济宁医学院 大学生创新创业训练计划管理系统

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颐养智伴：基于多元年龄层康养服务诉求研究的老年情感陪伴AI助手

申报人：王小臻 申报日期：2026-03-15

基本情况

2026创新项目
颐养智伴：基于多元年龄层康养服务诉求研究的老年情感陪伴AI助手 学生申报
创新训练项目
医学
公共卫生与预防医学类
学生自主选题
二年期
当今社会老年人口的比重持续攀升，同时伴随着社会经济的高速发展，康养问题已成为影响人民群众高品质生活的关键议题。在人工智能技术为当代生活带来极大便捷的背景下，本项目聚焦我国人口老龄化加速进程中康养服务转型升级的迫切需求，立足积极老龄化理念，以青中老多元年龄层人群为研究对象，针对多元年龄层的 AI 便捷服务与情感陪伴康养服务诉求，通过问卷调查等形式开展深度研究。 项目选取青年、中年、老年三类群体，系统梳理不同年龄段人群的康养服务诉求、情感诉及智慧康养接受度，着重处理 AI 情感陪伴相关内容，对比剖析代际康养服务诉求的共性与差异，改进传统康养模式，打造适老型 AI。在此基础上，项目以“颐养智伴”老年情感陪伴 AI 助手为核心载体，结合调研数据与实际需求，优化产品功能模块、提升产品适配性，探索贴合多元年龄层、尤其是老年群体使用习惯的智慧康养服务模式，最终形成兼具理论价值与实践意义的智慧康养解决方案，为老年康养行业发展、康养服务精准化供给提供数据支撑与创新思路，助力积极老龄化社会建设。
参加过 2025 年大学生创新创业训练计划，“挑战杯”等科创竞赛，具备设计问卷调查、分析数据、研究文献的能力。

参与或主持省级或市校级研究课题多项，发表研究论文20余篇，指导大学生创新训练项目、实验项目、互联网+等项目多项科研项目。
申报书的撰写、研究过程的实施和研究结果的分析与总结。
校级

项目成员

序号 学生 所属学院 专业 年级 项目中的分工 成员类型
王小臻 医学影像与检验学院 医学影像学（本科） 2024 确定研究内容和方法，设计和开展问卷调查， 分析数据及撰写论文
李雅鑫 医学影像与检验学院 医学影像学（本科） 2024 开展宣传活动，辅助开展问卷调查，撰写并润色论文
贾琪 公共卫生学院 预防医学（本科） 2024 辅助确定研究内容和方法，分析数据及撰写论文

指导教师

序号 教师姓名 所属学院 是否企业导师 教师类型
胡冬民 医学影像与检验学院 否

立项依据

随着我国老年人口规模逐渐扩大，2019 年，我国发布《积极应对人口老龄化中长期规划》，在此趋势下，老年康养行业迅速发展[1]。近年来，因为智能技术推广普及，康养行业出现新机遇，新兴的智慧康养模式正依托于智能技术起步并改进。虽然智慧康养在技术方面取得进步，但老年人的情感陪伴与心理慰藉需求尚未得到解决。第五次中国城乡老年人生活状况抽样调查显示，约 23.76%老年人存在不同程度孤独感，26.4%有抑郁症状，空巢独居、数字鸿沟等问题进一步加剧情感缺失[2]。
现存的老年康养 AI 助手虽具备部分基础功能，但在老年人情感陪伴、心理慰藉方面仍有不足，加之我国情感养老起步较晚、供给薄弱，AI 助手的情感陪伴方面仍需持续探索。我们需要了解当老年生活遇上 AI，能否满足全年段尤其是老年群体的实际需求？存在哪些不匹配之处？不同年龄群体在康养观念和需求优先级、情感陪伴服务诉求及智慧康养产品接受度和使用顾虑上存在哪些显著差异与共性特征。在此背景下，开展多元年龄层康养服务诉求调研、聚焦老年人内心需求，具有重要现实意义。
因此，本项目的研究目的如下：
1.开展多元年龄层分层调研，以获取青年、中年、老年在情感陪伴、健康照护、智能产品使用需求差异，作为 AI 优化功能的数据支撑。
2.为了缓解老年人孤独焦虑等情感问题，强化 AI 的情绪安抚、精神慰藉、亲情联结情感类功能。致力于研发兼顾生理照护和心理关怀，且符合多元年龄层诉求的老年情感陪伴 AI 助手。
截至 2025 年末，我国 60 岁及以上老年人口达 3.23 亿、占总人口 23.0%，已进入深度老龄化阶段[3]。3 养老格局以居家养老为主，占 90%，仅有 10%为社区、机构养老为主[4]。同时，我国空巢老人（含独居）人口达 1.8 亿、空巢率 59.7%，
规模庞大，老年群体精神孤独、情感陪伴缺失、心理健康被忽视问题突出。据《中国老龄社会与养老保障发展报告》，超过 60%的空巢老人存在不同程度的孤独感，35%的老年人认为情感慰藉是康养服务中最迫切的需求；而在中青年群体中约 72%的照护者因无法时刻陪伴老人而产生心理焦虑。传统康养模式依赖于专业养老护理人员，在人手资源等方面存在明显短板；智能养老虽发展迅速，但仍存在功能不全面、情感陪伴薄弱、操作复杂、适老化不足等问题。为了深度发展智慧康养模式，优化现存的康养 AI 功能迫在眉睫。为此，本项目以“颐养智伴”老年情感陪伴 AI 为载体，开展多元年龄层康养服务诉求研究，优化 AI 康养助手功能，推动康养服务体系向数字化、智能化、人性化升级。具体研究思路：
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1. 核心目标
“9073”养老格局下，传统养老模式难以满足持续照护需求，智慧康养市场增长迅速，但现有智慧康养设备存在功能不完善、不能满足大众需求等问题。为发展全民满意的老年康养AI，我们应开展全年龄段智慧康养诉求研究。本项目旨在通过全年龄段养老诉求研究，提炼不同群体的养老痛点与需求期待，优化现有老年康养AI功能，打造一款更加完善的老年友好型情感陪伴AI助手，为老年人提供有温度、个性化的智能情感支持，深化智慧养老服务的内涵与实践，最终形成科学严谨、可落地的智慧养老解决方案。
2. 做好全年龄段养老诉求分析
（1）全年龄段养老诉求痛点、共性与差异分析
综合运用文献研究法、问卷调查法、个例访谈法、数据统计分析法，聚焦青年（养老规划期）、中年（照护责任期）、老年（直接需求期）三个核心年龄段，开展全年龄段养老诉求分层调研，提炼代际差异与核心痛点。
①共性诉求：对情感陪伴、健康监测、生活琐事提醒的基础需求。
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②核心差异：青年群体关注亲情联结；中年群体侧重健康监测与远程监护功能；老年群体则更在意情感陪伴等缓解孤独感和琐事提醒、协助日常生活。
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（2）全年龄段关于情感陪伴功能诉求分析
①老年群体核心诉求：情绪安抚、开导安慰和语音聊天、耐心倾听等情感互动；辅助代际情感联结，被尊重被认可和被需要的价值感以及怀旧陪伴。

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②中青年群体延伸诉求：除代际沟通辅助，如提醒子女联系老人等远程情感关怀和AI辅助心理疏导，情绪安抚之外，中青年群体的AI助手为老人讲解新事物、不脱节诉求格外明显。
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3. 功能优化：情感陪伴
（1）优化基础功能：优化语音操控和视觉、触控
①支持方言表达：采用端到端语音识别模型，用全国七大方言区的语料做微调。上线后，用老人真实语音持续自学习，越用越准。
②支持模糊指令：自然语言理解模块则引入大模型，专门训练“口语化指令”映射，比如老人说“我想听那个以前常听的”，系统能结合历史推荐戏曲或老歌。
③慢速语音：在语音活性检测环节，把静音超时阈值从常见的 1-2 秒拉长到5-8秒，给足老人思考时间。
④重复确认：关键指令，如提醒设置、拨打电话等，主动进行二次确认，用最简洁的话反问，比如“是要打给儿子吗？”确认后执行。
⑤设置大字体：开发独立“老年模式”桌面，字号、图标动态放大。
⑥高对比度：系统级开启高对比度，关闭系统动效与非必要通知。
⑦简化界面与触摸屏操作：点击操作都转为长按确认，并辅以震动和提示音反馈。屏蔽复杂手势如多指捏合、侧滑返回，所有页面固定“返回首页”大按钮，防迷失。
（2）增加情感陪伴功能：
①情绪感知与安抚：
a.语音情绪识别：通过语音语调、语速停顿、音量变化识别老年人烦躁、低落、焦虑等情绪，在声学特征基础上，结合语义做判断。比如老人语速变快、音调升高并重复抱怨，系统判断为“烦躁”。一旦识别，主动引导：“您听起来不太顺心，想说说吗？”
b.对话情感追踪：给大模型加入情感状态记忆槽位，实时捕捉老人情绪波动。对话超过三轮都是负面表达，且音量和停顿异常，就触发安抚策略，生成共情回应。做到耐心倾听老人的倾诉，温和陪伴，缓解负面情绪。
②记忆与个性化互动：AI 持续在本地加密存储老人的结构化信息，学习老人的生活习惯、兴趣爱好、人生经历。基础信息靠语音收集，动态信息靠日常对话提取，构建专属“记忆图谱”，实现“懂老人”的深度个性化陪伴，在特定日期设置提醒，主动唤起回忆。
③代际情感联结：在 AI 端设独立版块，自动整理优质语音、照片、生活片段，征得同意后，生成图文日记。子女端 App 可接收“日报摘要”并评论，评论由 AI 读给老人听。定期提醒子女与老人联系、关怀老人，促进情感交流，缓解距
离带来的情感隔阂。
（3）按需适配功能：面向不同群体，具备不同侧重功能。对于患有阿尔茨海默症等认知障碍综合征群体，“颐养智伴”AI 可以强化身份认同，耐心回答重复提问，定时提醒生活琐事，进行安抚对话，稳定老人情绪；面向慢性病群体，主动推送每日健康建议，强化慢病管理，以亲切通俗的语言进行安抚，缓解负面情绪。同时，AI 助手兼顾各类照护者的身心。对于长期在外的照护者提供实时反馈、异常提醒等功能，被动红外、门磁等传感器数据异常时（如凌晨未归床），30分钟内两次语音确认，无响应则推送给子女或社区，让异地陪护更及时安心；对于居家长期照护者，AI 助手可以承担一部分陪伴、安抚工作，降低照护强度，缓解照护倦怠与压抑情绪；对于身兼多职的高压照护者，开设对话入口，AI 切换为专业疏导策略，提供倾听、鼓励，给予共情安抚与心理疏导，并推荐放松音频，缓解心理压力；可以分担部分照护任务，如日常陪伴、琐事提醒等基础工作，缓解工作压力
1.问卷设计
设计面向青中老年群体的调研问卷，涵盖基础信息与养老诉求，重点聚焦老年群体情感陪伴需求，同步调研全年龄段人群对智慧康养AI的功能期待、使用顾虑、接受意愿、交互偏好。问卷突出AI便捷服务功能和老年群体情感陪伴、亲情联动、精神慰藉等核心模块，为“颐养智伴”产品研发与优化提供精准的数据依据。
2.个案访谈
在问卷对象中筛选典型个案开展深度访谈，覆盖城乡的青中老年群体，重点倾听老年人在情感陪伴、精神慰藉、智能设备使用障碍等方面的真实心声，深入挖掘养老痛点、代际认知差异及AI陪伴产品的实际需求，提炼核心观点与关键矛盾。
3.统计分析
对问卷进行筛选，对有效问卷进行数据与统计分析，运用Excel与SPSSAU完成独立样本t检验、卡方检验（P<0.05），重点对比不同年龄段在养老需求、情感诉求、智能产品接受度上的差异，精准定位老年群体情感陪伴刚需与使用痛点。
4.对策效果评估
结合调研数据与典型案例，采用定量加定性结合的方式，系统评估产品优化效果，重点验证情感陪伴、适老化操作模式的合理性，最终完善“颐养智伴”老年情感陪伴AI助手功能方案，形成可落地的全年龄段智慧养老对策。   
1.国内研究现状
当前，我国情感养老发展正步入AI技术与人文关怀相结合的阶段。随着老龄化进程加速和家庭结构改变，老年人对精神慰藉、情感陪伴的刚性需求日益增大。让情感养老从理论走向实践，逐步成为养老服务的趋势。据国家统计局、民政部及艾媒咨询等机构数据，2025年我国银发经济市场规模突破9万亿元，智慧养老市场规模达7.21万亿元。其中，以陪伴AI助手、线上心理慰藉平台为代表的领域增长尤为迅速，成为关注焦点。
从研究视角维度出发，目前养老研究仍注重于老年人日常起居、身体健康等生理需求，在老年人心理关怀方面略显薄弱，不过其意识正在提高。随着国内养老技术发展，部分学者开始深刻反思技术与人性的关系：南中医习婉钰团队提出“数字年龄歧视”概念，说明在技术普及中对老年人存在隐性排斥，开阔了养老研究的视角；北科大马欣荣教授梳理老年人行为障碍、可行性缺陷等痛点，点明对老年人精神健康的关注。这些研究虽然多停留在理论阶段，但是给后续关于老年人情感需求研究提供许多帮助。此外，当前研究多聚焦老年群体本身，这为精准把握老年人情感诉求奠定了扎实基础，同时也为未来拓展研究边界预留了空间。
在技术应用层面，语音交流、情绪安抚等技术正逐渐应用到养老服务场景中，在一定程度上缓解老年人孤独、焦虑、抑郁等消极情绪。2026年心言集团正式发布国内首个情感陪伴机器人“巴布”，能够观察面部表情识别情绪，主动聊天排解焦虑。麦迪科技推出的优麦康养机器人是国内首个获得CR认证的养老服务机器人，具有先进的情感识别与交互技术，情感识别准确率可达89%以上，能够精准感知老人的情绪变化并做出恰当回应。
政策层面，国家层面陆续出台《基本养老服务体系建设意见》《关于深化养老服务改革发展的意见》等相关政策文件，明确将情感陪伴、精神慰藉、认知障碍照护等纳入基本养老服务范围，兼顾独居、失能等老年群体。与此同时，国家政策大力鼓励科技与情感养老相结合，支持应用AI陪伴、语音交互、智能监测等技术，提高情感养老的效果。在2026年，情感养老政策进一步普及，更加注重老年人心理健康，提升老年人的幸福感、安全感与归属感，积极应对人口老龄化，推动养老服务高质量发展。
但是，情感养老领域的研究仍存在不足。在智能技术与情感养老结合的研究中，大多着重功能研发，忽视老年人代际沟通等情感需求，如提醒子女联系老人等远程情感关怀，缺乏在家庭场景实际调研；技术适老化程度偏低，未能充分兼顾老年人的使用习惯与认知特点，使得老年群体数字鸿沟问题愈发突出。应当优化语音操控，支持方言表达、模糊指令、慢速语音、重复确认等行为。此外，研究视角多聚焦老年群体本身，尚未将养老情感需求与全年龄段人群的长期养老规划、心理预期相结合，“年轻人怎么想？中年人怎么规划？老年人怎么用？”研究视角亟待从单一老年群体延伸至全生命周期视野，从而构建更具系统性与前瞻性的养老情感服务体系。
同时，针对有不同健康状况、居住模式的老年群体，个性化情感需求研究不足，面向全年龄段实证研究几乎空白，研究成果难以有效展现。
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2.国外研究现状
国外智慧康养从单一辅助工具演进为集物理辅助与情感陪伴于一体的智能生态系统，技术迭代与场景深耕并行推进。
从研究视角维度看，国外养老研究已长期聚焦于老年群体的情感陪伴、精神慰藉与社会融入。在情感关怀方面，欧美、日本等深度老龄化地区高度关注老年人的心理健康与精神慰藉，开展大量情感陪伴研究，建立老年情感需求模型；在适老技术应用上，国外不只关注技术本身，更注重将技术与社会相关联。英国“4Gen Kitchen”项目发现，让年轻人协助老人使用智能设备，可以缩小数字鸿沟，提高代际情感联结，为全年龄段的设计思路提供了有力参考。
从政策方面来看，各国普遍将老年人情感健康、精神慰藉纳入法定养老指标。日本通过《介护保险法》将情感照护、认知症干预等服务纳入报销范围，实行财政补贴推广AI陪伴助手；德国《多代屋法》支持多代共居与代际互助，实行以服务换居住的情感陪伴模式；美国将情感陪伴、心理疏导与抑郁筛查纳入养老服务，并通过《老年美国人法案》提供财政支持；北欧国家在《社会服务法》中明确精神赡养与情感照护的法定地位，保障老年人情感需求；韩国修订《老年福利法》，将老年人孤独与抑郁纳入法定健康指标，建立情感交流中心。整体来看，各国致力于从政策层面解决老年人情感问题，降低老年孤独率，提升养老服务的情感质量。
从技术角度出发，国家养老重点正从身体康养拓展向情感照护，集AI情感交互、智能监测、远程陪伴于一体。韩国的Hyodol AI陪伴机器人设有类ChatGPT对话系统，可以主动聊天、唱歌；通过颈部红外和胸部麦克风监测活动与情绪；能识别消极情绪并联动社工干预。德国研发的GARMI 社交护理机器人可情感对话、康复指导，兼顾医疗与情感陪伴 。日本、美国、北欧等国家应用陪伴型机器人，通过语音对话、情绪识别等功能缓解孤独，在不侵犯隐私的前提下监测老人的异常情绪、活动等；部分国家还通过AI，对老人的孤独、抑郁程度进行评估，实现精准情感照护。总的来说，国外养老技术正向情感陪伴、精神慰藉赋能，逐步成为情感养老的关键手段。
虽然国外养老政策普及，相关技术发达，研究视角较为全面，但是仍存在不足。技术红利难以覆盖中低收入群体，国外AI助手不具通用性， 产品形成层级分化：以日本PARO海豹机器人为代表的高端线，技术成熟但费用昂贵，普及率不高；中端线主要应用于社区、养老院等特定场景，缺乏适合居家使用的产品。在应用过程中，文化语言差异使情感模型难以直接应用，简单的技术复制无法解决中国家庭的需求。同时，对于认知障碍群体的情感照护存在较大缺口，面对患者的情绪波动、夜间焦虑，现有AI缺乏准确的情感理解，容易因患者语言不清、反应迟钝而无法提供有效帮助。
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3.情感养老的发展动态
至2025年，我国60岁以上人口约占总人口23%，其中独居、慢性病等群体规模大，加之存在子女异地压力繁重，对父母关照减弱的情况，老人孤独、焦虑等情绪问题突出，情绪疏导、日常陪伴、代际沟通等需求增加，情感养老已然成为老年群体的刚性需求。
当前国内情感养老正从政策支持、技术改进、研究深化各方面共同推进，整体进入普及化、人性化发展阶段。政策层面将情感陪伴、精神慰藉纳入基本养老服务工作与银发经济重点发展方向，推动情感关怀向家庭延伸，构建“政府—AI—家庭”情感支持体系；技术领域呈现“情感陪伴+健康监测”共同发展趋势，产品从单一健康检测向主动情感关怀、耐心倾听转变；学术研究针对于人文与技术平衡，围绕老年人消极情绪干预、数字鸿沟等主题展开探索。
国外情感养老以体系成熟为核心特征，在深度老龄化国家已基本普及。政策层面将老年情感健康与精神赡养纳入法定范畴，通过立法推动情感照护大范围覆盖；技术研发兼顾伦理、隐私问题，情绪识别、辅助疗愈等功能较为全面。产品同样注重效果检验以及在养老机构、社区与家庭等不同场景中的适配度。
展望未来，情感养老的发展方向日益清晰，将朝着人性化、个性化、普惠化方向深度发展，将情感陪伴与AI技术融合，情感安抚、聊天解闷、耐心倾听、协助代际沟通等功能不断完善，缓解老人的孤独、焦虑等消极情绪；将实现技术+人文深度融合的服务模式，形成“监测—关怀—干预”的闭环体系；在政策支持下，情感养老技术将逐渐普及，真正实现有温度、有尊严、可持续的智慧情感养老，为应对人口老龄化提供坚实支撑。
 1. 聚焦情感需求，填补行业功能短板
我国AI养老产品对情感需求的布局起步较晚，现有产品在老年人情感陪伴功能上存在明显薄弱环节。据调研报告，我国超60%空巢老人存在不同程度孤独感，35%老年人将情感慰藉列为养老服务最迫切需求。本项目以此为核心切入点，强化AI情感陪伴功能设计，精准匹配老年群体核心情感诉求，填补行业情感功能供给不足的缺口。
2. 立足全生命周期，构建全年龄段支持体系
全球老龄化加剧，养老问题逐渐从老年群体专属需求延伸至全年龄段：青年群体关注未来养老规划与父母健康，中年群体面临代际照护压力，老年群体亟须情感与健康支持。本项目突破单一聚焦老年群体的局限，以青中老三种群体为研究与服务范围，覆盖不同人生阶段的情感陪伴与养老诉求，兼顾家庭代际沟通与照护痛点，构建“预防—支持—照护”的全周期养老支持体系，使“颐养智伴”AI助手更贴合社会现实需求，具备更强的场景适应性与落地推广价值。
3. 创新研究方法，保障需求适配科学性
构建“宏观调研+微观验证”的闭环研究方法体系。核心采用“问卷调查+个例访谈”组合方式：以问卷调查为基础获取全年龄段养老诉求的宏观数据，基于初轮问卷结果开展二次调研，提升数据采集的精准度与适配性；同时引入深度访谈作为补充，深入挖掘用户对AI功能的真实需求、使用痛点与改进建议，实现从宏观需求研判到微观体验反馈的全维度验证，为“颐养智伴”的功能优化与需求匹配提供科学、扎实的研究支撑。
4. 响应国家战略，彰显现实价值与社会意义
本项目积极应对人口老龄化国家战略，以“颐养智伴”情感陪伴AI为载体，兼具学术研究与社会现实价值。项目立足我国养老现状，实现全生命周期情感与健康关怀：既为独居老人提供情感慰藉、缓解孤独，也为中青年减轻照护压力、搭建代际沟通桥梁，同时为全人群提供前置养老参考。项目可在一定程度上优化养老资源配置、提升服务公平性，降低老年心理疾病发生率、减轻社会养老负担，为推动养老事业高质量发展提供有力支撑。
1.技术路线
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2.研究方法
(1)文献调查法：系统梳理国内外养老体系与现状、AI养老、智慧健康等领域的研究成果以及相关政策，明确研究基础和前沿方向。
(2)问卷调查法：面向全龄段(青年、中年、老年)人群开展问卷调研，量化分析AI养老产品的需求特征与服务痛点。
(3)归纳演绎法：对调研数据和文献资料进行归纳总结，深入了解代际差异下的养老需求并以此分析解决方案。
(4)迭代调研法：通过问卷了解到不同年龄对于养老情感陪伴的需求差异后改进AI养老系统，使该系统适应各个年龄段的需求差异后再次进行调研并分析调研结果。
3.拟解决的问题
(1)现有AI养老产品情感陪伴功能薄弱，难以满足老年人情感慰藉与亲情陪伴需求。
(2)缺乏对全年龄段人群养老产品差异需求的系统研究，无法精准匹配不同群体养老诉求。
(3)老年群体受生理与学习能力限制，对智能养老产品操作困难、接受度较低。
(4)AI情感陪伴养老产品普及不足、城乡覆盖不均，农村老年群体知晓与使用率偏低。
针对上述问题需要从政策和实践双层面协同发力，以此有效应对全球人口老龄化的发展趋势
4.可行性分析
(1)能力可行性:项目团队成员具备医学、计算机等多学科背景，拥有相关领域的研究与实践经验，能够支撑项目的实施。
(2)技术可行性:当前AI技术已经相对成熟，可直接应用于健康监测、行为预警、智能交互和无障碍对话等场景，技术门槛可控。
(3)操作可行性:项目周期与任务分解清晰，各阶段目标明确，团队分工合理，具备按照计划推进的条件和能力。
5.预期成果
(1)开发完成养老服务系统，包含健康监测、行为预警、智能陪伴等功能模块。
(2)整理研究内容并发表论文。
第一阶段:规划设计(2026.01-2026.02)
(1)明确研究目标:系统梳理国内外AI养老服务与全龄段养老诉求领域的文献，本项目聚焦于代际差异下对于AI养老与情感需求的现状研究
(2)明晰研究方法:明确了文献整理的方法，并且基于对项目的研究，确定了以问卷调查为核心的研究方法，同时引入迭代调研机制，通过多轮数据反馈与需求分析，对服务方案进行动态优化，确保研究成果的实用性与适配性。
第二阶段:调研实施与数据分析阶段(2026.03-2026.05)
(1)设计调查问卷: 围绕养老情感陪伴需求挖掘、老年康养AI认知使用痛点分析及AI情感服务功能优化方向探究的核心研究目标，面向老年群体及其家属和青年人，设计了涵盖养老陪伴与情感需求现状、老年康养AI认知与使用情况、AI情感服务核心功能需求、AI使用偏好与顾虑、AI+亲情陪伴联动需求及使用意愿与优化建议六大核心维度的老年康养AI情感服务专项调查问卷。
(2)进行问卷填写和数据分析:发放线上问卷，收集各年龄段人群对AI养老和养老情感需求的情况，对有效问卷进行筛选和数据处理，以此初步确定系统的优化方向与研究结论。
第三阶段:实地调研及深入访谈阶段(2026.07-2026.12)
选取典型的养老机构开展实地调研，观察现有养老服务流程与系统使用场景。对老年人、护理人员、机构管理者进行半结构化深入访谈，挖掘定性需求与使用体验细节并且
整合定量与定性数据，完善养老服务系统的功能需求与交互设计方案。
第四阶段:系统优化和迭代调研阶段(2027.01-2027.07)
基于前两阶段的调研发现，修正养老服务系统的设计缺陷，优化功能模块。在某地开展小范围试点验证，邀请老年人与护理人员试用优化后的系统，收集反馈意见。进行补充调研，针对试点中发现的新问题，调整研究方案，完善系统设计与服务模式。形成系统优化报告与迭代后的养老服务方案。
第五阶段:论文整理(2027.07-2027.12)
基于已有成果明确论文大概框架、了解发布平台、撰写项目论文、项目结题。 
①已系统梳理国内外关于AI养老服务、情感陪伴及全年龄段养老诉求的相关文献，调研了不同年龄段人群对AI养老服务的诉求，为本课题奠定了理论基础。
②指导老师在社会学、公共管理领域具有丰富研究经验，为课题设计、方法选择和数据分析提供了专业指导。
③完成前期预调研，通过小范围问卷与访谈发现：不同年龄段群体对老年康养AI便捷服务诉求大体一致，即以情感陪伴为主，生活琐事协助为辅，尤其老年群体及子女群体需求明确。
（1）已具备的条件
①团队能力：团队成员均来自医学影像学专业，其中一人曾属公共卫生学院，具备扎实的理论功底，具备进行研究分析能力的条件，熟悉问卷设计和数据分析方法。团队中有两位同学参与过科创项目，具有一定的实验能力。人均参加过返家乡活动，具备良好的组织沟通能力。
②资源支持：依托学校图书馆、中国知网等数据库，可获取充足的学术文献与行业报告；同时拥有稳定的调研渠道，样本采集便利。
③实践基础：团队中有成员具备老年服务实践经验与AI技术认知，能有效与不同年龄段调研对象沟通，保障调研质量。
④小组成员身处城市，周边社区居民分布集中，易于采集不同群体、不同年龄段人群对老年康养AI便捷服务的看法。
（2）尚缺少的条件及解决办法
①老年群体对AI相关概念理解有限，影响调研配合度与数据准确性。解决办法：采用“熟人破冰+工具辅助”策略，先从相熟的老年骨干、亲人长辈入手开展预调研，优化问题表述，协助宣传推广，并将问题简洁易懂化处理，降低理解门槛；同时根据反馈迭代问卷与访谈提纲。
②学术论文写作与投送经验欠缺。解决方法：多阅读相关论文，学习技巧，提升论文专业性；多向指导老师请教，汲取经验。

经费预算

开支科目 预算经费（元） 主要用途 阶段下达经费计划（元）
前半阶段 后半阶段
预算经费总额 6400.00 对问卷内容进行统计分析、文献检索、出版论文、推广实验 2100.00 4300.00
1. 业务费 2900.00 对问卷内容进行统计分析、文献检索、出版论文 600.00 2300.00
（1）计算、分析、测试费 300.00 对问卷内容进行统计分析 150.00 150.00
（2）能源动力费 0.00 无 0.00 0.00
（3）会议、差旅费 300.00 无 150.00 150.00
（4）文献检索费 300.00 用于文献检索 300.00 0.00
（5）论文出版费 2000.00 用于出版论文 0.00 2000.00
2. 仪器设备购置费 2000.00 无 1000.00 1000.00
3. 实验装置试制费 0.00 无 0.00 0.00
4. 材料费 1500.00 用于进行推广实验 500.00 1000.00
结束

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