人工智能产业的应用场景和发展模式
1、基础层面：主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品
（1）AI芯片——主要包括GPUFPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件。
（2）传感器——主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。
（3）云计算/大数据——主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率，包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。
（4）减速器——作为一种相对精密的机械，主要为人工智能产品降低转速，增加转矩，以满足不同场合下的工作需要，是重要的底层硬件。
2、技术层面：主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等四类核心技术
（1）计算机视觉——包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算。主要应用在智能家居、语音视觉交互、ARVR、电商搜图购物、标签分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销、三维分析等场景。
（2）自然语言处理——基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容。主要应用在知识图谱、深度问答、推荐引导、机器翻译、预料处理、模型处理等场景。
（3）机器学习——主要以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在压缩技术、安防、数据中心、智能家居、公共安全等场景。
（4）语音识别——通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言，并转换成文本和命令。主要应用在智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等场景。
3、应用层面：主要分为智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用场景
（1）智慧城市：智慧城市涉及到交通、教育、医疗、零售等与用户生活息息相关的场景，把这些场景集合在同一平台上，增强用户使用习惯将会增强，粘性就会提升。各类场景互联互通，最终达到提升城市运维效率、提升资源管理效率、提升居民生活品质的目的。
典型智慧城市应用场景
（2）智慧生产：形成产品生产导向向需求生产导向转变的智慧生产流程体系
（3）智慧生活：涵盖智慧居住、饮食、健康监护管理、家庭管理等应用场景
人工智能属于面向未来的新事物，应用场景是人工智能发展的主要驱动力。下面简要分析医疗、交通、教育、金融、生活、零售、安防、园区、环保、政务等10个细分领域的人工智能应用场景及商业模式。
典型应用1：AI+医疗——中国医疗人工智能处于风口期，医学影像和疾病风险管理为热点
智能医疗，从技术细分角度看，主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等；使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等；使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。从应用场景来看，主要有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等八大AI+医疗市场应用场景，其中医学影像和疾病风险管理为热门领域。
典型应用2：AI+交通——中国市场规模庞大，形成四类无人驾驶主流商业产品
智能驾驶其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。目前主要商业产品有无人驾驶出租车、无人驾驶卡车、无人巴士和无人驾驶送货车；无人驾驶车辆将设计拥有更高的安全性且能极大地降低人力成本，成为诸多相关企业的关注的焦点。
（1）无人驾驶出租车：人驾驶出租车因为其安全性更高，因此被很多汽车服务业关注，目前，无人驾驶出租车已经处于测试阶段。2015年软件公司NuTonomy在新加坡开始无人驾驶出租车测试，计划2018年完成整个无人驾驶服务的商业化
（2）无人驾驶卡车：无人驾驶卡车能有效降低司机因长时间、长距离运输而疲惫导致的安全事故。2016年11月，中国福田汽车联合百度在上海发布了国内首款无人驾驶卡车。
（3）无人巴士：固定的行驶路径、固定的停靠车站，使得无人驾驶巴士成为解决公众出行的新办法。2017年10月，百度联合金龙客车合作生产无人公交车，预计在2018年实现整车量产。
（4）无人驾驶送货车：货物运输最后一公里为运输行业的瓶颈，无人送货车能够全天候工作，加大增加工作效率。2017年7月，英国杂货电商公司Ocado在伦敦东部测试了无人送货车。
典型应用3：AI+生活——以IoT为基础的家居生态圈，主要有八大市场热点领域
智慧生活是一个以IoT为基础的家居生态圈，其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。市场热点集中在硬件支持、智慧场景应用、产品、平台等方面，主要有机器学习、无线模块、智能家庭平台、智能家居娱乐系统、家居安防、健康家庭医疗系统等智能家居市场八大热点。
典型应用4：AI+金融——智能金融变革金融业务全流程
AI技术赋能金融领域，主要包括智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付、智能营销和智能客服等。从金融角度来讲，智能的发展依附产业链涉及资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的资金流动全流程，主要应用于银行、证券、保险、p2p、众筹等领域。
典型应用5：AI+教育——千亿庞大市场规模，三大应用主体与十三大应用场景
智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节，全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。围绕教育机构、教师、学生等三大主体，智能教育产品主要应用于教育评测、拍照答题、智能教学、智能教育、智能阅卷等十三大场景。
典型应用6：AI+零售——实现零售购物的无人化、定制化、智能化，提升购物体验
AI+零售将实现零售购物的全面无人化、定制化、智能化，实现消费者购物体验的全面升级。典型的应用场景主要有智能提车和找车、室内定位及营销、客流统计、智能穿衣镜、机器人导购、自助支付、库存盘点等场景。
（1）智能停车和找车。为智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。如阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。
（2）室内定位及营销。在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配。如北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐。
（3）客流统计。实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议。如图普科技，利用开发客流统计解决方案，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。
（4）智能穿衣镜。为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。
（5）机器人导购。增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。如零售机器人“豹小贩”实现从“人找货”到“货找人”的转变，自动走到人流量大的地方，主动推荐商品。
（6）自助支付。收银服务机提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，引导自助支付。如国内阿里的刷脸支付尝试。
（7）库存盘点。库存盘点机器人替代仓库管理员，提升工作效率。如德国MetraLabs推出机器人Tory，为德国服装零售商AdlerModemrkte提供库存盘点服务。
典型应用7：AI+安防——平安城市、园区、校园、家居、金融等一体化智能安防建设
智能安防是人工智能最先大规模应用，并持续产生商业价值的领域，主要依托低速无人驾驶、环境感知、目标检测、物体识别、多模态交互等技术，实现目标跟踪检测与异常行为分析，视频质量诊断与摘要分析，人脸识别与特征提取分析，车辆识别与特征提取分析等，实现平安城市、园区智能安防、校园智能安防、家居智能安防、金融智能安防等一体化智能建设。
（1）平安城市——开展城市监控报警联网系统建设，公安机关建监控系统，省级监控平台，地市级平台，实现城市智能公安联网监测检查。
（2）园区智能安防——工业园区安防系统由视频监控系统、入侵报警系统、门禁管理系统、电子巡更系统、停车管理系和综合管理平台等构成。
（3）校园智能安防——主要构建透明食堂监控、校园车辆卡口系统、手机移动监控等系统，实现技防各子系统高度集成联动、海量数据智能化分析并自动导出，实现安保工作基础平台信息化。
（4）家居智能安防——家居安防系统主要包括报警控制主机、无线传感器网络节点两大模块，负责对采集的信号进行分析和处理，以及安防情况进行远程监控。
（5）金融智能安防——金融安防系统包括技术防范系统和实体防护设施，技术防范系统主要包括视频安防监控系统、出入口控制系统、入侵报警系统和监听对讲系统等，实体防护设施主要包括专用门体、防弹复合玻璃、提款箱、运钞车、保管箱和ATM自动柜员机等。
典型应用8：AI+园区——实现物业硬件互联信息化、服务智慧化、产业智能化
在智慧园区场景下，从硬件设施到系统软件，从智慧物业到智慧服务，实现物业硬件信息化互联，服务智慧化、产业智能化。园区形成微型智慧生态，物业信息化互联，并为园区企业提供智慧化办公生产相关服务，吸引智慧产业入驻发展。
（1）园区互联信息化。园区安防、管网、能源等硬件设施互联互通，信息化自动化。场景构建主要打造智能化信息系统、智能门禁系统，集成园区智能硬件系统。
（2）园区服务智慧化。为园区企业提供智慧化科技创新、办公智慧化、园区生活智慧化相关服务。商务办公智慧化场景构建主要依托智能会议系统、智能客服系统、办公场景语音系统实现；科创孵化智慧化场景构建主要打造智慧产业孵化器。
（3）产业发展智能化。集聚信息技术、智能制造企业，推动产业化升级和智慧城市发展。场景构建主要依托导入相关产业资源，形成产业集聚。
典型应用9：AI+环保——实现环境监测实时动态化、环保装备智能化、管理智慧化
智慧环保场景下，从监测到管理，从环保硬件到服务平台软件，实现环保装备智能化、环保管理智慧化，并融合机器学习、机器人、人机交互、智能语音、大数据等技术，在智能环保机器人、环保服务平台领域发力，构建场景新生态。
典型应用10：AI+政务——打造政务部门数据集成共享，实现政务决策IT化
（1）城市全景精细呈现。打造GIS地理信息技术平台，依托智能化城市基础设施建设，展现城市数据。
（2）部门数据融合互通。引入信息技术集成服务商，集成市政、警务、交通、电力、等部门数据库系统，开辟数据接口，实现数据融合互通。
（3）智能化统计分析。构建城市政务管理云服务平台，实现智能化数据分析，为城市智慧化精细化管理提供决策依据和建议。
（4）对话数据，交互查询。建设统一查询系统，引入系统开发服务商，设计实现交互查询的查询系统，非隐私数据可民用开放。
（5）可视化部署、指挥调度。通过数据可视化云平台打造，实现突发事件应急联动，有效结合各部门数据资源，达到高效决策、部门联动、信息共享的指挥调度系统。
根据东滩产业内参《人工智能产业投资趋势及发展模式》的研究，中国人工智能产业空间集聚模式主要呈现智慧城市、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区等三种形式。智慧城市建设、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区三个层面互为促进，成为推动人工智能产业发展的主要路径。
（1）智慧城市
通过打造人工智能创新应用示范区/产业集聚区/小镇/园区等形式，形成深度应用场景，建设应用示范项目；促进人工智能在智慧政务、智慧交通、智能医疗、智能健康和养老等领域深化应用。典型的案例有上海、杭州、北京、深圳等智慧城市的建设。
（2）产业集聚区/创新区
依托区域较好的智能制造基础及信息技术优势，集聚人工智能、大数据、云计算、区块链、VR/AR等数字产业项目，将技术和应用扩散至周边区域，与其他产业交叉融合发展。典型的案例有上海张江人工智能岛、杭州高新区（人工智能）优势产业集聚地等。
（3）产业小镇/产业园区
作为大型经济开发区里的专业园区，或是以人工智能产业为特色的产业小镇，与周边科技、制造、新一代信息技术等产业协同发展。典型案例有苏州工业园人工智能产业园、杭州人工智能产业园、沧州高新技术产业开发区人工智能科技产业园等。
案例链接1：智慧上海
打造六大人工智能创新示范区
上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景，建设100个以上应用示范项目。构建“一带一区多点联动”的产业空间布局，包括“徐汇滨江-漕河泾-闵行紫竹”人工智能创新带、“张江-临港”人工智能创新承载区、华泾北杨人工智能特色小镇、上海松江洞泾人工智能特色产业基地。
上海人工智能产业空间格局
专业园区——上海张江人工智能岛
项目概况：上海张江人工智能岛位于张江科学城中区，占地面积6.6万平方米，建筑面积10万平方米，由张江集团负责开发运营的人工智能产业新标杆。产业方向以语音识别、视觉识别技术世界领先，信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、无人驾驶为主。目前吸引了包括微软、阿里巴巴、同济大学、云从科技在内的跨国巨头、BAT龙头、科研院所和独角兽企业入驻园区。成为上海市首批人工智能应用场景，并成为唯一的“AI+园区”实施载体。
产业发展策略：
（1）基金政企合作，打造开放创新平台。与龙头企业共建孵化器、共设投资基金，并搭建集创新转型工坊、创新实验室、项目实战空间、应用演进与运营四维一体的人工智能“能力开放工场”，塑造产业垂直生态。
（2）集聚世界创新大脑，引领高端发展。加强前瞻性研究，集聚世界一流科学家、学者开展人工智能基础理论、核心算法以及脑科学、基础系统等方面的基础研究，实现高端引领发展。
（3）技术与场景联合试验，助推远期产品落地。围绕智能安防、语音识别、机器视觉、深度学习等人工智能新技术，与应用场景进行深度融合，并在岛上进行联合试验和交互体验，并将技术和应用扩展至整个张江科学城。
典型案例2：智慧杭州
打造十大人工智能应用示范区
杭州人工智能产业发展规划建设10个人工智能应用示范园区和特色小镇，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济生态圈。构建“一廊一区多点联动”的产业空间布局。打造杭州城西科创大走廊，构筑杭州高新区（滨江）优势产业集聚地，人工智能产业基地多点布局。
专业园区——杭州人工智能产业园
项目概况：位于杭州高新技术开发区滨江区江虹路，与阿里巴巴、浙江大学等比邻而居，规划面积3.43平方公里，总建筑面积8万平方米，由四幢主体建筑合围而成。项目定位于打造集专业化服务功能、创新型孵化功能、多资源聚合功能、产学研转化功能于一体的人工智能产业新平台，成为省级人工智能技术研发、应用、产业化的示范基地，重点打造产业资源交换、孵化研发、传媒、生活等四大中心。以人工智能为特色，覆盖大数据、云计算、物联网等业态，集中力量招引机器人、智能可穿戴设备、无人机、虚拟/增强现实、新一代芯片涉及研发等领域。
产业发展策略：打造全球创客中心人工智能集聚区，广泛集聚以人工智能为代表的智慧产业创客极客，发挥创业创新集聚效应，在引领区域创新上发挥重要的作用与市场影响力，着力构建“一主三化五平台”产业发展服务体系及综合运营管理服务体系。
（1）一大生态——打造有利于人工智能产业快速发展的生态系统；
（2）三化产业载体——人工智能技术成果化(孵化器)、人工智能成果产业化(加速器)、人工智能产业资本化(倍增器)；
（3）五大发展平台——产业产学研合作平台、产业技术成果交易平台、产业公共服务平台、产业企业家交流平台、产业投资发展平台；
（4）运营管理体系——建立人工智能产业联盟，与投资行业协会、国内知名投资机构、金融服务机构、投融资服务组织等建立紧密的合作关系，为创新创业者提供全面专业的资本服务。
总的看来，中国人工智能产业集聚创新发展主要体现在四方面，即集中展示AI在特点场景下的纵向应用，如：学校、医院、工厂、家庭等，整合各类AI技术，打造整体式的解决方案；体现AI在特定行业中的创新应用，如：交通、政务、安防、环保、教育、金融等行业，推动人工智能对行业产生显著的带动作用；通过AI跨领域跨行业的集中应用，如：园区、社区等，实现人工智能对区域的全面赋能；通过龙头企业的带动，搭建AI产业发展开放平台，集聚产业链上下游资源，实现区域人工智能产业的协同创新发展。
▌说明：东滩顾问·廖义桃原创文章，转载请注明出处！
▌编辑：波波
▌关注：请搜索“东滩顾问”公众号关注我们哦！返回搜狐，查看更多
人工智能在养老中的应用浅析
（2）质量水平有限。
从养老服务的模式分析，部分养老机构直接使用其他行业的模式，如“俱乐部式”、“宾馆式”等，脱离老年群体的需求：从服务项目分析，很多机构仅仅为老人提供物质方面的服务，忽略老年人的精神生活：从服务水平分析，养老构中缺乏专业的护理人员，无法为老人提供高质量的服务。
二、人工智能在养老中的应用探索
1.照顾老人的精神生活
根据上文的内容可知，无论是家庭式养老还是机构式养老，都会在一定程度上忽略老年人的精神生活，因此可以充分利用人工智能技术来照顺老年人的精神生活。具体可以从以下几方面入手
方式一：下棋
下棋是广大老年人喜欢的娛乐方式之一，包括象棋、围棋等，但是该项活动需要两人一起完成，因此部分老人受条件的限制不能在生活中完成。以机器人为例，将其应用在养老中，可以在其内部设置棋类程序，使其能够满足与老年人一起完成下棋的活动，以此来满足老年人的精神需求。
方式二：读书
通常情況下，老年人会患有老花眼的眼部疾病，严重影响老人读书、看报的质量与效率，使老人在文化精神生活上不能满足，因此可以将人工智能应用在老年人的生活中。例如：将海量的书籍内容输入机器人的系统中，或者可以通过网络进行下载，基于机器人自身的语言处理功能，将书本报纸的内容读给老年人听，这样的方式不仅能够丰富老年人的精神生活，还可以满足盲人的需求交流。
随着科学技术的发展，人工智能技术在不断的被改进、优化，可以将语言识别功能、图像识别功能、自然语言处理功能应用在养老中。具体而言，利用人工智能技术可以实现与老年人的交流，降低老年人的孤独感，实现人工智能养老的功能。
2.照顾老人的日常生活
部分老年人由于身体条件的限制，自理能力、生活能力会不断下降，在没有子女或者养老机构照顾的前提下，无法完成日常生活。而将人工智能技术应用在养老中，可以良好的照顾老年人的日常生活。同样以机器人为例，为了实现人工智能养老的目的，可以在机器人的系统中设置不同的参数保证其能够为老年人提供优质的服务。
1）将菜谱输入系统中并设置做饭的时间，机器人则可以在具体的时间点完成做饭的任务；
2）设置语言识别功能，如果老年人的自理能力存在缺陷，可以通过特点的“指令”引导机器人协助自己去生间；
3）设置机器人的动作程序，并利用图像识别功能，使其可以自行为老年人获取所需的物品。通过这样的方式，可以有效的照顾老年人的日常生活，降低子女与社会的养老负担。
3.协助老人完成购物与结算
随着年纪的增加，老人的计算能力会不断下降，影响外出购物、结算的效率，甚至会出现不同程度的差错，所以可以充分利用人工智能系统。但是，为了便于老年人的出行，需要设计一个体积小、质量轻的智能系统，同时可以将导航功能设置其中，合理的规划老年人的出行路线。
例如：老年人在外出之前，可以通过语音输入目的地，系统自动规划路线，同时通过语音的方式来指引方向。在购物的过程中，老年人可以使用智能设备识别物品的名称、规格、使用说明、价格等信息，避免发生错误。在结款时，老年人依据智能设备提供的金额完成付款，极大了提高了购物与结算的效率，实现人工智能养老的目标
我国在家庭、机构两个层面的养老功能已经不能满足具体的需求，因此可以将人工智能应有在养老中以此为基础，我国的养老得以解决，丰富了老人的精神生活满足了老人的日常需求，并在人工智能的协助下完成了购物与结算，充分发挥科学技术的价值与意义。所以，在未来的发展中，可以将人工智能广泛应用在养老中，促进社会的进步。返回搜狐，查看更多
分析人工智能养老存在的优势和弊端
人工智能的利弊论文范文第四篇：分析人工智能养老存在的优势和弊端
摘要：目前将人工智能技术引入养老行业是大势所趋，本文从我国目前养老行业三种模式与人工智能概念着手进行分析，认为实践中最广泛的三种养老模式存在两大问题，而作为高新科技的人工智能技术有其自身优势。本文结合目前养老行业存在的问题分析了人工智能养老存在的优势和弊端。最后，针对人工智能养老的弊端提出了法律规制与伦理约束的对策建议。
关键词：人工智能养老；利弊分析；对策建议；
基金：北方工业大学2019年学生科技活动项目"引入人工智能促进养老服务的机制构建"的成果之一；
1人工智能养老的背景分析
养老是我国经济社会发展中的一个重大问题。中国作为一个人口大国且存在人口快速老龄化的问题，老年人口数量巨大且社保体制发展有待完善。我国目前的养老行业主要形成了三种养老模式，分别为公建民营、民办公助以及以房养老。但是这三种养老模式在实践中都存在着难题。面对这些问题，人工智能技术可以被引入从而解决部分问题。以机器来代替人的重复性劳动的高新科技本身就是弊大于利的。将人工智能技术引入养老行业不仅可以解决目前养老行业存在的诸多问题，同时可以促进养老行业的发展。
1.1我国目前养老模式以及存在的问题分析
1.1.1我国目前养老制度的三种模式
我国目前在社会实践中主要形成了三种养老模式。第一种是公建民营的模式，该种模式主要指的是政府主要提供优惠性的服务设施和条件，并与企业社会以及个人订立好合同，允许其以承包租赁委托经营等方式，以自我经营自负盈亏的方式来提供养老服务。第二种是民办公助的模式，该种模式主要指的是积极发挥社会力量主动性的前提下，政府全面指定优惠政策并且在规划设置土地提供等角度给社会以自由，该种模式的运行主要依赖非盈利性的民办养老机构。第三种是社会中自发形成的以房养老模式。在公权力机关发挥较小作用的前提下，老年人将自己积攒财富购买的房屋作为抵押物交给银行等金融机构用来换取现金等生活资料。实际上就是以房屋作为媒介，老年人依赖自己的财富积累继续进行养老而不是以社会力量或者政府作为主要的推动力。
1.1.2我国目前养老制度存在的两大问题
我国目前现存的三种养老模式都有其自身的局限性，主要分为两个方面的问题：其一是公建民营模式与民办公助模式都共同存在的问题：统一设置的养老标准难以适应个性化的养老需求。在公权力支持的基础上可以建设必要的养老基础设施，但是这样的设计缺乏个性化的安排。养老服务指的是为老年人提供必要的生活服务，满足其物质生活和精神生活的基本需求。养老的要求主要指的两方面是：物质需求与精神需求。其中公权力主要可以提供的是符合普遍标准的基础物质保障，但是无法根据每个老年人的个人偏好提供相对应的物质需求，另外更加无法解决老年人的精神需求。所以前两种模式的共同问题是无法解决老年人个性化的个人需求。
其二是第三种自发形成的以房养老的模式存在的主要问题：无自理能力老年人的基本生存需求可能无法满足。其中自行养老模式存在的主要问题在于老年人处于无基本生活能力的情况下无法满足基本的生存需求。现实中的解决办法大多是去雇佣老年护理专业人员。但是目前老年护理专业行业人才短缺并且该行业的服务质量存在良莠不齐的情况，这将会影响那些无基本生活能力老人的生活质量。
1.2人工智能养老的内涵以及机遇
1.2.1人工智能养老的内涵
人工智能的含义是通过机器人实现人类智慧并且帮助人类解决实践中的问题。养老服务指的是为老年人提供必要的生活服务，满足其物质生活和精神生活的基本需求。人工智能养老则是人工智能与养老服务两者的结合，其含义指的是将人工智能技术引入养老行业，将人工智能作为技术手段解决目前养老行业存在的问题。
在人工智能养老中，养老服务模型、领域知识模型和养老对象模型是其核心。养老服务模型主要包含养老服务过程中涉及的专业知识、技能及方法，领域知识模型包括养老服务过程中要涉及的专业知识体系，养老对象模型展现了人机互动情况，通过老人行为信息、身体及情绪状况可反馈其养老服务需求。养老服务模型和领域知识模型通过养老对象模型的反馈情况，调整模型中的知识体系和技能方法，进而形成一个动态的、完整的、丰富的模型体系。人工智能养老建立在大量的养老场景数据基础之上，并利用这些数据对养老服务模型、养老领域知识模型和养老对象模型进行训练，然后机器通过高运算能力做出合理的行动，满足养老需求。虽然目前人工智能养老发展并不完善，但是通过养老场景收集的大数据，再进一步进行数据挖掘和深度学习，人工智能养老将会取得巨大进步。
1.2.2人工智能养老模式的机遇
其一是政治因素，中国的国家领导人肯定了人工智能养老的优势，国家已经为人工智能养老的发展提供了大力的政策支持。2017年7月8日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，中国国家最高领导人的肯定及一系列人工智能相关文件的颁布充分体现了中国已把发展人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为人工智能的推进创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。
其二是经济因素，中国目前的经济关键点在于转变产业结构，党的十九大报告强调了要以供给侧改革作为主线，提供养老服务行业的改革发展是我国经济发展的一个重要的着眼点。养老服务产业结构升级，为人工智能养老创造了良好的产业条件。我国老年消费需求呈增长趋势，现阶段我国老年消费水平已超越生命周期的平均值。2011年CHARLS数据测算结果显示，我国老年人年均消费约1.18万元，城乡居民加权年平均的人均消费约1.03万元。
2人工智能养老模式的优势与弊端
目前将人工智能养老嵌入的三种养老模式中可以解决目前养老行业存在的两大问题。一方面是可以通过人工智能的大数据系统提高养老服务的精准化水平，并且满足老年人的精神需求。另一方面是通过人工智能替代部分老年护理人员的工作，从而弥补养老护理行业人才短缺的现状，同时提高需要护理的老年人的生活质量。人工智能只是作为一种科学技术服务于养老行业，并不会影响到养老行业的三种模式，而是会促进养老行业的发展。
2.1人工智能养老的优势
2.1.1满足个性化养老需求
一方面人工智能养老有助于一定程度上满足老人精神生活的需求，相比较传统养老沟通性较差、老年人情感满足较低的问题。人工智能技术有情感陪护类产品，可以根据老年人的个人需求进行沟通交流，实现情感上的陪伴解决空巢老年人的心灵慰藉问题。另一方面人工智能养老有助于提升养老服务的精准化水平，相比较传统养老并不能完全了解老年人的个性化需求，人工智能技术的引入可以根据检测数据等基础信息建立老年人的个人专属数据库，更有利于提供老年人个性化的专属服务。
2.1.2提高无自理能力老人生活质量
一方面人工智能养老有助于缓解老年护理专业人才短缺的状况。相比较传统养老目前存在年龄大学历低流动性高的特点，人工智能技术的引入可以妥善解决这部分问题，对于养老行业的发展提高养老服务而言，养老行业的从业人员需要更高级的专业技能，人工智能技术可以有针对性的解决专业技能水平和提供服务稳定性的要求，为老年人提供更稳定的服务。另一方面人工智能养老有助于提升失能、半失能及空巢老人的养老生活质量。相比较传统养老对于行动不便的老人不很友好，人工智能的引入实现了语音识别，这就可以帮助失能、半失能以及空巢老人更便利的生活。同时人工智能技术可以实现实时的身体状况监控，有利于随时关注空巢老人的身体健康，提高了老年人生活的安全性。
2.2人工智能养老的弊端
人工智能养老技术本身是存在两个弊端：技术风险和道理难题。
其一是技术风险。人工智能养老作为一种高新科技当然存在技术本身的风险性，当机器人拥有类似人类的智慧就提高了其带来的风险性。人工智能在养老应用后潜在的风险性主要是未来机器人不仅具备人类思想，还可能具备人类的形态。以人工智能技术为核心的机器在某些方面超越人脑，存在威胁人类主体性地位的可能。如果没有制度的约束，这种可能超越人类的智慧和力量一旦被滥用，不仅是阻碍养老行业的发展，甚至可能危害人类的生存发展。
其二是道德难题。人工智能的发展可能导致人类将越来越依赖机器，而忽视机器人与人类的边界，这可能会使得人类对机器产生情感，甚至产生类人的依赖感。一个种的全部特征，种的类特征就在于生命活动的性质，而人的类特征就是自由有意识的活动。一旦人类将机器视为同类，必然带来相应的伦理问题。如性爱机器人如果大规模应用，将使婚姻生育等问题变得复杂，人的两性关系以及很多伦理问题都会相应而来。
3人工智能养老弊端的对策建议
3.1人工智能养老需要法律制度的规制
法律的作用主要是规制作用，从而可以通过法律的手段来降低人工智能养老的技术风险。法律本身作为社会规范当然是对于人工智能技术的运用有规制作用，将人工智能技术限制于法律的范围内是有利于发挥人工智能技术优势，同时减少人工智能技术本身带来的风险。当然也不可否认法律具有规制作用的同时也有激励作用，将人工智能技术放入法律允许的范围内当然是可以促进养老行业的良性发展的，与此同时为了人工智能更好的在养老行业内发挥作用，将人工智能的引入基于倒逼机制其本身就可以促进人工智能技术自我的完善和发展。
3.2人工智能养老需要伦理的规制
就伦理上而言，无论是人工智能或者是基因编辑等高新科技，都只是作为技术手段引入养老行业，这种情况的出现并不会导致人的伦理规则的破坏。只要这种高新科技的发展处于法律制度的规制范围内，它是可以服务于养老行业并且可以促进人的伦理发展完善的。对于人工智能社会关系的调整，伦理规范具有一种先导性的作用。这是因为法律规范基于现实生活而生成，且立法过程繁琐，因而总是处于滞后境地；而伦理规范可以先行和预设，对已变化或可能变化的社会关系作出反应。在发达国家，对人工智能的伦理研究早于立法研究。近年来，欧洲机器人研究网络发布《机器人伦理学路线图》，韩国工商能源部颁布《机器人伦理宪章》，日本组织专家团队起草《下一代机器人安全问题指引方针》，美国国家科学基金会和美国航天局设立专项基金对"机器人伦理学"进行研究。
我国主要应当从两个方面着手解决人工智能养老现存的弊端：其一是完善法律法规，建立健全法律制度完善法律法规体系。制定人工智能养老相关的法律规范，制定符合人工智能的特征和养老行业特征的科学可行落实有效的法律规范。将从研发到营销直至运用整个环节纳入法律规范的约束体系。其二是研讨相关的伦理规范问题，人工智能本身虽然具有类似人类的特征，但是并不会影响人类本身的伦理规范。我国目前需要从伦理规范角度着手，以专家研讨等方式进行人工智能养老的伦理学角度研究。
参考文献
[1]蔡自兴中国人工智能40年[J]科技导报2016（15）。
[2]乐昕。老年消费如何成为经济增长的新引擎[J].探索与争鸣，2015（7）。
[3]腾讯研究院全球人工智能政策及对我国的启示[EB/OL].2017-01.
[4]马克思，恩格斯马克思恩格斯选集（第1卷）[M].北京：人民出版社，1995.