本文通过分析人工智能赋能银发经济的核心场景与现实挑战，提出人工智能促进银发经济高质量发展策略，应用多模态交互技术，构建隐私增强型信息保障体系，推进多元参与的普惠政策，以实现银发经济的高质量发展。

伴随全球社会经济的发展与转型，人口结构呈现显著的年龄老龄化趋势，这一现象已成为世界各国普遍面临的关键性社会议题。2024年，我国60岁及以上人口31031万人，占全国人口的22.0%，65岁及以上人口22023万人，占全国人口的15.6%。人口年龄结构变化，对经济社会发展产生了多维度的挑战性影响。主要体现为适龄劳动力资源相对缩减、社会保障体系的财政压力持续攀升，以及老年群体在健康照护、长期护理、社会支持服务等方面需求的急剧增长。这些变化对社会资源的有效配置、公共服务的供给能力与结构优化均提出了更高要求。

银发经济的内涵与发展现状

（一）银发经济的内涵

银发经济，又称老龄产业或银色产业，是以满足高龄人口多元化需求为核心的经济形态。该经济形态具备显著的人口结构适配性，其产业规模与老龄化率呈正相关增长。这一经济板块以老年群体的消费特征、生产潜能及服务诉求为驱动力，重点涵盖了四大支柱领域：一是康养产品体系，包括从基础辅具到智能健康监测系统，成阶梯式产品供给结构。二是医养服务体系，针对老年病防治的全周期需求，构建预防医学、精准诊疗、术后康复三级服务体系，催生专业康复机构、智能康复设备研发及职业康复师培训等关联产业。三是适老金融生态，创新开发符合长者风险偏好的金融工具，重点发展养老信托、递延年金及长期护理保险产品，其中护理保险通过精算模型设计，可覆盖失能老人持续10～15年的专业照护成本。四是银发文旅综合体，培育融合慢旅行、文化研学、温泉疗养等元素的特色旅游项目，配套开发无障碍交通、适老化住宿等基础设施。

（二）银发经济的发展现状

银发经济正展现出强劲的市场扩张力，已成为部分发达国家的重要经济增长点。我国银发经济伴随着人口结构变化呈现多维发展态势，养老服务体系已形成多元化格局。传统居家养老持续升级配套设施，家政服务体系与社区医疗服务网络日臻完善；创新型社区养老模式汇集居家与机构养老优势，既保持亲情维系又整合专业照护资源。机构养老领域则向专业化、高端化迈进，部分设施已具备先进医疗技术支持的专业康养能力。然而该领域仍面临三大瓶颈制约：首先是供需结构性矛盾，适老化产品在价格亲民性、质量可靠性及功能适用性等方面亟待提升，个别领域存在着虚假营销扰乱市场秩序现象。其次是区域发展梯度落差明显，经济发达地区银发经济配套完善度显著优于欠发达区域的基础设施与消费承载力。最后是专业化人才供给不足、养老护理员总量缺口超千万人的现状，直接影响着临床诊疗、日常照护及运营管理等环节的服务质量升级。人工智能作为新质生产力的代表，在促进银发经济高质量发展方面具有巨大潜力。

人工智能赋能银发经济的核心场景

（一）智能养老与生活辅助

人工智能技术赋能智慧养老领域可以显著提升老年群体生活品质。在居家环境智能化改造方面，搭载环境感知系统的智能照明装置能依据用户行为模式进行动态光效调节，其内置的红外感应模块可在夜间自动触发低眩光照明模式，有效保障老年人的视觉舒适度。基于自然语言交互技术的声控中枢系统革新了人机互动方式，通过深度学习的语音识别算法，老年用户可通过自然对话实现设备控制、信息检索等复杂操作。在专业照护场景中，具备多关节自由度与生物力学反馈系统的护理机器人已实现生活照护、健康监测等复合功能。采用机器人辅助照护系统的机构中，可以控制护理人员的职业倦怠指数下降，跌倒预防系统的精准预警可以降低意外发生率，形成了人机协同的新型照护模式。

（二）智慧医疗与健康管理

在老龄化社会加速演进的背景下，银发经济中的医疗健康服务迎来数字化转型机遇。基于人工智能的智能健康服务体系，正通过多维度创新提升老年群体的健康保障水平。在健康监测层面，物联网技术赋能的智能穿戴设备已形成全天候监测网络，借助微型传感器持续采集老年人心率、血压等12项生理指标，应用智能监测终端的老年群体，其急症预警响应时效较传统方式有效提升。在数据处理维度，智能算法构建了健康风险预测模型系统。针对糖尿病等慢性病管理场景，通过整合患者用药依从性、膳食摄入量及运动频率等数据指标，人工智能系统可提前72小时预判血糖异常波动风险。远程医疗体系的智能化改造则显著优化了医疗资源配置。依托5G网络和计算机视觉技术，医疗机构可开展高精度远程问诊，结合皮肤病变识别算法实现常见皮肤病的云端初筛。

（三）金融与消费服务

智能技术在银发经济领域展现出多维赋能优势。作为改革传统金融服务模式的数字引擎，人工智能算法构建的动态评估矩阵能全景式解析老龄群体的资产负债结构、现金流特征及风险厌恶倾向，生成个性化理财图谱。应用智能风控系统，金融机构可以提升老龄客群配置稳健型资产组合的适配度，如通过数字画像技术精准匹配低风险国债、保本型理财及养老储蓄计划，有效规避金融资产波动风险。针对消费升级需求，智能推荐引擎依托深度学习模型深度解析老年用户行为轨迹。电商平台构建的银发族消费预测模型，整合视觉搜索、语义分析等技术，提升适老化保健品、轻便防滑鞋履等产品的推荐准确度。在服务流程重构层面，融合自然语言处理（NLP）技术的虚拟助手可以实现常规业务自动化响应，针对养老金查询、远程认证等高频场景缩短响应时效，搭载边缘计算的无人商超结算系统，通过3D视觉感知技术提升商品识别准确率，切实改善长者购物体验。

（四）情感陪伴与社交支持

老龄化社会中，身心陪伴与社交重构成为重要命题。面对老龄群体普遍存在的精神孤岛与社交网络萎缩现象，智能技术领域展现出突破性解决方案。基于情感计算技术的数字伴侣系统可通过自然对话机制建立持续性人际联结，其自适应交互引擎不仅能够解析个性化语义特征，还能同步感知用户的情绪波动频谱。搭载多模态情感识别系统的虚拟陪伴设备，可以提升老年用户的认知能力。在社交生态重构层面，智能筛选机制突破传统社交壁垒。通过机器学习算法建立的多维用户画像，可精准匹配兴趣图谱重合度更高的线下社群。老年社交平台系统根据用户文化偏好智能推荐的兴趣社群，可以提升参与者聚会频次，扩展代际文化交流广度。平台的智能破冰系统能有效缓解老年人初次社交的心理屏障，可以设计渐进式社交训练模块，降低社交焦虑指数。

人工智能应用于银发经济发展的主要挑战

（一）技术适配难题

在人工智能技术赋能银发经济实现高质量发展的进程中，技术适配性问题构成了首要且关键的挑战。首先表现为生理特征适配性不足。银发群体特定的生理机能变化对人工智能技术提出了特殊要求。老年人在视力、听力、触觉等方面的普遍衰退现象，对交互设计提出了更高要求。主流智能语音助手在处理老年用户常见的口音、吐字不清或音量偏弱等语音特征时，识别准确率显著下降，直接阻碍了老年用户有效获取信息或操控设备。其次表现为功能需求匹配度错位。当前人工智能技术的功能开发与其在银发经济核心场景中的实际需求之间存在结构性偏差。智能家居设备的功能设置往往趋向复杂化和多元化，其操作逻辑对银发用户而言则构成显著认知负荷。最后表现为技术迭代适应能力鸿沟。人工智能技术更新迭代的高速特性对银发群体的技术适应能力提出更高要求。从可穿戴设备到智能健康管理系统，新技术产品的频繁涌现往往伴随着操作范式与功能特性的更迭。银发群体受限于对新技术认知适应能力，在追踪和理解新技术应用方面面临显著困难，导致其技术采纳意愿受阻，难以充分享受技术革新的福祉，从而在技术快速发展的浪潮中被日益边缘化。

（二）数据隐私风险

人工智能赋能银发经济面临的挑战还表现在老年群体数据隐私保护方面，具体表现为数据采集、存储与使用的安全风险。数据采集与传输风险表现为：广泛部署的智能健康监测设备持续收集老龄用户生理指标数据。不规范的数据采集行为及传输信道的安全隐患极易导致数据泄露。部分中低端可穿戴设备在数据传输层存在安全漏洞，致使用户生理数据在传输过程中面临被截获的风险。数据存储安全风险表现为：承载海量老龄用户信息的人工智能平台数据库成为潜在攻击目标。一旦存储系统遭遇恶意入侵，其后果具有高度破坏性。综合性养老服务平台汇聚了涵盖身份信息、健康档案及亲属联络方式等核心数据，此类数据的系统性泄露不仅严重侵犯个体隐私权，更可能被恶意行为主体用于实施精准诈骗等违法犯罪活动。数据使用授权与治理风险表现为：人工智能技术在银发经济生态中涉及多元主体对老年数据的协同利用。目前，数据共享的权限边界、使用目的限定及责任归属均缺乏明晰的法规框架与治理机制，存在数据滥用或超越授权范围使用的系统性风险，最终可能损害老年群体的合法权益。

（三）使用能力差异

银发群体内部的技术接纳能力分化对人工智能赋能银发经济构成了显著性挑战。这种内部分化主要体现在以下两个方面。一是教育程度分化。不同文化水平的老年人在技术采纳能力和应用熟练度上存在显著差异。文化素质较高的老年群体，通常具备更强的技术认知能力与操作技能，能更较为高效地应用人工智能产品。相反，文化水平不高或缺乏科技产品常识的老年群体普遍面临新技术使用障碍。二是地域资源鸿沟。我国不平衡、不充分的发展现状也表现为科技基础设施的完善水平存在显著的区域差异。区域经济发展水平和基础设施完善度直接塑造了老年人的技术接触环境。经济发达区域凭借完善的网络覆盖、较高的智能终端普及率以及系统性技术培训资源，显著降低了老年群体的技术接入壁垒。而偏远地区则因基础设施薄弱和技术支持服务体系缺失，导致老年群体对人工智能技术的认知与实践机会极为有限。

人工智能促进银发经济高质量发展的策略

（一）应用多模态交互技术

在银发经济智能化转型中，多模态人机交互技术正日益显现为破除老年用户群体与智能系统间固有交互壁垒的关键赋能路径。该技术通过融合语音识别、计算机视觉驱动的图像解析与肢体动作捕捉，以及生物信号感知等多元感知模态，致力于构建更为自然化与情境自适的人机交互通道。其核心价值在于显著降低了老年用户在操作智能终端时所面临的认知负荷与学习曲线，从而提升了技术可及性与使用意愿。其技术突破性进展的核心体现在关键子模块的协同优化与演进上，主要涵盖以下三个方面：一是增强了语音识别模块的鲁棒性。采用对抗性噪声增强训练策略与混合语言建模，以有效应对老年群体中常见的非标准发音、方言、语速变化及环境噪声干扰，大幅提升了在非理想声学环境下的识别准确率与鲁棒性。二是融合了情感计算模型的多源特征。基于深度神经网络架构，耦合面部关键特征点追踪、声纹特征分析与微表情识别技术，实现跨生理信号的情感状态推断。该模型专注于识别老年用户潜在的情绪状态，为系统提供情境化响应的依据。三是完善了跨模态信息融合与对齐机制。该机制致力于最小化多源异步信息流整合过程中的时空对齐误差。此举确保了融合决策的实时性与一致性，为流畅的交互体验提供了算法层面的保障。在智慧健康监测这一关键应用场景中，该技术的效能得到了显著验证。其应用于智能体征监测设备时，设备不仅可以整合毫米波雷达传感以非接触方式高精度实时追踪呼吸频率、体动状态等关键生理指标，其核心创新更在于构建了多通道、双向的交互范式。老年用户可依据其偏好和能力，灵活选择自然语言询问或触摸屏交互等方式获取信息。相应地，系统则通过多模态反馈机制提供直观且及时的信息输出。

(二) 构建隐私增强型信息保障体系

在人工智能监管范式逐步成熟的背景下，以区块链技术为核心的去中心化架构可赋能老年消费权益保障机制，构建覆盖产品全生命周期的分布式存证体系。在监管层面，药品监督部门正推进人工智能巡查系统的试点应用，运用自然语言处理和情感分析技术，对涉老产品相关网络舆情进行实时动态监测与风险识别。这也标志着数据治理范式正加速向伦理化、合规化转型。在核心数据安全技术方面，多模态生物特征数据库采用了先进的联邦学习、差分隐私等隐私增强计算技术框架，实现了“数据可用而不可见”的计算范式，在保障分析效用的同时最大化减少原始数据的暴露风险。医疗健康数据的跨域流转严格遵循《信息安全技术——个人信息安全规范》（GB/T 35273-­­2020）等国家级标准，确保敏感数据的处理活动均在可信执行环境或加密沙箱内完成，有效隔离潜在威胁。鉴于老年群体在数字环境中常处于数字弱势地位，其个人信息权益更易遭受侵害。尤其在医疗健康数据管理场景中，系统收集的高维度敏感健康信息（如完整病史、用药明细、生理指标等）构成了极具价值的个人数据资产。进一步完善法规体系，要求企业主体必须实施严格的数据分类分级管理与端到端加密策略，以技术性保障与制度性约束相结合的方式，切实防范数据泄露、滥用及未授权访问等风险。在进行人工智能算法模型的训练与迭代时，相关数据处理活动必须严格恪守合法性、正当性、必要性原则。这就要求数据控制者履行明示告知义务，以清晰、易懂的方式向老年用户披露数据使用的具体目的、范围及潜在影响。关键点在于，必须通过明确的知情同意机制，在充分告知的基础上获取老年数据主体基于自主意愿的明确授权，确保其数据自决权得到尊重与落实。

（三）推进多元参与的普惠政策

针对群体异质性设计分层赋能的普惠政策。在分层策略上，对于高认知起点的老龄群体，实施高阶数字素养认证项目，聚焦于人工智能应用优化、数字素养、信息安全纵深防护等前沿领域，依托社区学院、老年大学等机构提供标准化认证培训。对于低认知起点老龄群体，推行零基础友好型数字接入计划，核心是开发多模态低认知负荷学习系统，包括确保图示化引导内容占比≥70%，以最大限度降低文字依赖的图解式操作主导手册，解决语言与文化适应性障碍的方言适配型语音交互教学，利用认知心理学原理提升核心操作记忆的关键功能强效记忆点设计。同时，促进代际知识转移的社会支持网络建设。通过建立社区数字技能代际互助积分体系，实现代际反哺制度化，激励青少年向老龄群体提供技能传授，其服务时长可量化兑换为社区福利或社会服务认证积分以增强参与可持续性。在中小学课程体系中融入“银发课堂”社区服务学习模块，实现教育系统嵌入，组织学生与社区老龄人口建立数字化结对帮扶关系，形成长期、稳定的技能传递机制，兼具教育价值与社会效益。此外，还需破除地域资源壁垒的网络基础设施均衡发展。应对城乡区域数字基础设施鸿沟，需采用政府主导、市场运作、社会参与的多主体协同治理模式。政府通过加大财政专项转移支付与制定倾向性普惠政策，撬动对农村及偏远地区网络基础设施的规模化投入，电信运营商则承担社会责任，应用混合组网技术，提升网络覆盖的地理穿透性与服务韧性，确保泛在连接与基本服务可用性的实现。

（刘川   中共辽宁省委党校）