随着企业业务规模扩大，在推广智慧养老方案、拓展全国服务网络及布局海外市场的过程中，亟需跨境 资金结算、流动性支持等一体化金融服务。浙商银行上海分行一方面持续深化合作，组建专项服务团 队，摒弃传统信贷评估中"重资产、轻价值"的惯性思维，将企业科技研发能力、数字化服务成效、行业 示范价值作为核心评估维度，高效完成3000万元流动支持类授信审批，为企业后续发展储备充足金 融"活水"；另一方面，针对该企业业务布局中的跨境资金需求，充分发挥自身深耕跨境金融领域的经验 优势，依托成熟的境外货币结汇服务体系，为企业提供高效、安全的境内外一体化资金管理方案，满足 企业海外市场布局的核心需求。 伴随人口老龄化加速，银发经济已成为连接民生与产业的战略纽带。传统养老模式面临服务供给不均、 精准度不足、隐私保护难等痛点，科技与养老的深度融合成为破局关键。浙商银行上海分行主动锚定智 慧养老产业发展需求，以"养老+金融+科技"三维赋能构建特色服务体系，将专业金融服务精准注入智 慧养老产业链，以创新实践助力民生福祉提升。 某数字基建领航企业深耕智慧养老领域，以"智能硬件+数字化平台+专业服务"闭环生态为核心，融合 AI技术与算法系统，打造 ...

文章核心观点 - 中国智慧养老产业正处于从“局部试点”到“全域渗透”、从“技术叠加”到“生态融合”的质变阶段，旨在通过技术（物联网、人工智能、大数据等）与服务双轮驱动，构建覆盖居家、社区、机构的全场景服务网络，以应对严峻的老龄化挑战并推动银发经济发展 [1][2][3] 行业背景 - **人口老龄化驱动**：截至2024年底，中国60岁及以上人口已达3.1亿，占总人口比重22.0%，老龄化呈现“数量多”、“速度快”、“未富先老”特征，传统养老模式面临挑战 [1][3][7] - **政策持续加码**：国务院、民政部等多部门自2022年以来密集出台政策，明确将人工智能、大数据等技术应用于居家、社区、机构养老场景，推动产业数字化转型与智慧养老战略地位提升 [19][21] - **社会需求升级**：家庭结构变迁导致独居、空巢及失能老人增多，同时老年群体消费需求从“生存保障”转向“品质生活”，2020至2024年互联网医疗用户规模从2.15亿增至4.18亿，数字化健康服务需求激增 [22] - **技术重塑生态**：AI、物联网、大数据、云计算四大技术深度融合，形成“感知-分析-干预-优化”闭环，推动养老服务从“被动照护”转向“主动预防”和“个性化关怀” [24][25] 行业现状 - **覆盖三大场景**：智慧养老已形成覆盖居家、社区、机构（对应“9073”模式）的全场景技术解决方案，例如智能床垫监测、跌倒检测雷达、远程问诊平台及“15分钟智慧养老圈” [1][25][29] - **技术解决方案架构**：总体架构分为感知层、网络层、平台层、应用层、用户层，通过技术融合实现数据采集、传输、分析与服务应用 [31] - **三类市场主体**：行业形成综合解决方案提供商、垂直技术企业、传统养老企业三类主体差异化竞争的格局 [34] - **综合解决方案提供商**：整合“技术+硬件+服务”，提供全场景一站式解决方案，核心竞争力在于生态整合与全链条服务 [34] - **垂直技术企业**：聚焦单一技术领域（如AI、传感器），输出标准化模块或产品，核心竞争力在于技术深度 [34] - **传统养老企业**：依托线下服务网络，通过引入技术工具优化服务效率，属于“服务+技术”转型者 [34] - **区域发展不均衡**：产业呈现东强西弱格局，东部地区凭借经济、政策、技术优势构建全链条生态，中、西、东北地区则依据本地资源禀赋发展特色路径 [37] 行业发展痛点 - **数据孤岛**：因系统隔离、标准不一形成信息壁垒，难以实现数据价值挖掘与个性化服务 [39][40] - **产业协同不足**：各主体诉求多元、协同机制缺失，导致资源整合度低，难以形成服务闭环 [39][40] - **技术适老化不足**：设备操作复杂、重监控轻关怀，存在数字鸿沟，老年人接受度低 [39][40] - **商业模式不成熟**：盈利周期长、成本高，企业面临生存压力 [5][40] - **标准与监管空白**：存在安全与隐私风险，监管体系有待完善 [39][40] 行业发展趋势 - **需求分层化**：老年群体需求呈现从“活得好”（安全）、“活得久”（健康）到“活出价值”（尊严）的阶梯式进阶，驱动产业形成普及化、差异化、品质化三维发展路径 [42] - **供给规模化**：技术标准化、资源整合（政策与资本驱动）及场景延伸（全龄全场景覆盖）三维发力，推动服务从“区域孤岛”走向“全国通兑”，行业进入以规模化供给为核心的高质量发展阶段 [45] - **生态协同化**：未来生态将呈现“核心闭环迭代+扩展双向升维”的发展脉络，通过政府、企业、家庭/老人之间的正向循环，以及核心服务与外围产业（如医疗、文旅）的双向赋能，实现产业能级跃迁与可持续发展 [47][48] 行业发展阶段 - **技术导入期（“十二五”期间）**：政策初步探索，物联网技术引入，模式以设备销售+基础服务为主，市场参与者以传统养老企业、医疗器械厂商为主 [28] - **融合应用期（“十三五”期间）**：政策体系成型，物联网、大数据、人工智能开始协同应用，服务从被动响应转向主动预防，科技公司逐步入场 [28] - **规模化爆发期（“十四五”期间）**：政策深化，AI、5G、边缘计算成为核心技术，实现“主动预测”与“精准服务”，龙头企业主导市场，形成“一站式”服务生态 [28] - **生态融合期（“十五五”展望）**：预计政策将进一步推动数字技术与养老深度融合，技术实现全场景、全生命周期覆盖，模式从技术驱动转向人文驱动，注重老年人情感需求 [28]

公司产品与服务 - 华数集团在老博会上推出了智慧“AI+中医”面诊仪，该产品具备便捷操作、精准检测、个性化建议三大核心优势，体验者通过面相扫描、舌苔识别等方式，可在一分钟内获取包含健康问题分析与饮食调理方案的详细报告 [2] - 华数养老管家产品以199元/年的价格提供健康卡服务，包含两次专业就医陪诊、最长7天6晚住院陪护等权益，总价值超过3900元 [3] - 华数养老管家整合了安全守护、生活服务、健康管理三大核心模块，通过物联网、大数据与AI技术提供全方位居家保障 [3] - 在安全守护层面，该产品可联动智能烟感、燃气报警器、跌倒检测手环等设备，异常发生时24小时响应中心会立即触发警报并联系家属及应急机构 [3] - 在生活服务层面，老人通过专属智能终端“一键呼叫”可预约家政保洁、助餐送餐、上门理发等服务 [3] - 在健康管理层面，产品支持定期将老人的心率、睡眠等数据同步至子女手机APP，便于远程关注 [3] 技术应用与模式创新 - 智慧“AI+中医”面诊仪依托先进AI技术，将传统中医诊断与现代科技深度融合 [2] - 华数以“科技+健康”的模式，为老年群体提供了高效、普惠的健康管理新选择 [2] - 华数养老管家通过物联网、大数据与AI技术的深度融合，旨在破解居家养老“照护难、响应慢”的痛点 [3] 市场反响与用户评价 - 老博会上面诊仪体验区始终排着长队，不少老年人专程前来体验，产品赢得老年群体广泛好评 [2] - 体验者李阿姨表示面诊仪指出了其睡眠不好、容易口干等小毛病，认为产品方便贴心 [2] - 体验者王先生表示该仪器能让他轻松了解自身健康状况，感受到智能科技带来的便捷健康服务 [2] - 华数养老管家高性价比服务内容一经推出，便吸引现场众多老年朋友关注咨询 [3] 行业影响与战略意义 - 面诊仪的推出让传统中医搭上智能快车，通过科技赋能为老年健康管理提供了全新解决方案 [2] - 公司通过前沿实践让科技赋能养老的理念深入人心，为推动养老服务高质量发展注入了新活力 [4] - 公司产品彰显了企业助力智慧养老的责任担当，进一步推动了智慧养老产业的发展 [2]

合作事件 - 华信医养于11月22日完成对安努智能的股权投资，并签署战略合作协议 [1] - 双方宣布将联合成立合资公司，共同开发老年医养机器人等智能服务设备 [1] - 合作旨在为智慧养老产业注入创新动能，并计划逐步打通社区-居家-机构等全场景养老闭环 [1] 华信医养战略 - 公司是综合医养服务领域的领军企业，致力于通过健康管理+康复管理+医养结合三步走规划提升老年人生活品质 [1] - 公司依托大数据、人工智能等前沿技术，已成功搭建健康管理与服务平台，旨在全国范围内推动医养结合理念 [1] - 此次合作标志着公司在智慧养老领域的战略布局迈出关键一步，将深化其科技+服务的战略方向 [1] 安努智能背景 - 公司致力于成为基于神经网络的人工智能通用机器人应用场景量产解决方案的全球领先供应商 [2] - 公司由上海智元机器人、富临精工、巨星新材料等产业领导者和人形机器人商业化落地模型供应商共同创建 [2] - 公司擅长以真实场景数据+仿真数据驱动机器人本体优化与算法迭代，核心理念为用数据定义本体和算法 [2] 合作目标与行业影响 - 双方将携手推动适老化科技与医养服务的深度融合 [1] - 合作致力于突破实验室技术到产业落地的难题，推动具身智能机器人从技术验证向规模化商用的跃迁 [2] - 合作将为智慧养老产业注入创新动能 [1]

行业核心背景 - 中国60岁以上人口在2024年突破3.1亿，占总人口比重达22.0%，老龄化呈现“数量多”、“速度快”、“未富先老”三大特征 [1][6][10] - 传统家庭养老功能弱化、机构养老供给不足、社区服务碎片化等问题日益凸显，倒逼养老服务向智能化、精准化、普惠化转型 [1][4] - 政策、技术、市场需求三大驱动力共同推动行业从“局部试点”向“全域渗透”、从“技术叠加”向“生态融合”发展 [2][24] 技术应用与赋能 - 核心技术为物联网、人工智能、大数据、云计算，形成“感知-分析-干预-优化”闭环，推动养老从“被动照护”转向“主动预防” [21][23] - 技术载体包括智能穿戴设备、健康监测系统、智能护理机器人、远程问诊平台等，实现心率呼吸监测、跌倒检测、远程医疗等功能 [1][23] - 技术应用覆盖居家、社区、机构三大场景，构建起覆盖全场景的服务网络，例如“15分钟智慧养老圈” [1][27] 行业发展现状与阶段 - 行业发展历经萌芽探索期、体育可在世期、规模化爆发期，正迈向生态融合期，技术驱动从“设备-平台”简单连接向“全场景、全生命周期”覆盖演进 [24] - 已形成综合解决方案提供商、垂直技术企业、传统养老企业三类主体差异化竞争的格局 [30][32] - 智慧养老呈现东强西弱的区域发展梯度，东部地区凭借经济、政策、技术优势构建全链条生态 [33] 市场需求演变 - 需求侧从“生存型养老”向“品质型养老”跃迁，需求分层逻辑下呈现从生存保障向价值实现的阶梯式进阶 [2][40] - 家庭结构变迁显著，独居、空巢家庭及失能半失能老人增多，同时老年群体对健康管理、社交娱乐等个性化服务需求激增 [19][40] - 互联网医疗用户规模从2020年2.15亿增至2024年4.18亿，数字化工具需求推动智慧养老与医疗服务融合 [19] 行业核心挑战 - 数据孤岛现象普遍，系统隔离、标准不一导致信息壁垒，难以挖掘数据价值并开展个性化服务 [37][39] - 技术适老化不足，设备操作复杂、界面不友好，导致老年人接受度低，产品使用率低 [38][39] - 商业模式不成熟，前期投入高、盈利周期长，支付体系不健全，用户付费意愿低，企业生存压力大 [38][39] - 产业主体协同不足，利益诉求多元导致协同机制缺失，资源整合度低，难以形成闭环服务 [37][39] - 标准与监管体系不完善，在设备接口、服务质量、数据安全等方面存在空白，市场秩序有待规范 [39] 未来发展趋势 - 供给侧通过技术、资源、场景三维发力，引领服务向规模化发展跨越，构建“需求-资源-技术”的闭环生态 [43] - 生态侧将形成“核心闭环迭代+扩展双向升维”的发展脉络，通过价值闭环与多元协同勾勒生态群新图景 [47] - 技术驱动生态融合，预计将实现“全场景、全生命周期”覆盖，并从技术驱动转向人文驱动，注重老年人情感需求 [24][47]

文章核心观点 - 中国智慧养老产业正处于从局部试点到全域渗透、从技术叠加到生态融合的质变阶段，其核心驱动力是人口老龄化加速（60岁以上人口达3.1亿，占总人口22.0%）与数字化转型的历史交汇 [1][3] - 行业通过物联网、人工智能、大数据、云计算四大技术深度融合，构建“感知-分析-干预-优化”闭环，重塑养老服务模式，推动从“被动照护”转向“主动预防”、从“标准化供给”走向“个性化关怀” [24] - 未来行业发展趋势体现在需求侧从“生存保障”向“价值实现”阶梯式进阶，供给侧通过技术、资源、场景三维发力向规模化发展跨越，生态侧通过价值闭环与多元协同构建发展新图景 [6][42][45][48] 行业背景 - **政策驱动**：国务院及多部门自2022年起密集出台政策，如《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》、《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》等，明确推动人工智能、大数据等技术在居家、社区、机构养老场景的集成应用，智慧养老战略地位不断提升 [19][21] - **社会需求驱动**：家庭结构变迁导致独居、空巢及失能老人增多，叠加养老供给端人力成本高、盈利难等问题，倒逼智能化升级；同时互联网医疗用户规模从2020年2.15亿增至2024年4.18亿，数字化工具需求激增推动医养融合 [22] - **技术驱动**：AI、物联网、大数据、云计算四大技术重构养老服务生态，AI实现健康风险预判与情感交互，物联网构建毫秒级风险响应体系，大数据预测健康恶化风险，云计算支撑跨域数字健康档案调用 [24][25] 行业现状 - **场景覆盖**：智慧养老已形成覆盖居家、社区、机构三大场景的技术解决方案，例如智能床垫监测心率、跌倒检测雷达、远程问诊平台、“15分钟智慧养老圈”服务整合等 [1][5][31] - **市场格局**：行业呈现综合解决方案提供商、垂直技术企业、传统养老企业三类主体差异化竞争，综合方案商强于生态整合，垂直企业精于技术深度，传统企业依赖线下资源与政策合规 [34][36] - **区域分布**：产业呈现东强西弱格局，东部地区凭借经济、政策、技术优势构建全链条生态，中西部及东北地区则依托场景资源整合或工业医疗基础探索特色路径 [37] 技术应用与演进 - **技术架构**：形成感知层（智能手环/床垫）、网络层、平台层（数据中台）、应用层（风险预警平台）、用户层的五层解决方案架构 [25][31] - **发展阶段**：行业历经“十二五”政策探索期、“十三五”物联网与AI技术融合期、“十四五”AI+5G规模化爆发期，正向“十五五”技术驱动生态融合期演进，服务模式从被动响应转向主动预防与人性化关怀 [28] 发展趋势 - **需求分层化**：老年群体需求从“活得好”（安全保障）向“活得久”（健康管理）再到“活出价值”（尊严实现）阶梯式进阶，驱动产业形成普及化、差异化、品质化三维发展路径 [42] - **供给规模化**：技术标准化打破区域孤岛，政策与资本整合零散主体，全龄全场景覆盖倒逼供给端构建“需求-资源-技术”闭环生态，推动行业进入高质量发展新阶段 [45] - **生态协同化**：核心生态群通过“政府筑基→企业交付→家庭反馈→政策迭代”实现正向循环，扩展生态群以外围产业扩容与核心服务提质双向升维，最终实现产业能级跃迁 [48]

行业政策与活动 - 北京市民政局组织优质养老机构开展开放体验活动，邀请市民参观体验以打破公众对养老机构的认知壁垒[1][4] - 北京市养老机构分为公办公营、公建民营、民办机构三类，各自收住对象不同，如公办公营主要收住城乡特困、低保低收入家庭高龄或失能老年人等兜底保障对象[5] - 北京市从2001年试点开展养老机构星级评定工作，从设施设备、管理制度等6方面量化评价，截至10月底全市备案运营养老机构622家，星级机构456家占比超过七成，其中三星级及以上机构119家占比接近两成[8] 养老机构运营模式 - 养老院采用公建民营模式，配备6张保障性床位接受社会保障老人，费用主要包括床位费、护理费和膳食费三部分，护理费根据需求不同收取不同费用[4] - 养老机构收费标准透明可查，居民可登录北京养老服务网查看全市机构价格信息，并可预约实地参观或通过三维实景功能在线参观[5] - 养老院采用全智能化养老体系，由科技公司运营，引进国际流行护理服务体系并进行本土化改造，通过AI小模型基于一百多个指标为每位老人制定个性化护理服务[6] 智慧养老技术应用 - 养老院使用无接触毫米波雷达24小时监测老人动作、心率、血压等状态，在卫生间等危险区域设置传感器，老人跌倒或蹲下超过5分钟会自动报警[7] - 智慧护理系统完成监测、判断、制定方案等工作，让护理人员集中精力投入护理，家属可接入系统实时查看老人健康数据[7][10] - 技术设备实现全天候监测，在护理人员两小时巡查间隔外能及时发现危险，案例显示入住两个月内成功识别并处理三次老人健康危险[7] 个性化服务与护理 - 养老院在照护和膳食方面采取个性化服务模式，膳食采取小班制每天三餐两点送到床头，菜单与有表达能力老人集体商定下周菜谱[8] - 护理方案注重老人心理感受和自理能力训练，案例显示通过训练使原需喂饭的老人两个月内能自己拿起勺子吃饭[9] - 养老院入住前进行全面评估确定照料方案并细化成每日护理动作，饮食针对性设计，案例显示半失能老人入住一个半月后骨裂处长好且体重增加[2][3]

行业政策与市场驱动力 - 多地政府积极加码布局智慧养老以应对人口老龄化 包括大连市 杭州市 广州市 北京市 重庆市 上海市 西安市等 [1] - 2025年1月中共中央 国务院发布《关于深化养老服务改革发展的意见》明确深化全国智慧健康养老应用示范 [2] - 2024年1月国务院办公厅发布《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》提出推进智能设备在养老场景集成应用 [2] - 养老服务领域长期存在的供需错配问题为智慧养老产品与服务提供了广阔的市场空间 [3] 市场规模与增长 - 2025年前三季度养老产业新设机构13.86万户 同比增长30.54% [1] - 其中养老科技和智慧养老服务类机构新设9.51万户 同比增长47% [1] - 2024年中国智慧养老市场规模约6.80万亿元 年均复合增长率达12.34% [3] - 预计2025年中国智慧养老市场规模将达7.21万亿元 [3] 产品与服务创新 - 智慧养老产品与服务供给日益丰富 包括智能轮椅 可穿戴设备 家用健康监测设备 中医体质辨识设备 养老机器人等 [3] - 养老机器人正加快走进现实生活 为完善发展养老事业开拓新思路 [3] - 未来重点任务包括推进高精度定位等关键技术攻关 加强智能产品适老化设计 [4] 平台建设与商业模式 - 智慧养老平台被视为重新定义养老产业的基础设施 是串联资源 打通服务壁垒的核心枢纽 [1] - 各地智慧养老平台正经历从量变到质变的战略升级 步入系统性重构关键阶段 [2] - 推动平台突破以财政投入为主的单一模式 建立市场化运作机制吸引社会资本 构建政府引导 企业运作 多元参与的投资格局 [2] - 鼓励智慧养老平台与具体场景 养老机器人等智能设备深度融合 打造一体化养老解决方案 [4] 未来发展方向 - 行业应推动智慧养老产业向"供需匹配 技术创新 生态协同"三大方向发展 [4] - 完善行业标准体系 检测认证公共服务体系 培育专业人才队伍 [4] - 社会资本应抓住数据资产运营和垂直场景深耕两大主线参与建设 [2]

会议概况 - 中国老年学和老年医学学会于11月15日至16日在北京举办学术大会，围绕老龄政策、科技创新、产业融合与服务实践等议题开展对话 [1] - 大会为期2天，包括主旨报告与七大平行会议，议题覆盖老年疾病临床、银发经济、医养结合等领域，500多名专家学者和业界人士与会 [1] - 大会开幕式上，“产学研用创新平台”启用，旨在汇聚多方智慧推动协同创新 [1][7] 人口老龄化现状与目标 - 截至2024年底，中国60岁及以上老年人口达3.1亿，占总人口的22.0%，65岁及以上老年人口达2.2亿，占总人口的15.6% [2] - 到2035年，中国养老服务改革发展的战略任务是使适合国情的养老服务体系成熟定型、全体老年人享有基本养老服务 [2] - “十五五”时期，中国60岁及以上老年人口年均净增近1400万，老龄化速度更快，叠加高龄化、少子化，形势更加严峻复杂 [2] 银发经济与产业发展趋势 - 养老产业将向银发经济转变，人工智能将重构养老价值链，从“人力密集型”转向“数据智能密集型” [3] - 银发经济是“双老经济”，涵盖“为老”和“备老”两大维度，涉及面广、产业链长、业态多元、潜力巨大 [4] - 银发经济市场涉及衣、食、住、行、用、居、教、学、干、服、康、养、文、旅、葬等几乎所有业态，未来需以新质生产力推动其高质量发展 [5] 健康服务与科技创新 - 多重慢病已成为全球老年人最主要的健康威胁，需通过跨学科合作构建以患者为中心的服务体系 [4] - 应推动建立多学科整合团队，打造急性老年单元，实现从单一治病向全周期健康管理的转变 [4] - 广泛使用智慧康养机器人是应对老龄化社会的关键手段，例如助餐机器人、床椅一体化机器人、保姆型护理服务机器人等 [6][7] - 未来的康养机器人应融合康复医学，通过机器人辅助训练提升老年人的运动与认知功能，实现积极康复 [7] 中国特色的应对策略 - 应对中国老龄化需深入解读特有的社会变迁背景、文化心理机制和制度实践逻辑，利用代际反哺模式、社区互助传统等东方智慧 [2] - 中西医协同是应对老龄健康挑战的破题关键，应将中医的整体观、辨证论治与西医的精准诊断有机结合，贯穿老年健康服务全链条 [6] - 需构建智慧养老产业体系，通过开发适老化智慧产品、利用大数据和人工智能技术提升居家养老的安全性与便利性 [4]

行业市场概况 - 第十一届北京国际老龄产业博览会展览面积达1.1万平方米，设立六大特色展区，共有200多家企业参展，较去年增加近百家[1] - 我国60岁及以上老年人口已达3.1亿，未来10年该群体每年净增超过1000万人，养老护理员供给缺口达550万，养老机器人产业被视为一片蓝海[3] - 2025年政府工作报告首次将智慧养老纳入"新质生产力"范畴，明确其作为应对老龄化的国家战略基础设施[8] 市场需求特征 - 绝大多数老年人倾向于居家养老，对陌生环境和人员存在抗拒情绪，希望借助机器人实现居家养老[3] - 老年人期待养老机器人能协助完成做饭、上下楼、洗澡等具体生活任务，真正提高其生活自主性，而不仅仅是陪伴[3][5] - 老年消费者对价格敏感，有退休老人表示不会购买价格超过自己三个月退休工资的产品[5] 产品与技术现状 - 展会亮相的产品技术包括可通过"望、闻、问、切"生成健康报告的眼球追踪仪器、头戴脑电采集系统驱动的康复设备、具备理疗、写字、教学等功能的交互机器人[1] - 企业产品如森丽康小丽机器人依托自研适老化垂域大模型，能精准理解老人生活表达与方言习惯；夫优华夫娃机器人通过智慧康养公共支撑底座系统实现多模态交互、亲情陪伴、健康管理等功能[4] - 养老机器人硬件成本高昂，例如一个高灵巧手价格达50万元，两个需100万元，其价格与可靠性、灵巧度及抓取能力挂钩[5] - 人手自由度在21~27个之间，国外Shadow灵巧手报价约220万元/只，可实现20个主动自由度；国内因时机器人RH系列报价约5万元/只，可实现6个主动自由度[5] 企业发展策略 - 企业出于盈利与维系运转需求，目前主要先与拥有大批量订单的B端（如全国约4万家养老院）合作，在C端的布局仍处于初期阶段[4][5] - 企业期待上下游协同合作以降低研发与推广成本，例如森丽康因自身业务体量小，在开拓居家问诊送药等服务时难以获得拥有成熟配送体系的大企业支持[6] - 部分企业如森丽康和夫优华已入围工信部与民政部"智能养老机器人结对攻关与场景应用试点"项目，在政策支持下深化技术应用与产业链搭建[4][8] 成本与挑战 - 软硬件开发成本高昂是主要挑战，小丽机器人市场定价约2万多元，但因产品量不大导致成本偏高[5][6] - 大模型的计算成本非常高，给企业带来巨大研发压力[6] - 灵巧手等技术壁垒较高，需待技术与供应链完善、专利投入回本后，价格才能下降并真正进入家庭[5][6] - 产品进入家庭还面临安全问题挑战，如机器人操作失误造成伤害的责任归属问题，需要法律法规进一步健全[7]