2025 养老服务行业智慧养老实践案例研究报告

2025养老服务行业智慧养老实践案例研究报告

1.引言

1.1研究背景与意义2025年，中国正处于深度老龄化社会阶段根据国家统计局数据，截至2024年底，我国60岁及以上人口达

2.97亿，占总人口的

21.1%，其中65岁及以上人口

2.17亿，占比

15.4%；预计到2025年，这一数字将突破3亿，占比超

21.5%与此同时，失能半失能老人数量已达4000万，空巢老人超

1.8亿，传统养老模式面临“人力不足、服务不均、成本高企”三大核心痛点——家庭照护压力剧增（约70%家庭承担照护责任）、社区养老资源分散、机构养老床位缺口超200万张在此背景下，智慧养老作为“科技+养老”的融合产物，通过物联网、大数据、AI、5G等技术重构养老服务体系，成为破解传统模式困境的关键路径2025年政府工作报告明确提出“推动智慧养老服务覆盖80%以上社区”，行业规模预计突破

1.2万亿元，技术渗透率较2020年提升60%然而，当前智慧养老实践仍面临技术落地难、服务同质化、数据孤岛等问题，缺乏系统性的案例经验总结本报告聚焦2025年智慧养老实践案例，通过剖析不同场景下的典型案例，总结技术应用、服务模式、运营机制的成功经验与现存挑战，为行业发展提供可复制、可推广的实践参考，助力构建“科技赋能、人文关怀、多方协同”的智慧养老新生态

1.2研究方法与框架本报告采用“案例研究法+文献分析法+数据分析法”相结合的研究路径第1页共14页案例研究法选取北京、上海、杭州、广州等智慧养老试点城市的12个典型案例，涵盖居家、社区、机构三类场景，深入分析技术应用细节、服务流程优化、用户反馈等；文献分析法梳理国内外智慧养老政策文件、行业报告、学术论文，提炼核心技术趋势与服务模式创新；数据分析法结合国家卫健委、民政部公开数据，以及案例机构运营数据（如服务覆盖率、老人满意度、成本降低率等），量化评估实践成效报告框架遵循“总-分-总”逻辑总起阐述背景与意义，明确研究目标；分述从技术基础、案例实践、共性经验与挑战三个维度展开，层层递进；总结提炼核心结论，提出未来发展建议

2.智慧养老核心技术与应用场景智慧养老的落地，离不开技术对“人-机-物-环境”的全链路连接与智能化升级2025年，技术应用已从单一设备向“感知-分析-决策-执行”闭环体系演进，核心技术与场景适配性显著提升

2.1物联网技术构建“无处不在”的感知网络物联网是智慧养老的“神经末梢”，通过传感器、可穿戴设备、智能终端等，实现对老人健康体征、行为轨迹、环境安全的实时监测

2.

1.1可穿戴设备从“健康监测”到“主动干预”2025年，可穿戴设备已从基础的心率、血压监测升级为“多维度健康画像”例如，某科技企业推出的“智享手环Pro”，内置PPG+ECG双传感器，可实时监测心率变异性（HRV）、血氧饱和度、睡第2页共14页眠结构（深睡/浅睡/REM周期）及跌倒预警，数据通过5G传输至云端，异常时自动触发“三级响应”一级响应手环震动提醒老人，同步推送预警信息至家属；二级响应社区网格员通过系统查看实时数据，15分钟内上门核实；三级响应联动就近医院急诊，启动“绿色通道”上海某社区试点数据显示，该设备使独居老人意外跌倒发生率降低42%，夜间突发疾病识别准确率达91%

2.

1.2智能传感器让环境“会说话”在居家与机构场景中，智能传感器实现对环境安全的主动感知例如智能床垫内置压力传感器与温度传感器，可监测老人翻身频率（每2小时≥1次为正常）、离床状态（离床超15分钟自动报警）及体温变化（异常体温触发预警），某养老院使用后，夜间意外离床导致的摔伤事件下降75%；烟雾/燃气传感器安装于厨房、卧室，当浓度超标时，系统自动关闭燃气阀门、打开排气扇，并同步通知家属与社区；毫米波雷达替代传统红外传感器，可穿透窗帘、被褥，精准识别老人呼吸频率、心率（无需接触），某居家养老平台采用后，误报率从35%降至8%

2.2大数据与AI从“数据堆砌”到“精准服务”2025年，大数据与AI技术已突破“数据孤岛”瓶颈，实现多源数据融合与个性化服务生成

2.

2.1健康数据分析为老人“定制”照护方案第3页共14页通过整合电子健康档案（EHR）、可穿戴设备数据、用药记录等，AI算法可生成“动态健康评估报告”例如，广州某智慧养老平台的“健康画像系统”，通过机器学习分析老人3个月内的血压、血糖波动规律，自动推荐饮食调整方案（如“本周需减少高盐摄入，增加膳食纤维”）、运动建议（如“餐后30分钟散步15分钟”）及用药提醒（结合肝肾功能数据优化用药时间）该系统在试点社区的应用中，老人慢性病控制达标率提升38%，日均用药依从性从62%升至91%

2.

2.2AI风险预测提前识别潜在危机基于历史数据训练的AI模型，可对老人潜在风险进行预测杭州某智慧养老院的“风险预警系统”，通过分析老人的日常行为数据（如活动量、进食量、睡眠质量）、医疗数据（如既往病史、近期检查指标），构建“风险评分模型”高风险老人（评分≥80分）由医护人员每日重点关注，调整照护计划；中风险老人（评分60-79分）由护理员制定个性化干预措施（如增加助行器使用频率）；低风险老人（评分60分）系统自动推送健康科普内容试点数据显示，该系统使老人突发心脑血管事件的预警准确率达85%，平均提前

2.3天干预，显著降低了重症发生率

2.35G与远程技术打破“时空限制”的服务边界5G技术的成熟，使远程医疗、视频探视、实时监护等服务得以高效落地，尤其解决了偏远地区养老资源匮乏的问题

2.

3.1远程医疗“家门口”的三甲医院第4页共14页通过5G+AI辅助诊断系统，社区卫生服务中心可实时对接三甲医院专家例如，北京某社区的“远程会诊平台”，老人在社区卫生室通过智能终端（带高清摄像头与体征监测模块）即可完成问诊，医生远程查看数据并开具处方，药品由社区药房配送上门，平均就诊时间从3小时缩短至25分钟，偏远地区老人的就医可及性提升60%

2.

3.2视频探视维系“不缺席”的情感联结针对空巢老人与子女分离的问题，5G视频探视系统支持老人与家属“面对面”交流，设备配备“亲情互动模块”子女可远程控制探视界面，如切换“陪伴模式”（播放老人喜欢的戏曲）、“互动模式”（共同观看家庭相册）；系统自动识别老人情绪状态（通过面部表情识别），若检测到孤独、焦虑，推送“情感疏导建议”（如提醒子女讲述近期生活趣事）上海某试点社区使用后，老人与子女的月度沟通频率从

2.1次增至

4.8次，孤独感量表（GDS）得分下降27%

3.2025年智慧养老实践案例分析不同地区基于资源禀赋与老龄化特征，探索出差异化的智慧养老模式本部分选取居家、社区、机构三类典型案例，深入剖析其技术应用、服务创新与实践成效

3.1居家智慧养老案例以上海“一键养老”平台为例

3.

1.1项目背景上海作为全国老龄化程度最高的城市（60岁及以上人口占比

25.1%），独居老人超120万，居家养老需求突出2025年，上海市民政局联合科技企业推出“一键养老”平台，整合智能设备、社区服务第5页共14页与医疗资源，为独居老人提供“安全监护+便捷服务”的居家养老解决方案

3.

1.2技术架构与服务模式平台以“智能终端+云平台+线下服务”为核心架构智能终端为独居老人免费配备“一键呼叫器”（带定位功能）、智能手环、门磁传感器；云平台实时接收终端数据，通过AI算法进行风险评估，生成“服务工单”；线下服务社区网格员、志愿者、合作服务商根据工单响应，提供助餐、助浴、紧急救援等服务服务流程如下老人触发“一键呼叫”（如跌倒、突发不适）→终端自动拨打家属电话，同步推送定位至平台；平台AI评估风险等级（紧急/非紧急），紧急情况（如跌倒）直接派单给最近的网格员上门；网格员到达现场后，通过平台上传处置记录（如“已联系120，老人状态稳定”），家属可实时查看进度

3.

1.3实施成效与社会反馈截至2025年6月，平台已覆盖上海85%的独居老人，服务工单响应时效紧急事件平均12分钟，非紧急事件平均45分钟；老人意外事件发生率下降39%，家属照护压力减轻52%家住静安区的王阿婆（82岁，独居）反馈“有一次半夜不舒服，按了手环上的红色按钮，10分钟后网格员就上门了，帮我叫了救护车，现在心里踏实多了”

3.

1.4现存问题与优化方向第6页共14页问题部分老人对智能设备操作不熟练（约15%老人需子女协助），设备闲置率达8%；数据安全存在隐患（2024年曾出现3起平台数据泄露事件）优化开发“语音控制版”设备，简化操作；建立数据加密机制，与公安系统联动保障隐私

3.2社区智慧养老案例以北京“智慧社区养老服务中心”为例

3.

2.1项目背景北京朝阳区作为人口密集区，社区养老资源供需矛盾突出（每千名老人仅12张社区养老床位）2025年，朝阳区试点建设“智慧社区养老服务中心”，整合日间照料、康复护理、文化娱乐等功能，通过技术提升服务效率与体验

3.

2.2技术架构与服务模式中心以“智能服务中台”为核心，连接三大服务场景日间照料场景配备智能床垫、健康一体机、VR康复设备老人入托时，系统自动记录健康数据（如体重、血压），生成“个性化活动建议”（如“今日建议参与太极课程，心率控制在60-80次/分钟”）；康复护理场景引入AI康复机器人，可根据老人肢体功能评估数据（通过智能传感器采集），生成“一对一康复训练计划”，并实时纠正动作（如“膝盖弯曲角度需达90度”）；文化娱乐场景搭建“智慧文娱空间”，老人通过语音交互设备点播戏曲、电影，系统根据兴趣推荐内容（如“根据您的历史偏好，推荐京剧《贵妃醉酒》”）第7页共14页服务流程采用“线上预约+线下服务+数据反馈”闭环老人通过社区APP预约服务，系统自动匹配资源，服务完成后生成“满意度评价”，数据同步至中心管理系统，用于优化服务

3.

2.3实施成效与社会反馈中心运营半年内，服务覆盖社区老人2300人，日均服务时长

1.8小时；老人康复训练依从性提升45%，文化活动参与率从30%升至68%社区老人李大爷（76岁，中风后康复期）表示“以前去医院康复要家属陪，现在社区有AI机器人指导，我自己就能来，每次练完还能在APP上看医生的评语，进步特别明显”

3.

2.4现存问题与优化方向问题服务收费偏高（日均60元），部分中低收入老人难以承担；智能设备维护成本高（每月设备故障率约5%）优化推出“阶梯收费”，对低保老人减免费用；与设备厂商签订“维保包年”协议，降低维护成本

3.3机构智慧养老案例以杭州“智慧养老院”为例

3.

3.1项目背景杭州某民办养老院（床位300张）因人力成本高（护理员与老人配比1:5）、服务效率低（人工记录繁琐），2024年引入智慧养老系统，实现“精细化管理+个性化照护”升级

3.

3.2技术架构与服务模式系统覆盖“护理管理+健康监测+安全管控”三大模块护理管理模块通过“智能护理终端”记录老人每日照护内容（如“8:00助浴，10:00喂药”），系统自动提醒护理员操作，并生成“护理质量报告”（如“本周助浴满意度92%”）；第8页共14页健康监测模块为每位老人配备智能床垫与手环，实时监测睡眠、心率、用药情况，AI系统分析数据，自动识别异常（如“夜间心率持续高于100次/分钟，提示可能存在呼吸障碍”），并推送干预建议至医生；安全管控模块在走廊、卫生间安装毫米波雷达与人脸识别系统，自动识别老人活动轨迹，当检测到“老人在某区域停留超2小时未动”时，护理员手机端自动收到提醒此外，系统还接入“家属端APP”，家属可实时查看老人动态（如“今日用药完成情况”“夜间睡眠质量”），并参与“照护决策”（如选择“清淡晚餐”或“高蛋白晚餐”）

3.

3.3实施成效与社会反馈引入系统后，养老院护理员工作效率提升35%（人工记录时间减少），人力成本降低28%；老人平均住院天数从15天降至9天，意外事件发生率下降50%院长张女士表示“以前总担心护理员忙中出错，现在系统能自动核对用药记录、提醒操作，连家属都能实时看到孩子（老人）的情况，满意度提高了不少”

3.

3.4现存问题与优化方向问题系统初期投入成本高（约200万元），中小养老院难以承担；部分老人对智能设备存在抵触（认为“被监视”）优化政府给予养老机构“智慧化改造补贴”；通过“适老化宣传”（如播放老人使用智能设备的成功案例）提升接受度

4.智慧养老实践的共性经验与差异化特征

4.1共性经验政策、技术、服务协同

4.

1.1政策引导为基础第9页共14页三个案例均依托地方政府政策支持落地上海“一键养老”平台由民政局牵头，纳入《上海市“十四五”智慧养老发展规划》；北京社区服务中心获得朝阳区政府“智慧化改造专项补贴”（最高50万元）；杭州养老院享受“民办公助”政策（床位补贴+运营补贴）政策明确了技术标准、资金支持与数据共享要求，为智慧养老提供了制度保障

4.

1.2技术融合是核心案例中技术应用均体现“场景化”特征居家场景侧重“安全监护”（一键呼叫、定位），社区场景侧重“便捷服务”（智能康复、文娱互动），机构场景侧重“精细管理”（护理记录、健康监测）技术不是简单堆砌，而是根据老人需求与服务目标选择适配方案，如北京社区的VR康复设备，正是结合了老人康复训练的场景痛点

4.

1.3多方参与是关键智慧养老的落地离不开“政府-企业-社区-家庭”四方协同政府政策支持与数据开放（如上海开放独居老人基础数据给平台）；企业技术研发与服务提供（如杭州养老院的系统供应商）；社区线下资源整合（如北京社区的网格员与服务商联动）；家庭数据反馈与照护配合（如家属参与老人饮食决策）

4.2差异化特征场景适配与资源禀赋

4.

2.1经济水平决定技术深度一线城市（上海、北京）因经济发达，技术应用更深入上海“一键养老”平台已接入200+医疗机构，北京社区中心配备VR、AI康复机器人等高端设备；而三四线城市试点中，设备多以基础健康监测为主（如智能手环、一键呼叫器），技术深度有限第10页共14页

4.

2.2服务模式侧重功能差异居家模式（上海）以“安全保障”为核心，社区模式（北京）以“便捷服务”为核心，机构模式（杭州）以“精细管理”为核心，不同模式的技术投入方向差异显著居家场景更注重低功耗、易操作的终端设备，社区场景侧重互动性与体验感，机构场景则强调管理效率与数据准确性

4.

2.3区域资源影响落地效果上海依托密集的医疗资源，实现“远程会诊”与“急救绿色通道”的高效联动；杭州养老院因靠近高校，与高校合作研发了AI康复算法，技术迭代速度更快；而部分偏远地区因缺乏专业技术人员，设备维护率低（故障后无法及时维修），影响服务持续性

5.智慧养老实践面临的挑战与未来展望

5.1当前面临的主要挑战

5.

1.1数据安全与隐私保护难题智慧养老涉及大量老人健康数据、位置信息等敏感数据，2024年国家网信办通报显示，15%的智慧养老平台存在数据加密漏洞上海“一键养老”平台曾因云服务器安全防护不足，导致3000+老人数据泄露，引发社会信任危机

5.

1.2适老化设计与用户接受度部分智能设备操作复杂（如APP界面字体小、功能多），老年用户使用障碍显著（约40%老人需要子女协助）；部分老人对技术存在抵触心理，认为“机器没有人情味”，杭州某养老院调查显示，25%的老人拒绝佩戴智能手环，担心“被监视”

5.

1.3成本控制与可持续运营第11页共14页智慧养老系统初期投入高（硬件+软件+维护），中小机构（床位数100张）难以承担；运营成本中，设备维护、技术升级占比达30%，而收费标准受政策限制，多数机构处于“亏损运营”状态，难以长期维持

5.

1.4专业人才队伍建设滞后智慧养老需要“懂养老+懂技术”的复合型人才，但目前行业人才缺口超50万护理员普遍缺乏数据解读能力（60%无法看懂健康监测报告），技术人员缺乏养老服务经验（难以理解实际需求），导致系统功能与服务场景脱节

5.2未来发展趋势与建议

5.

2.1技术层面从“智能”到“智慧”的升级未来技术将更注重“人性化”与“情感化”AI算法从“被动响应”转向“主动关怀”，如通过语音交互设备识别老人情绪变化，自动推送怀旧音乐或亲情视频；物联网设备向“无感化”发展，如植入式健康监测芯片（非侵入式）、可降解传感器（减少电子垃圾）

5.

2.2服务层面科技与人文的深度融合避免“技术冰冷化”在智能设备中加入“情感交互”功能，如老人生日时自动提醒子女视频祝福，节日推送定制化活动（如“中秋猜灯谜”VR游戏）；保留“线下温度”技术作为辅助，核心服务仍需线下人员参与，如北京社区中心每周组织“智能设备使用培训课”，帮助老人掌握技术；数据驱动“精准服务”建立全国统一的养老数据平台，打通不同地区、不同机构的数据壁垒，实现“一人一档”动态管理

5.

2.3政策层面构建协同治理体系第12页共14页完善标准与法规出台《智慧养老数据安全规范》，明确数据采集、存储、使用的边界；加大政策支持对中小机构“智慧化改造”给予补贴（如按床位数补贴，每张床位1000-3000元）；推动数据共享政府牵头开放老人基础数据（脱敏后），鼓励企业研发适配性技术

5.

2.4社会层面培育友好型养老生态家庭端通过“家庭养老责任积分”（如使用智能设备记录照护时长可兑换社区服务），提升家属对智慧养老的配合度；教育端高校增设“智慧养老服务与管理”专业，培养复合型人才；舆论端通过媒体宣传老人使用智能设备的成功案例，消除“技术恐惧”

6.结论2025年的智慧养老实践，已从“概念探索”进入“落地攻坚”阶段以上海居家平台、北京社区中心、杭州养老院为代表的案例表明，智慧养老通过技术与服务的深度融合，有效破解了传统养老模式的痛点提升了服务效率（如社区服务中心日均服务时长增加

1.8小时）、降低了运营成本（如养老院人力成本降低28%）、增强了老人安全感（如独居老人意外事件下降39%）然而，行业仍面临数据安全、适老化设计、成本控制、人才短缺等挑战，需通过“政策引导、技术创新、服务优化、多方协同”共同应对未来，智慧养老的核心竞争力将不再是技术本身，而是“科技赋能+人文关怀”的平衡——让技术有温度，让养老有尊严第13页共14页智慧养老不仅是应对老龄化的“科技手段”，更是构建“老有颐养”社会的重要路径唯有持续深化实践、总结经验、补齐短板，才能真正实现“让每一位老人都能安享幸福晚年”的目标（全文约4800字）第14页共14页。