康养机器人：“懂养老”比“像人”更重要

倘若你是一位看惯了宇树机器人相互抡拳或是天工机器人马拉松长跑的观众，那么当你初入北京智能康养机器人应用大赛展厅的第一印象，大概多少有些失望。

直立行走的、赛博朋克的所谓人形机器人在这里并不多见，场内更多的是一些早已走入日常生活场景的产品，比如电动轮椅、病床、医疗康复支架或氧舱，只是多了很多屏幕、传感器和摄像头。

康养的本质是解决问题，国家地方共建具身智能机器人创新中心算法专家纪俊杰向记者解释道，过去这些年，在人形机器人技术还不成熟的时候，已经有大量机构和机械装置解决了不少康养问题，很多公司也一直在沿着这些路径深耕。现在人形机器人技术逐渐成熟了，大家才开始尝试用它去突破过去没解决的需求——说到底，哪种形态更合适，终究要由具体场景来决定。

7月29日，2025北京智能康养机器人应用大赛在北京经济技术开发区（北京亦庄）举行，相关公司、机构共计40支团队带来了53件与智能康养密切相关的机器人产品，现场还推介了IEC63310养老机器人国际标准，为应对全球老龄化挑战提供中国智造解决方案。

轮椅、支架、氧舱……以上种种都是康养机器人落地的真实切片。它们形态各异，却共同指向一个行业共识：

在银发经济浪潮中，具身智能的价值并不取决于其有多像人，而是要看在保证安全的前提下，机器人能有多匹配养老场景的真实需求。

形态由场景来决定

与工业机器人按程序干活的逻辑不同，康养场景的核心是与人打交道——老人的生理特征、情感需求、生活习惯千差万别，这让造什么样的机器人怎么让机器人有用成为和技术突破同等重要的命题。

简言之，这个赛道的核心属性是务实，目标是解决或大或小的问题，所以形态并非关键，毕竟康养（甚至进一步延伸到医疗）不是机器人表演。

优必选医疗机器人带来的认知微压氧舱，可被视为一个典型代表：这个5立方米的空间没有人形，但能通过眼动仪、富氧系统等设备的组合，实现认知评估+训练+物理疗养的多重功能。

公司产品经理林建豪向记者介绍称，当使用该设备的老人躺在氧舱内沙发上玩趣味拼图时，眼动仪会追踪其眼神聚焦点，判断认知状态；同时，富氧环境促进线粒体工作，提升代谢效率。

记者获悉，这种场景化设备目前已在上海、深圳的康养机构初步打开了市场，客户看中的关键一点就是其精准对接了评估—训练—疗养的完整需求闭环。而且，除了养老院、康养机构、社区养老中心等以服务老人为核心的场景外，写字楼、办公室等高压脑力工作者集中的场所，也因匹配该产品提供休息与脑力恢复空间服务的属性，而被优必选视作一个有潜力的场景延伸。

当然，如有需要，康养机器人也可像人——海百川科技CEO孙博带来的分享，就是一款从情感需求切入的陪伴机器人。

记者获悉，这个几乎有着完整人形的机器人，可以依靠32个可动面部部件模仿表情，并用6种方言对话。孙博向记者介绍称，一些老人听到老家话会主动拉着聊，这比设计一个机甲外观更有价值，甚至社区试点中，有老人希望将机器人定制成已故老伴的模样，只为多说说话。

纪俊杰从技术角度向记者指出，国内在电机、驱动器等硬件领域的优势，足以支撑各类形态的功能落地，但康养领域的人形机器人落地与否，只取决于它是不是最优解：在搬运老人、整理床铺等场景中，带机械臂的架子比双足人形更稳定；在夜间巡房时，轮式机器人比类人形态更安静，场景需要什么形态，机器人就该是什么形态，这才是具身智能的本质。

谁来买单

民政部、全国老龄办发布的《2024年度国家老龄事业发展公报》显示，截至2024年底，我国60岁及以上老年人口达到3.1亿，占总人口的22%。预测到2035年左右，我国60岁及以上老年人口将突破4亿，在总人口中的占比将超过30%。

随之而来的，是银发族对养老服务的需求。最新统计数据显示，中国养老护理员的需求量超600万人，但实际在岗人员只有50万。

养老服务的需求缺口，为具身智能机器人打开了百亿量级的市场空间。

据方正证券研究中心数据，近年来智能机器人在养老领域的渗透率不断提升，市场规模高速扩大，2023年市场规模已达到近250亿元，预计未来数年内，养老机器人市场将保持15%的年复合增长率，到2030年，智能养老机器人将实现普遍落地，市场规模达到约660亿元。

只不过，当前康养机器人的商业化还处在机构依赖阶段，这是成本、需求、市场成熟度共同作用的结果。

孙博向记者解释，从成本结构来看，当前康养机器人的硬件成本仍处于高位：单只机械臂成本约5万元，双机械臂配置则达10万元，若叠加防水等特殊功能，单只机械臂成本可升至50万元，全套设备成本轻松突破百万元。这一价格水平远超普通家庭的消费能力，因此短期内市场放量仍依赖机构端需求。

而从市场需求来看，社区、养老院等机构场景具备需求集中、采购能力稳定的特点，并且其场景（如统一规格的房间、集中化的照护需求）等也相对标准化，更便于机器人试点与迭代，因此成为天然的第一买家。

据悉，海百川科技的康养机器人目前已在全国6个地区的社区中心及老年大学等机构有产品落地。

不过，toC市场仍被视为潜在的长期增长核心。孙博向记者表示，公司正通过陪伴型机器人先行切入，核心逻辑在于建立深度用户黏性——通过方言交互、表情模拟等情感化设计，让用户在长期使用中形成类似宠物陪伴的情感依赖，从而降低后续家庭场景拓展的阻力。待用户基础与成本控制形成规模效应后，再逐步叠加功能模块，实现向家庭消费端的渗透。

这种短期依托机构夯实基础、长期瞄准家庭释放增量的策略，既贴合当前行业成本与需求的现实，也为未来市场扩容预留了空间。

破解数据与定制化困局

在采访中，具身智能公司高管和行业专家学者都曾向记者提及了两个难点：一是机构定制化需求与规模化生产的博弈，二是数据算法短板带来的智能瓶颈。二者可以被认为是当前康养机器人行业的进阶必须跨越两道关。

首先，机构主导模式下，不同场景的个性化诉求推高边际成本。孙博向记者描述了一个有些极端的案例：同一社区的两位老人，一位希望机器人长得像熟人，另一位则坚决反对，认为看到像熟人的机器会难过。

而作为VLA（视觉语言动作模型）研发人员的纪俊杰也向记者表示，从技术角度看，具身智能的数据（如机器人运行数据、人机交互数据）无法像大模型那样从互联网获取，必须由人工到养老院这些具体场景点对点操作采集，且需携带专业设备完成标准化统计，机会少、成本高。

这种标品与非标、定制化需求与规模化生产的矛盾，容易让行业陷入卖得越多、边际成本越高的循环。

更深层的挑战在于数据这一软基建。场景化数据采集难、隐私限制多，算法对设备的强依赖推高落地成本，让机器人长期停留在执行基础指令的阶段。

孙博向记者表示，当前康养机器人行业的数据获取存在明显瓶颈：一方面，场景化数据需深入社区、养老院等实地采集，包括老人与机器人的交互对话、操作行为等，不仅耗时耗力、成本高企，还高度依赖具体场景；另一方面，中小型企业数据积淀能力薄弱，难以独立完成大规模数据积累，如果可以使用部分电子设备巨头的智能家居生态数据，比如冰箱、智能门锁等设备的传感器数据，情况或将大幅改善。

他提出，健康服务数据应更具公共属性，并呼吁有关单位推动健康服务数据的开源共享，打破企业间的数据壁垒，让数据要素从企业私有转向社会化配置，从而降低全行业的研发成本，加速技术迭代。

挑战和机遇摆在眼前这片银发蓝海中，能平衡商业效率与场景体验、突破数据算法桎梏的玩家，才能真正握住兑现红利的钥匙。

记者 陶凤 实习记者 王天逸

图片来源：主办方供图