人工智能赋能下的社区居家养老服务模式构建研究*

2020-06-12汪志涛

云南行政学院学报 2020年3期

杨柯，汪志涛

（1，2.西安邮电大学人文与外国语学院，陕西西安，710121）

人口老龄化是经济社会发展到一定程度的产物，而我国的老龄问题具有自身的特殊性①国家应对人口老龄化战略研究总课题组.国家应对人口老龄化战略研究总报告[M].北京：华龄出版社，2014：7。。截止2018年，我国60 周岁及以上人口数量达到了2.49 亿人，占全国总人口的比重为17.9%②国家统计局：首页>统计数据>统计公报>年度统计公报>2018年《2018年国民经济和社会发展统计公报》http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201902/t20190228_1651265.html，2019年11月9日访问。。伴随着计划生育政策导致的“少子化”以及“家庭核心化”，我国大部分家庭养老能力弱化③唐美玲，张建坤，雒香云，邵秋虎.智慧社区居家养老服务模式构建研究[J].西北人口，2017（06）：58。，养老事业面临巨大压力。在此情形下，结合家庭养老和机构养老优点的社区居家养老，即老年人在家中居住的同时享受到社区提供的养老服务，成为我国最主要的养老服务模式。然而，现阶段社区居家养老服务模式在发展过程中还存在诸多问题，比如多元信息交互渠道不畅、老年人需求表达模糊、服务人员专业化和职业化程度较低等。传统的社区居家养老服务模式已经无法满足老年人个性化、专业化、智能化的养老服务需求。

人工智能历经60 余年的发展，终于迎来第三次发展浪潮。人工智能将重塑经济的技术基础设施，成为新的生产力，引发技术群落的链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升④从互联网+到智能+——智能技术群落的聚变与赋能[R].阿里研究院，2019：1-2。，这将为养老服务业的发展带来继“互联网+”之后的新一轮机遇。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35 号）指出：人工智能是引领未来的战略性技术，需要把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，带来社会建设的新机遇，其在教育、医疗、养老、城市运行等领域的广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。基于此，在社区居家养老服务模式的运作目标指引下，如何运用人工智能赋能社区居家养老服务模式，并进行系统化的服务模式构建，有利于促进我国社区居家养老服务的深入发展。

一、我国社区居家养老服务模式的运作目标

社区居家养老服务模式是以居家为基础，社区养老服务机构为依托，政府、社会、家庭三方共同参与，为老年人提供生活照料、医疗护理、精神慰藉、紧急救助、文教娱乐等服务的养老服务模式。从社区居家养老服务模式的一般运作机制出发，本文基于供需对接、需求表达、服务供给、服务反馈四个角度，提出当前我国社区居家养老服务模式的运作目标。具体的设计过程如图1 所示。

图1 人工智能赋能下社区居家养老服务模式的设计过程

（一）实现信息交互渠道多元性

根据马斯洛需求层次理论①A. H. Maslow. A Theory Of Human Motivation [J]. Psychological Review 1943（50）：370-396。，随着我国经济社会的发展和医疗水平的进步，老年人对养老服务的需求也在逐步升级，呈现出多样化、个性化、专业化的发展趋势。然而，大部分服务供给方所能有效供给的服务多为生活照料、简单的医疗护理和文教娱乐等，其余的服务因为种种原因难以有效供给。换言之，现阶段大部分养老服务只能满足老年人的基本需求，并不能满足老年人进一步的需求，服务供给和服务需求之间出现了不匹配现象。究其原因，目前我国的社区居家养老服务存在多元信息交互渠道不畅的问题。具体而言，首先，供需双方之间的信息交互不畅。一方面，老年人缺乏对服务供给方所能提供的养老服务的充分了解；另一方面，服务供给方同时也缺乏对老年人养老服务需求的调研。其次，服务设施之间的信息交互不畅。一方面，单一的服务设施所能发挥的作用是有局限性的，需要把不同的服务设施联接起来才能发挥最大的作用；另一方面，服务设施之间的信息交互主要靠人力来实现，信息交互效率极其低下，难以通过服务设施产生的信息来印证养老服务需求的准确性。所以，从供需对接的角度提出实现信息交互渠道多元性的运作目标。

（二）提高服务需求表达准确性

老年人对养老服务的需求是客观存在的，然而，养老服务的需求从存在到表达之间，却受诸多因素的影响。学界研究发现，由于受传统文化、家庭收入、自身性格等多重因素的影响，中国老年人喜欢自食其力，不希望给家人带来过多的麻烦，表达出的养老服务需求往往比实际的需求少①闫伟.城市居家养老保障研究[D].天津财经大学，2009：17。。并且，老年人表达出来的需求，并不能直接用于多元信息交互，还需要进一步分析处理后才能融入到实际的服务供给过程中。因此，提高服务需求表达的准确性，能够缩小老年人实际的需求和表达出的需求之间的差异，同时也会缩小表达出的需求和服务供给方所提供的服务内容之间的差异。所以，从需求表达的角度提出了提高服务需求表达准确性的运作目标。

（三）提升居家养老服务满意度

老年人对养老服务的满意程度不仅取决于养老服务供给的质量水平，也取决于养老服务供给与服务需求的匹配程度。也就是说，服务供给方需要向老年人提供高质量、个性化的养老服务，即服务供给方实现个性化养老服务的大规模生产。现阶段我国社区居家养老中的服务供给方存在如下问题：第一，服务人员年龄偏大、文化程度较低、专业培训缺失等因素，导致其专业化程度较低。又因为普遍薪酬水平较低、社会地位较低、劳动强度大、职业风险高等因素，导致其职业化程度较低。第二，由于服务设施生产者缺乏对老年人具体服务需求的调研，很多服务设施与老年人的实际需求与使用环境并不匹配，导致服务设施适老化程度较低；又因为服务设施的智能化改造成本较高、难度较大、配套设施较多等因素，导致其智能化程度较低。第三，宏观层面的服务标准由于建设难度大、建设周期长等因素，尚未实现系统化；微观层面的服务标准由于服务记录随意、需求表达模糊等因素，尚未实现个性化。第四，运营维护由于缺乏有效的规章制度、管理方式较为落后等因素，导致可持续性差，难以保障服务人员、服务设施和服务标准的有效运作。综上所述，从服务供给的角度提出了提升居家养老服务满意度的运作目标。具体而言，就是实现专业化和职业化的服务人员、适老化和智能化的服务设施、系统化和个性化的服务标准、制度化和智能化的运营维护。

（四）确保反馈信息流动有序性

服务反馈信息一般分为老年人的服务评价以及服务供给方的服务记录。这是老年人对养老服务满意度的主观表达，与服务供给方在提供服务过程中的客观记录。服务反馈信息是衡量服务供给质量和服务匹配程度的重要标准，也是促使服务供给方改进服务的主要信息来源。然而，正如老年人的需求表达模糊一样，很多老年人表达出的服务评价往往也很模糊，不具备进一步分析评估的价值。很多服务供给方缺乏有效分析服务反馈信息的能力和可持续的服务记录形式②睢党臣，彭庆超.“互联网+居家养老”：智慧居家养老服务模式[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2016，37（05）：129。，致使服务反馈信息的重要性长期被忽视，难以形成服务改进措施，也没有动力践行服务改进措施，从而导致服务质量难以提高，长此以往便会形成恶性循环。因而，要实现反馈信息的有序流动，第三方机构应当介入对服务评价和服务记录归档分析的过程中，形成相应的服务满意度和服务改进措施之后，再把这些信息反馈给服务供给方，从而实现服务内容的优化。优化后的服务内容又能带给服务需求方更好的服务体验，由此形成良性循环。所以，从服务反馈角度提出了确保反馈信息流动有序性的运作目标。

二、人工智能赋能下社区居家养老服务模式的实现机制

依据前文提出的运作目标，结合人工智能对社区居家养老服务模式的赋能逻辑，即以智能化去构建高效率的社区居家养老服务模式的运作机制③项立刚.5G 时代——什么是5G，它将如何改变世界[M].北京：中国人民大学出版社，2019：93-.94。，从而提出服务模式的运作目标的实现机制。

（一）人工智能在社区居家养老服务模式中的定位

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟，延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统，即围绕智能活动而构造的人工系统④人工智能标准化白皮书2018 版[R].中国电子技术标准化研究院，2018：5-6，11-22。。

现阶段具备大规模实用条件的是专用人工智能，即专门应用于某一个特定领域的人工智能①中国人工智能创新应用白皮书[R].中国人工智能学会，罗兰贝格，2017：11-22。。主要包括机器学习（Machine Learning）、知识图谱（Knowledge Graph）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、人机交互（Human-Machine Interaction）、生物特征识别（Biometric Identification Technology）、虚拟现实（Virtual Reality）、增强现实（Augmented Reality）等。而通用人工智能的研发还面临诸多困难，尚不具备实用条件。这就决定了现阶段的人工智能，只能在整个社区居家养老服务模式中扮演辅助性角色。也就是人工智能对社区居家养老服务模式进行渗透，形成“人工智能+”的应用终端、系统及配套软件，然后切入供需对接场景、需求表达场景、服务供给场景、服务反馈场景，深度赋能不同场景里的各要素的资源禀赋优势、资源配置能力②王振波，吴湘玲.城市社区居家养老服务模式研究——以武汉市为例[J].理论月刊，2017（10）：147。、联接方式等，从而提出服务模式运作目标的实现机制③人工智能发展白皮书—产业应用篇2018 版[R].中国信息通信研究院，中国人工智能产业发展联盟，2018：1-2。。

（二）平台化的供需对接机制

多元信息交互不畅是导致供需不匹配的主要原因。其又分为两个方面，一是供需双方之间的信息交互不畅，二是服务设施之间的信息交互不畅。而平台化的供需对接机制能够基于数据工具来创造社群反馈回路④（美）杰奥夫雷G.，帕克，（美）马歇尔W.，范·埃尔斯泰恩，（美）桑基特·保罗·邱达利著;志鹏译. 平台革命改变世界的商业模式[M].北京：机械工业出版社，2017.10.：10。，实现高效的多元信息交互。具体而言是把老年人的数据、服务供给方的数据、服务设施的数据等都汇集到平台之上，并运用某种算法创造这些数据之间的反馈回路，从而打通多元信息交互渠道。在人工智能赋能下，建设平台化的供需对接机制分为三个阶段：第一阶段是建设各类基础信息数据库，包括老年人信息、服务供给方信息、服务过程记录、服务设施信息等。第二阶段是依托基础信息数据库搭建社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台，前者实现供需双方之间的信息交互，后者实现服务设施之间的信息交互。第三阶段是利用人工智能，赋能社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台，即在城市大脑的基础上建设社区大脑，以实现两个平台之间及其内部的智慧联接。

（三）精准化的需求表达机制

由于传统养老观念、身体状况、家庭收入等一系列主客观因素，老年人表达出的需求非常模糊，难以直接作为服务供给方提供服务的参考。为此，在人工智能的赋能下，就需要根据老年人的日常生活情况、身体情况等数据，建设每个老年人专属的“生活模型”、“健康模型”、“快乐模型”⑤朱勇.中国智能养老产业发展报告2018 版[M].北京：社会科学文献出版社，2018：98-99。。“生活模型”是指能够实时识别并学习预测老年人日常生活的人工智能算法。“健康模型”是指能够实时识别并学习老年人日常身体数据及其以往病史，并预测疾病风险的人工智能算法。“快乐模型”是指能够实时识别并学习老年人面部数据及其日常活动的人工智能算法。这三个模型能够识别分析老年人的养老服务需求，并以老年人的主观意愿为最高标准，形成最终的服务需求表达，由此构成精准化的需求表达机制。这样一来，就能大幅提高老年人需求表达的准确性，一定程度上提高供需双方之间信息交互的效率，减少社区居家养老服务资源的浪费。

（四）定制化的服务供给机制

服务供给机制分为服务供给前端和服务供给后端。服务供给前端即呈现在老年人面前的服务内容；服务供给后端即服务人员、服务设施、服务标准、运营维护。实现定制化的服务供给机制，需要人工智能分别赋能服务人员、服务设施、服务标准、运营维护的具体场景，在保证服务供给质量的同时，实现个性化的服务内容。

第一，辅助和替代服务人员的相关工作。要提升服务人员的专业化和职业化程度，就需要实现服务人员的自我提升和职业认同感的营造。人工智能对服务人员的赋能作用体现在辅助和替代两个方面。在辅助方面：首先，人工智能可以减轻服务人员的劳动强度，比如通过智能助力装置减轻服务人员的身体负担。其次，人工智能可以提升服务人员的专业化水平，比如通过虚拟现实或增强现实为服务人员提供仿真模态训练等。第三，人工智能可以提升服务人员的职业化水平，比如通过智能人员管理系统来实现人性化管理。在替代方面，一方面，人工智能能够替代服务人员的一部分简单重复劳动，解放服务人员的部分时间和精力；另一方面，人工智能能够替代普通服务人员难以胜任的专业劳动，比如运用智能诊断系统接入老年人的“健康模型”，快速识别老年人的健康状况。可以看出，人工智能赋能能够减轻服务人员的劳动强度、提高服务效率、缓解人员供需矛盾等，从而节省大量的时间和精力，以提升社区居家养老的专业化和职业化程度。

第二，打造社区智能物联网。服务设施适老化程度不高的主要原因在于，服务设施生产者缺乏对老年人实际使用习惯和使用环境的调研。为此，人工智能能够通过“生活模型”、“健康模型”和“快乐模型”收集并分析老年人使用服务设施时产生的数据，形成相应的生产指标，为服务设施生产者提供数据支持。实现了服务设施的适老化之后，下一步就是运用智能传感器、人工智能算法等改造和生产服务设施，并搭建社区智能物联网把社区内的服务设施联接起来，再构建平台以实现这些服务设施之间的信息交互，以此实现人与人、人与物、物与物之间的智慧联接。

第三，支持服务标准的建设与维护。服务标准的建设与维护需要记录、汇总、分析各类相关信息，是一个系统化和长期化的过程。服务标准又分为两个层面：其中宏观层面包括国家标准、行业标准、地方标准和企业标准，微观层面即每个老年人的专属服务标准。具体而言，在宏观层面上，人工智能能够支持服务标准的系统化建设与完善，即运用机器学习、知识图谱等人工智能技术，以超高的效率从海量数据中总结出养老服务面临的痛点和难点，生成相对完善的解决方案，为服务标准的系统化建设提供宝贵意见。在微观层面上，人工智能能够支持服务标准的个性化建设与更新，即依据“生活模型”、“健康模型”和“快乐模型”，结合以往的服务记录，建设并实时更新老年人的个性化服务标准，这样便能更加精确地指导服务人员和调配服务设施。总之，人工智能能够发挥信息获取、数据分析、运算速度等优势，支持服务标准的建设与维护，实现其系统化和个性化。

第四，依托规章制度建设智能管理系统。人工智能可以支持规章制度的建设与完善，实现制度化的运营维护。并且，智能计算系统可以联接社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台，建设智能人员管理系统、智能设施管理系统和智能标准管理系统，实现智能化的运营维护。智能人员管理系统能够依据服务人员的技能水平，智能调度合适的人选从事相应的工作；智能设施管理系统能够对服务设施进行智能化监控和管理，降低服务设施的维护成本和安全风险；智能标准管理系统能够依据老年人的三大专属模型，为每个老年人生成并实时更新个性化的服务标准，提高服务满意程度。整体来看，人工智能赋能使得整个运作管理环节的具体操作实现了信息化和智能化，能够轻松实现实时查询、实时溯源和深度学习等。

（五）规范化的服务反馈机制

反馈信息是衡量服务供给质量和供需匹配程度的重要标准，也是促动服务供给方改进服务的主要信息来源。但由于老年人模糊的服务评价和不可持续的服务记录形式，致使反馈信息无序流动，不能发挥应有的作用。人工智能能够赋能老年人的服务评价表达，结合服务记录和服务标准进行对比分析，就能评估服务供给质量和形成服务改进措施，实现反馈信息的有序流动，形成规范化的服务反馈机制。具体而言，老年人养老需求、专属服务记录和专属服务标准等信息都会汇集到社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台上，而智能计算系统能够调取这些信息进行分析学习，智能生成推荐的服务评价，从而能量化评估服务供给质量。在生成服务评价的同时，智能计算系统也会筛选出需要改进服务的地方，生成相对应的服务人员、服务设施和服务标准的改进措施，之后再把这些措施反馈给服务供给方，并依据数据监测之后的养老服务是否有所改进。

三、人工智能赋能下社区居家养老服务模式的构建

图2 人工智能赋能下社区居家养老服务模式

基于以上对社区居家养老服务模式运作目标，及其人工智能如何赋能运作目标实现的分析，本文构建了如图2 所示的人工智能赋能下社区居家养老服务模式。该模式是以城市大脑为基础搭建社区大脑（智能计算系统），在社区场域内以社区大脑为核心，社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台为基础，政府、社区大脑运营方、服务供给方和老年人作为参与者，共同统合优化三大专属需求模型、三大智能管理系统、服务供给后端等要素的养老服务模式。

（一）一个核心

“城市大脑”就是实现城市海量多源数据收集、实时处理的智能计算系统，其本质是城市的数字基础设施，能够将整座城市数据、算法、计算能力打通和共享，为整座城市提供集约化的数据和算法资源。真正意义上的城市大脑需要在人工智能的赋能下达到整体认知、机器学习、全局协同①中国国际经济交流中心，美国哥伦比亚大学地球研究院，阿里研究院.中国可持续发展评价报告（2019）[M].北京：社会科学文献出版社，2019：200-286。的标准。而社区大脑作为城市大脑的一个组成部分，是指调用城市大脑的算法和算力资源，实时收集处理社区场域内各种数据的智能计算系统。可见，社区大脑能够在社区场域内实现诸多功能和公共服务，本文仅就社区大脑在社区居家养老服务模式中的作用进行说明。社区大脑作为人工智能赋能下社区居家养老服务模式的核心，承担着对内和对外两种职能。对内，即赋能社区居家养老服务模式，也就是负责供需对接机制中社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台之间的智慧联接；负责分析需求表达机制中的老年人生活模型、健康模型和快乐模型所产生的数据；负责把服务需求转介给服务供给方，辅助服务供给方生产定制化的服务内容并提供服务；负责汇总分析服务反馈机制中的服务评价和服务记录，形成服务改进措施并调用数据判断服务改进情况。对外，即向城市大脑反馈社区居家养老服务模式的运作情况，比如，面对社区大脑所不能调配的养老服务资源，可以通过反馈给城市大脑，从其他社会服务机构进行调配。

（二）两个平台

两个平台分别是社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台。社区居家养老服务信息平台汇集了老年人信息数据库、服务供给方信息数据库、服务记录数据库等，搭建了供需双方之间的信息交互渠道，负责向社区大脑提供供需双方的基本数据。社区智能物联网平台整合了社区智能物联网系统，汇集了社区场域内的所有硬件设施和软件设施的信息，搭建了服务设施之间的信息交互渠道，负责向社区大脑提供服务设施的基本数据。两个平台通过社区大脑创造的社群反馈回路实现信息交互，实现人与人、人与物、物与物的智慧联接。

（三）四类主体

四类主体分别为政府、社区大脑运营方、服务供给方和老年人。政府在该模式中扮演多重角色。政府作为公共服务的提供者，需要向社区大脑运营方和服务供给方购买养老服务；政府作为监管者，负责监督管理社区大脑运营方和服务供给方的运作情况。社区大脑运营方是独立于服务供给方的，自身借助社区大脑及其社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台，向政府、服务供给方和老年人提供平台服务。服务供给方一般分为营利性组织和非营利性组织，但两者的目标都是向老年人提供养老服务，因此主要依据社区大脑运营方提供的需求信息，调配不同的服务人员、服务设施和服务标准，为老年人生产个性化、多样化的服务内容，并在提供服务的过程中形成服务记录。老年人则是在三大专属需求模型的辅助下表达出精准化的养老服务需求和做出服务评价。

四、人工智能赋能下社区居家养老服务模式SWOT 分析

上文从人工智能的赋能逻辑出发，结合社区居家养老服务模式的运作目标，提出了人工智能赋能下社区居家养老服务模式。该模式虽然能够打造出高质量、高效率、定制化的社区居家养老服务模式，但也存在不足之处。为了推进人工智能赋能下社区居家养老服务模式的顺利实施，下面将对该模式进行SWOT 分析，以明确该模式自身的优势与劣势，以及外部环境中存在的机会与威胁，进而制定相应的SO、WO、ST、WT 战略，为该模式的顺利实施提供支撑。

（一）SWOT 分析的概念

SWOT 分析法是20 世纪80年代初由美国管理学教授海因茨·韦里克（Heinz Weihrich）提出，亦称态势分析法。它是指在调查研究的基础上，分析与研究各种主要内部优势（Strengths）和劣势（Weaknesses），外部的机会（Opportunities）和威胁（Threats）等，依照矩阵形式排列，通过系统分析，把各种因素相互匹配得出系列结论。运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而得出相应的结论，而这些结论通常带有一定的决策性，主要用于研究发展战略、计划以及对策等①蔡一华，杨磊，马海燕，赵定东，王小合，许亮文.健康杭州发展报告（2018）[M].北京：社会科学文献出版社，2018：262。。

1.杠杆性（优势+机会）。杠杆性指自身的优势与外部环境的机会正好重合，通过SO 战略，以自身优势为支点，充分撬动外部机会对自身的加成，实现“1+1>2”的效果。

2.脆弱性（劣势+机会）。脆弱性指自身不具备抓住外部环境提供的机会所需要的能力或在此能力方面存在劣势，通过WO 战略，克服自身劣势，抓住外部机会。

3.抑制性（优势+威胁）。抑制性指外部环境对自身的优势存在威胁，使自身的优势得不到充分发挥，通过ST 战略尽力克服外界环境带来的威胁。

4.问题性（劣势+威胁）。问题性指自身的劣势与外部的威胁相重合，自身面临严峻的挑战，通过WT战略避免出现巨大的问题②唐美玲，张建坤，雒香云，邵秋虎.智慧社区居家养老服务模式构建研究[J].西北人口，2017，38（06）：62-63。。

（二）分析结果

在对人工智能赋能下社区居家养老服务模式进行SWOT 分析的基础上，本文提出了促进该模式成功实施的SO、WO、ST、WT 战略，具体的分析结果与提出战略如表1 所示。

五、结论

在人工智能时代、5G 时代相继到来的今天，人工智能赋能下社区居家养老服务模式将是继“互联网+”之后的社区居家养老服务又一发展方向。本文首先明确了社区居家养老服务模式的运作目标；其次，运用人工智能的赋能逻辑分析了运作目标的实现机制；再次，构建出了以社区大脑为核心，社区居家养老服务信息平台和社区智能物联网平台为基础，政府、社区大脑运营方、服务供给方和老年人为参与者的人工智能赋能下社区居家养老服务模式。最后在对该模式SWOT 分析的基础上，从杠杆性、脆弱性、抑制性和问题性四个角度提出了相应的发展战略，为该模式的顺利实施提供一定的参考。