■李珂心，吴智慧 Li kexin & Wu zhihui

(南京林业大学家居与工业设计学院，江苏南京 210037）

我国人口老龄化形势日趋严峻，自2000年以来60岁及以上人口数量增长迅速，老龄人口占比从10.45%增长至18.70%，二十年来几乎翻了一倍。老龄人口的增长致使劳动年龄人口比例下降的同时对养老保障体系造成了巨大的压力，养老资源分布不均、老龄人口空巢化等问题也随之而来。对此政府有关部门相继出台相关法律法规，引导养老产业向科学化、智慧化方向发展，以缓解社会各级的养老压力。

1 智慧养老的研究背景

1.1 人口老龄化的加剧深化了养老压力

根据第七次全国人口普查数据显示，在年龄构成方面，60岁及以上人口占18.7%，与2010年第六次全国人口普查相比，60岁及以上人口的比重上升5.44%，且65岁及以上人口占13.5%，由此观之我国人口老龄化趋势仍在进一步加深，并向高龄化方向发展。高龄化意味着半失能老人、失能老人群体在不断扩大[1-3]，其在养老环节中需要外界的干预支持增加，对养老资源的需求愈发强烈。世界上发达国家大多在经济发展达到一定程度后才会步入老龄社会，完备的物质资源、健全的管理制度与坚实经济基础足以提供优质的社会养老服务[4]，而我国却呈现“未富先老”的特征，即在物质经济还未做好充分准备时已步入老龄化社会，致使现存的养老保障体系与养老服务设施难以支撑起与日俱增的养老需求。

1.2 养老资源紧缺且供需匹配存在区域差异

人口老龄化给中国老年产品市场带来了新的发展机遇，但现阶段社会上的养老机构数量有限，且养老资源呈现区域、城乡、省际分布不均的现象[5]，东部经济发达区域优于西部，城镇资源优于农村，而人口老龄化趋势在大体上却与之不尽相同，东部区域人口老龄化趋势逐渐放缓，中西部区域不断加剧，且农村人口老龄化程度始终超于城镇[6]。在部分区域养老资源充足的同时，不发达区域因中青年人口流失而形成空巢化现象，部分老人难以满足基础生活需求，逆向发展的供需匹配关系导致了低发达程度地区的老人难以得到优良的养老保障与服务。

■图1 综合智慧养老监测平台系统方案

1.3 智慧养老产业不断发展完善

智慧养老的概念最早由英国生命信托基金会提出，被称为“全智能化老年系统”，通过利用先进的信息技术手段，为老人提供物联化、互联化、智能化的养老服务，先进的管理和信息技术的强大将老人与政府、社区、医疗机构和医护人员联系起来[7-8]，逐步形成养老产业链。养老产业自身发展的同时，新兴科技也在逐步为其成长赋能。物联网通过智能设备间的联动形成智慧养老家居系统，不再局限于单一产品的使用，通过整体控制达到多设备协同工作的效果，辅助传感器设备对老人生理健康与安全进行实时监测[9]，结合人工智能技术还可使智能产品具有自主学习功能，以实现主动干预、危险预判、解决问题、情感陪伴等功能[10]；大数据通过涉及老年人的各种智能终端、监测传感器与网络设备，获取图片、音频、视频、定位、流媒体数据等信息[11]，进行心理与行为分析后用以提升养老服务或产品设计与管理，提升老人使用满意度。

1.4 相关政策推动医养事业发展

2015年国务院办公厅《关于印发全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015年-2020年）的通知》；2016年中共中央、国务院《“健康中国2030”规划纲要》都提到“推进医疗机构与养老机构等加强合作，将养老机构和医院功能相结合的新型养老模式”。2017年国务院发布《“十三五”国家老龄事业发展和养老体系建设规划》文件，对养老做了长期规划。2019年国务院发布《关于推进养老服务发展的意见》，要求破除发展障碍，健全市场机制，持续完善居家为基础、社区为依托、机构为补充、医养相结合的养老服务体系，在国家层面推动整个养老产业升级。2020年国务院办公厅发布《国务院办公厅关于建立健全养老服务综合监管制度促进养老服务高质量发展的意见》细化各部门在养老环节中的职责，以期加快形成高效规范、公平竞争的养老服务统一市场，建立健全养老服务综合监管制度。

2 智慧养老的需求分析

2.1 养老模式转变导致对养老机构与平台的需求

我国的家庭规模正在逐渐往小型化趋势发展，根据多次人口普查数据结果得出，1982年我国家庭平均人数为4.41人，至2010年已减为3.10人，2020年更是创下2.62人的新低，学者推测到2050年只有2.51人每户。家庭规模小型化趋势伴随着老龄人口剧增，直接结果就是空巢老人数量的增加和以家庭为单位的养老压力增加。伴随老年人身体、认知功能等多维度的下降，在照料时会有着巨大的人力物力需求[12]。且由于空巢家庭的扩大，传统的居家养老模式难以持续，未来很难单纯依赖子女进行养老，养老逐渐转化为社会问题，将依托于多方的协同合作，由社区、政府、医疗机构、养老机构等多方参与共同完成[13]。在此趋势下，对养老及医疗相关的社会保障服务需求会大幅增加，居家养老也由传统意义上的在家里养老转变为以居家为基础、社区为依托、机构为支撑三位一体新模式[14-15]。相关养老平台的出现可在一定程度上缓解这一问题，经过实地走访调研发现，多处养老院、社区养老服务中心正在逐步使用综合养老平台，主要包含了睡眠监护平台、安全监护平台、生命体征检测平台、呼叫救助平台、慢性病管理平台、线上问诊平台等。即使在居家养老模式下，也可依托养老服务企业或社区养老服务中心，享受到平台专业的服务、治疗与救助。

2.2 智能化水平提升促发智慧养老需求

老龄人口数量与养老服务人员数量不平衡，老人难以获得完备的照顾与护理，且工作人员工作量往往超标，长此以往会因疲劳工作出现意外差错。为了减负工作人员工作并提升老人体验感，一些机械性、重复性的工作已不需要完全的人工操作，通过智能设备的引入来释放部分工作人员部分工作，使工作人员投入到更精细且需要更多经验的工作中去，或为老人提供情感化照料服务[15]。而一些监测、收集类工作如体温监测、体征监测、信息采集等可以通过机器设备来代替人工，机器可以更好地将信息分类处理，在出现问题时进行相应的反馈措施[16-17]。同时在云端建立大数据库，通过进行心理与行为分析后，在养老产业链前端的设计环节使用，以提升养老服务水平及产品使用体验，提升老人使用满意度[18]。

3 现有智慧养老平台的类型分析

现有智慧养老平台品牌主要可将其分为服务提供型平台和专项监测型平台两大类。

3.1 服务提供型平台

服务提供型平台主要依托智能手机、电脑、显示终端、智能摄像头等设备获取老人需求信息，并为其提供针对性服务，如适老化改造、购物、保洁、助浴、助餐等生活化服务和慢性病干预、健康体检、互联网医院、保健康复、紧急救助等医疗服务[19]。解决了因信息沟通不及时、了解不全面而造成的老人在有需求时难以精准快速找到相应服务产品的问题，且可以通过摄像头、显示终端等设备与老人进行互动沟通，在保障老人健康安全的同时关照老人心理健康及情绪感受，提供精神慰藉与心灵抚慰[20-21]。

3.2 专项监测型平台

专项监测型平台主要以传感器、摄像头、红外检测仪等硬件设备获取信息，通过对老人行为健康、周围环境安全等内容的监测，及时发现老人健康安全问题及周边环境问题[22]，解决了传统医养场景中有突发状况时不能及时被发现救助的问题，进一步结合数据分析系统预判老人健康状况及疾病发生风险，达到防患于未然、治未病的效果[23-24]。

根据我国现阶段现有养老市场的实际情况，通过调研和总结归纳分析，现有部分养老平台的类型及其主要内容如表1所示。

表1 养老平台类型及主要内容

4 智慧养老智能家居监测平台的设计

4.1 总体设计原则

（1）隐私保障：监测视频安全性高，安全监护的同时保护老年人隐私[23]。

（2）安全保障：不仅能手动报警求救，监测到异常也能自动报警求救及定位。

（3）子女放心：子女既能及时了解父母生活状况，又不能打扰老人正常生活或护理人员工作。

（4）平台管理：能满足养老机构日常运营，人员、健康、设备数据可查、可管理。

（5）增效减负：通过智能化建设，提高管理效率，降低意外事故和运营成本。

4.2 智能家居监测平台的设计

智能家居监测平台的设计分为智慧养老监测平台系统设计和机器视觉监测系统设计。

4.2.1 智慧养老监测平台系统设计

如图1，该设计方案包括养老房间监测设备、机房、云服务器、照护站监测设备。该养老场景综合监护方案基于现有养老场景及目标用户分析，通过智能摄像头、生命探头、定位信标、IP床位分机、求救按钮、传感器等机器视觉或终端设备建立监测系统，智能摄像头可直接识别异常行为并提出解决方案，生命探头可监测空间内有无生命活动，定位信标可记录空间内人员出入情况，IP床位分机可用于老人与照护站进行语音交流，求救按钮可在老人发生意外时被触发并发出警报，传感器采集场景内温湿度和空气质量等环境指标；机房设有系统服务器，通过养老院内部局域网，将场景内所获取的数据信息分析处理后传送至照护站；同时通过云服务器及网络分别将信息传递至子女手机App和大数据库。

4.2.2 机器视觉监测系统设计

该设计方案包括了空气质量监测、环境安全监测、老人行为监测和老人健康监测等系统设计。

（1）空气质量监测

如表2所示，空气质量主要监测指标为：温度、湿度、CO浓度、CO2浓度、甲醛浓度、CH4浓度及TVOC浓度等，其监测范围依据《室内空气质量标准2020》GB/T18883-2020执行。当通过场景或室内的机器视觉（传感器）所采集或监测指标出现异常情况时会立刻报警，信息会反馈在管理平台界面上或子女手机App上。在接入全屋智能平台时，可通过监测指标的变化来控制室内智能设备的开关或其他相应操作，如当温度高于28 ℃时自动打开空调，CO2浓度高于0.10 %时自动打开空气净化器等。

表2 空气质量监测

表2 空气质量监测（续）

（2）环境安全监测

如表3所示，环境安全主要监测指标为：外人闯入报警、出入门禁管理、阳台门窗异常闯入等。通过机器视觉（红外传感器、摄像头等）监测区域人员流动情况，借助面部识别技术分析人员类型，如若为未录入系统的陌生人员闯入或出现其他异常状况，则自动反馈至管理平台或报警处理；出入门禁管理可识别老人经过房门的行为，并记录下老人出入情况；阳台门窗异常闯入可通过红外或其他方式监测，在夜晚、室内无人时若有异常闯入行为则反馈至管理平台或报警处理。

表3 环境安全监测

（3）老人行为监测

如表4所示，老人行为主要监测指标为：主要监测老人有无摔跤、躺倒、长时间无动作等行为。借助机器视觉（摄像头等）监测及其智能算法提取人体关节点的骨架图，通过节点在三维坐标的位置判断老人的行为。

表4 老人行为监测

（4）老人健康监测

如表5，老人健康主要监测指标为：体温监控和睡眠状况。通过机器视觉（传感器、摄像头等）红外测温获取老人体温数据，并将其制作为曲线图，以方便随时查看体温变化趋势，当体温出现异常时立即发出警报。并监测老人夜间睡眠质量，主要监测数据为起夜及翻身的次数和时间，并生成老人睡眠大数据，同时可接入外部睡眠监测传感器，进行更深层次的睡眠指标监测，并将信息同步至综合管理平台[25-26]。

表5 老人健康检测

5 结语

本研究设计的基于智慧养老场景下的智能家居监测平台，可实现对老人的行为监控，达到行为监测、行为预判、自动提出解决方案的效果，并在用户使用过程中不断学习迭代，以达到监测识别准确率的提高和平台解决方案的优化。在养老场景中使用此综合监测平台时，可减轻传统医养场景中因纯人工监测操作而形成的高工作量、高出错率的问题，解放工作人员部分工作，投入到需要经验与情感的工作中去；在居家养老及养老机构中使用时，可避免老人有突发状况时不能及时被发现救助的问题，防止因错过最佳治疗期而造成不可扭转的后果。老人可以自主通过终端设备与医护人员和亲属交流，在满足老人生活基本需求的同时给予其心理、精神及情感照料，子女也可以通过手机等终端设备快速查看监测状况，信息实时沟通无障碍，使得出门在外的子女更安心。

在智慧养老的趋势下，运用互联网、物联网、大数据等信息技术手段，搭载智能新技术为智慧健康养老系统赋能已成为大势所趋。该平台的设计研究可以更好地进行数据的收集与整理，在网络层面建立大数据库，实现数据信息的云端共享。对接各级医疗机构及养老服务资源，建立老年人健康动态监测机制，整合信息资源，为老年人提供智慧健康养老服务；对接养老产业链前端部门，在养老服务设计的初期阶段运用大数据分析，更有针对性地进行产品与服务开发；对接政府平台与相关执政部门，根据大数据完善顶层设计，助力养老总体框架的搭建和部署。