3.1億人的養老需求，能靠機器人來解決嗎？

當下的技術成熟度如何先讓產品在市場里跑起來？

文｜徐鑫

編｜任曉漁

“等我們老了，估計要靠機器人給我們養老了”，這句不少人掛在嘴邊的話，某種程度反映了高齡少子化趨勢下，人們對養老機器人的潛在期望。

統計數據顯示，2024年，我國60歲以上老年人口數量已突破3.1億，占總人口22.0%。而失能人口規模在2023年已達4654萬。養老及照護服務的需求急劇增長的同時，全國持證養老護理員僅有50萬人，這產生了巨大的結構性供給缺口。“養老機器人”因此成為許多人眼中的一種潛在解法。

過去兩年來，養老機器人領域有明顯加速跡象。

頂層設計層面，圍繞著產業定位、場景試點和標準輸出，主管部門動作頻頻，而在產業端各路玩家在紛紛入局，創業企業也不斷傳出融資信息，許多企業正積極與傳統養老機構合作來試點和推廣產品。

當下AI和機器人在養老賽道落地也呈現出兩種不同路徑，一種強調功能性，通過專用智能設備完成單項剛需任務的自動化，解決失能老人護理痛點；另一種則與當下的具身智能技術結合，追求跨場景適應性的具身智能。

不管是哪一種路徑，一個不爭的現實是，整個行業距離規落地仍有很長的路要走。有數據顯示，目前我國養老機器人整體滲透率仍較低，居家場景不足10%。其中的障礙包括但不限于技術成熟度、產品使用意愿和落地成本等。有行業人士認為，應采用“沿途下蛋”的方式，在當下的技術成熟度先讓產品在市場里跑起來，才能加速行業的正向循環。

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“賽道明顯開始熱起來了”

你還在將養老機器人視作“Next Generation”才會出現的產品嗎？過去兩年里，在市場需求驅動下，具身智能熱潮火爆以及頂層設計的加持，這個大眾心中還處在概念階段的產品正迎來新一波發展機遇。

康養機器人創業公司如身機器人CEO師云雷告訴數智前線，康養機器人領域明顯呈現出需求驅動特性。當下國內老齡化進程在加速，專業護理資源有限，“現在養老機構里專還有一批四五十歲左右的護工，但隨著這批人老去，養老護理員的人力短缺問題會進一步凸顯”。

緩解人力短缺問題，依靠機器人來解決養老問題正被不少人視作一種潛在的解法。

過去兩年多來，具身智能熱潮和大模型技術進步給養老機器人領域發展帶來了新的契機。

“ChatGPT出來之后馬上跟著就有了RobotGPT。很多任務，比如說告訴機器人拿一杯水，如果把語音指令需求直接扔給機器人，以前的機器人是無法直接執行的，它必須依賴預先設置好各種規劃程序。而大模型到來后，機器人的大腦有了推理能力，結合視覺獲取的環境信息，模型自身可以做任務拆解和運動指令輸出。”師云雷提到，市場需求和技術進步的共振下，他們看到了養老機器人賽道迎來機會。

過去兩年，國家政策層面也有不少動作，給行業發展提供了催化劑。

2024年初，國家發布了《關于發展銀發經濟增進老年人福祉的意見》，這是我國首個支持銀發經濟發展的專項文。同時，主管部門已牽頭制定了康養機器人相關的標準。去年2月，由中國牽頭制定的世界首個養老機器人國際標準IEC 63310正式發布。該標準依據老年人生理和行為特點，為全球養老機器人的設計、制造和認證提供了統一基準。

年中，工信部與民政部又聯合啟動“智能養老服務機器人結對攻關與場景應用試點”，首批32個入圍項目在去年秋天公布。

名單中涵蓋了知名機器人公司、新興的具身智能創業公司以及專注養老場景的智能服務公司等多重力量，涉及門類包含了生活照料、情感陪護、輔助行走等多個場景，旨在居家、社區和機構場景推進養老機器人的大規模應用驗證。

兩部委智能養老服務機器人結對攻關與場景應用試點入圍32個項目分類

外界觀察到，這一系列動作，從行業標準、場景應用驗證和評價機制等多個層面，為康養機器人的行業發展構建了政策底座。

尤其是結對攻關和場景應用試點動作，正是針對行業發展最大卡點之一——技術和場景匹配及落地，有人稱之為“試點破冰”，助力產業加速從實驗室向商業落地轉變。

一位行業資深人士提到，絕大多數試點項目都由技術研發類公司和養老業務類機構組成，把需求方拉進攻關結對小組里，能讓康養機器人企業找到真實的需求場景里來跑數據，比如居家類產品單型號必須完成超過200戶、6個月以上的連續驗證，機構類產品需要進20個點跑滿6個月。

入選兩部委攻關結對和場景應用名單里的二便機器人企業之一，蘇州伊利諾護理機器人有限公司（簡稱“伊利諾”）相關負責人介紹，臨床的真實樣本數據對于二便機器人的使用至關重要。比如怎么針對老人的肌肉組織、皮膚、骨骼情況的差別，確保貼合又不壓傷，需要智能算法去做自適應。此前伊利諾在海內外積累了數千個樣本驗證數據，結對攻關有助于他們進一步獲得更廣泛的數據驗證。

伊利諾產品在養老機構試點應用。

AgeTech銀鈴科技創新研究院此前分析，32個項目中，43%已進入規模化驗證階段，45%處于原型驗證階段，僅12%處于實驗室階段，行業正加速從概念驗證向落地加速。

上述背景下，過去一年多里養老機器人賽道各路玩家也紛紛入場，康養機器人公司融資的信息不斷公布。

“賽道明顯開始熱起來了”，一位創業者說。

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需求到技術落地之間的落差

行業將這一場景視作巨大的剛需市場，但不可否認的是，當下整個領域仍處于發展早期，面臨著不少卡點。

一個不得不提的卡點在技術成熟度。對康養機器人帶來正向效應的具身智能以及人形機器人領域，目前業界有共識，技術路線并未走向收斂，AI在真實場景里面臨智能泛化不足的問題。不少人認為這一領域當下尚未迎來GPT時刻。

“人能實時地對世界進行信息獲取，它是多模態的，不只有視覺信息，還有觸覺、溫度、材質等多維信息形成對世界的理解，綜合這些信息到大腦的神經網絡里形成的行動輸出是一個復合的力位Action，但是當下的具身智能VLA模型絕大多數智能輸出位置指令。”如身機器人師云雷告訴數智前線，具身智能領域多模態模型當前仍有待進一步突破。

這也使得許多機器人很難真正去對環境施加作用力，比如疊毛巾、疊衣服場景經常能看到demo展示，但硬的介質就容易出現因施加壓力過大導致要么損壞物品，要么機器人自身出現損壞。

養老場景需要跟病人看護打交道，場景更為多樣和復雜，既有非接觸、輕接觸類的低風險任務，比如語音指令、遞送物品，也有一些輔助起身、進行居家康復訓練的復雜輔助任務，還有高強度、風險更大的接觸類任務，涉及到力控緩解，比如摔倒后扶助和急救任務。當下具備通用智能的機器人尚未真正走進復雜輔助類任務場景。

另外，養老和康復場景也頗具復雜性。一位資深人士認為，即使技術成熟度實現突破，機器人直接服務的對象要接受這項新技術可能也需要時間。

一位從事養老服務人士曾告訴數智前線，許多需要照護的長者往往更缺乏和渴望情感鏈接，他們往往很不信任看起來冷冰冰的機器。比如此前為了防止老人走失，他所在的機構發放過一些可以記錄位置信息的鞋物，但許多老人因為缺乏安全感，會故意不配合和弄壞這些裝置。

中國老齡科學研究中心原副主任黨俊武也曾指出，老年人是天然的數字弱勢群體，他們對于新技術接納必然需要更漫長過程，往往越高齡失能越不愿意使用機器人。

例如翻身機、喂飯機器人，一方面，機器人的服務質量無法與人類媲美，也不能提供實時的情感關懷。另一方面，若服務過程中出現安全風險，法律糾紛和賠償責任難以裁定。

黨俊武認為，數字鴻溝的根源在于技術設計未能真正適老化。未來的智能化發展必須主動擁抱養老，而非讓老人被動適應技術。

師云雷則觀察到，在康養場景里交互的自然性非常重要，老年人并不喜歡手機去點點點，而且用手機去操作也做不了太復雜的物理交互。

他們在設計產品交互的模式時也非常重視老人的使用體驗。比如他們的齊家Q1產品在輪椅模式下，交互模式是握著機器人的手，往哪邊使力設備就會自動朝某個方向自動駕駛。“類似父母拉著小孩，或者人在騎馬，你往那邊拉，就朝哪邊走”。

另外一個非常直觀的挑戰是落地成本問題。康養機器人及相關智能設備當下處于場景驗證階段，很少走到規模量產階段，這使得相關設備當下的成本依然高企。

去年在WAIC展臺上一家主打智能康復功能的機器人制造廠商就告訴數智前線，目前他們的智能康復設備與醫院的合作屬于是共創探索階段，多數醫院自身很難有大筆預算投入到這類前沿設備上來。

“市場化是需要一個融合接納的過程的：老人有沒有能力用，家屬能不能接受，養老機構能不能買/租，都是現實的問題”，伊利諾相關負責人說。

伊利諾進入賽道已經13年，此前他們調研全球市場他們發現類似產品在日韓市場價格高達8～10萬人民幣，而為了讓更多國內剛需顧客用得上這個產品，伊利諾在國內市場時通過技術優化與供應鏈整合，已經將產品國內落地價格壓縮至日韓同類產品的三分之一，降低使用門檻來加速產品落地。

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沿途下蛋，有用為先

在一系列挑戰下，養老機器人的市場滲透仍有待進一步推進。全國老齡委專家委員、中國老齡產業協會專職副秘書長王永春就曾指出，目前我國養老機器人整體滲透率仍較低，居家場景不足10%。

有人認為，當前技術成熟度和產品功能及市場定價尚未完全貼合場景需求，這一領域很容易陷入到一種“先有雞還是先有蛋”的循環中去。市場和養老機構面臨養老服務缺口但很難有合用的科技養老方案，而投入科技養老及智能養老設備的公司則因為市場鋪不開，難以實現健康造血和正向循環。

一家專用設備生產廠商告訴數智前線，他們在相關技術上已經投入多年，一直處于只播種不結果狀態。目前，政策和頂層設計層面，攻關結對工作已經在著手解決場景和技術適配的問題，但他觀察相關領域的準入門檻、條文法規和知識產權也需要在全國層面進行統一，才有助于進一步行業進程加速。

比如該企業作為生產廠商尚沒有通過所在省份的醫療器械注冊，但渠道商拿著產品在其他準入更為寬松的省份則通過了注冊。“市場當下其實是需要更為統一的法規條款和準入機制和統一的知識產權保護機制，行業才能更健康發展”，該人士呼吁。

另一位觀察人士則看到在養老機構端，海外某些地區有政策引導，通過先政府采買再投放機構，從而推進了相關場景里的養老機器人應用，比如日本就通過了介護險的方式來確保了有穩定的資金能流入技術服務方，從而讓市場形成活水。該人士認為，國內普通養老機構支付能力不足的情況下，構建穩定的支付路徑或融資補償機制，有助于當下市場的潛在需求轉化為有效需求。

而為了在能在牌桌上留得更久，各種進入賽道的創業企業正積極探索養老機器人更為務實的落地路徑和解法。

不少人觀察到，目前B端養老機構市場相較居家及個人消費市場，產品滲透有望走得更快。

“機構走在前面，一方面是機構的付費能力的確更強，另外B端市場的決策機制和C端并不一致。對B端而言，它付費決策和使用方并不是同一個人，從緩解人力缺口的角度，只要節省了護工護理的管理難度和成本，決策選用的可能性更高。”師云雷分析。

目前不少廠商們都意識到需要重視場景特性和剛需，讓產品先在場景里跑起來。

比如針對目前技術成熟度還沒有辦法實現讓AI完成一些復雜輔助任務的現狀，一些企業設計了“AI+遠程操作”模式，來先讓技術能解決場景里現有的剛需。

如神機器人齊家Q1可切換形態。

以如身機器人為例，人形輪椅機器人齊家Q1可切換至遠程操控模式，借助雙邊力反饋平臺，讓護理員“像戴上手套一樣”遠程操控，當長期護理需要7*24小時陪護時，一個護理員就能遠程處理多地更多老人的介護，緩解長期護理夜間無人、人手不足等問題。

“當下需求是很清晰的，一定要等到技術完全成熟才去推動應用嗎？AI+遠程操作的策略，某種層面能加速技術落地，”師云雷認為采用沿途下蛋可來讓技術在場景里更快轉起來。他們在落地更慢的居家場景也在找小的閉環場景，比如用多合一的居家康復訓練機器人先推產品去積累真實世界數據和構建與消費者的觸點。

更閉環更貼近實際的產品方案也是技術能轉起來的一大要素。伊利諾負責人告訴數智前線，隨著更深入了解失能老人照護場景的需求，他們發現多數臥床老人的生活半徑已經是床周生活，二便護理只是其中的一環，伊利諾針對臥床老人 “床周生活” 的核心場景，將產品升級打造成更完整的圍床周智能融合護理方案。

伊利諾圍繞床周護理來形成貼合場景需求的方案。

行業內還看到，在這個新興市場，僅僅提供技術產品是不夠的，往往還需要解決“最后一公里”的服務鏈接的問題。

伊利諾負責人提到，“養老機構里目前的主力護理人員都已經五十歲出頭，這個年齡群體很難用好新興科技公司投放的產品。只有把好的產品加上服務，把技術手段和人文服務結合起來，一切才能跑通”，目前他們成立了一個新型的公司實體，用專業年輕的運營服務團隊，把智能化服務和人文關懷串聯起來，未來進養老機構也是智能化養老加服務的方式。

總體來看，智能養老不止是一個技術問題。作為國家的宏圖偉志戰略除了技術，也許更多還需要耐心的資本、開放包容的市場、和企業持之以恒的投入。