作伙伴和行业客户，推出了涵盖无人酒店、 智慧景区、无人停车、云值守便利店及智慧社区等场景的创新解决方案和服务。 本指南将为您深入剖析 下的识别准确率。 边缘计算与 5G 相结合，能降低对云端的依赖，实现数据的实时处理，确保无人场景低延迟、高稳定运行。 比如，停车场的车牌识别与景区的客流监测都将实现毫秒级响应。 AI 认知中台通过整合多场景数据，为实时决策与个性化服务提供支持，像便利店通过客流分析优化库存， 停车场借助动态定价提升收益等。 绿色技术的融合也成为一大趋势，光伏储能、物联网与 AI 相结合，推动 “零碳” BioCV（生物识别与计算机视觉）技术和 AI 认知中台， 构建了高精度、高可靠的智能识别体系，为各行业提供精准高效的数字化支持。同时，公司打造了覆盖“端-边-云- 服”的全栈式生态，形成软硬件一体化解决方案，在智慧城市、商业服务、社区管理等场景中展现出强大的技 术落地能力。面向无人值守场景需求，具有以下差异化优势： 技术先进：自主研发多模态 BioCV 与 AI 认知中台，识别精度高，系统稳定可靠，能为各场景提供精准高

还可能被不法分子利用以进行诈骗和侵害。 其次, 数字赋能智慧养老在技术层面上的另一个 挑战在于技术普及性不足。 尽管数字化技术在智慧养 老领域已经取得了一定的成就, 但由于老年人群体中 存在数字鸿沟和技术认知水平不足的现象, 导致智慧 养老技术在实际应用中难以广泛普及和推广。 智能手 环、 陪护机器人等数字产品的诞生本意是提升养老服 务质量, 使得养老服务供给多元化、 便捷化, 然而智 能产品复杂的界面设计与终端操作加重了老年人的学 从市场需求角度看, 智慧养老作为新兴领域, 市 场对数字技术在养老服务中的应用还存在认知和接受 度不足的情况。 老年人和其家属对智慧养老的概念和 价值理解不深, 存在对数字技术安全性、 隐私保护等 方面的疑虑和担忧。 同时, 养老服务提供商和相关机 构也存在对数字化转型的不确定性和风险认知, 导致 市场需求的不稳定性和推广困难。 当前市场上智慧养 老服务的定制化和个性化程度不高, 缺乏针对不同老 才能真正实现数字技术赋能智慧养老的目 标, 让更多的老年人受益于数字化养老服务。 要提升对数字技术的接受度, 需要充分考虑老年 人的实际需求和习惯。 在推广数字技术应用时, 可以 根据老年人的生活习惯和认知特点, 设计简单易用的 界面和操作方式, 降低老年人学习和使用的难度, 提 高他们对数字技术的接受度。 同时, 还可以通过推出 一些针对老年人需求的特色应用, 如健康监测、 社交 互动等, 吸引老年人参与