一、报告概况
2025年，中国60岁及以上人口达3.21亿人，占总人口的22.86%，其中65岁及以上人口达2.23亿人，占15.87%。同年末，60岁以上人口进一步增至约3.23亿人，占总人口23.0%。这意味着，每五个中国人中就有超过一个老年人。更关键的是，中国从老龄化社会迈入超老龄社会仅用了约35年，而法国用了115年。正如学者所言，我们是在还没有攒够钱的时候，人就先老了。
数字很概括，但在这3.23亿人背后，是更加沉重的现实：超过75%的65岁以上老人患有至少一种慢性病，约50%患有两种以上。据《2025养老护理员职业现状调查研究报告》，我国养老护理员缺口超500万，其中85%—95%集中于居家社区领域，而全国持证护理员仅约50万人。该报告预测，未来五年我国老年人口总量将从3.26亿增至近4亿，照护依赖人口增至4000万以上，5年净增超850万人。传统人力密集型的照护模式，已经走到了难以持续的边缘。
正是在这样的背景下，人工智能被推到了历史前台。这不是技术浪漫主义，而是一个冷酷的算术问题——当需要被照护的人以千万级增长，而提供照护的人以百万级短缺时，技术介入不是可选项，而是必选项。
我们正处于一个历史性的转折点：AI不再是医疗保健的边缘工具，而是正在成为整个照护体系的核心基础设施。
本报告综合清华大学沈阳教授团队《AI康养深度研究报告》、中国信息通信研究院《人工智能赋能医康养融合服务生态体系建设研究》以及行业最新市场数据，试图回答一个问题：AI在健康服务行业的渗透，究竟走到了哪一步？未来三年，什么会率先爆发？
二、从辅助工具到操作系统：AI康养的范式跃迁
过去十年，AI在医疗健康领域扮演的是一个工具角色——辅助医生看片子、帮药师筛分子、替护士做监测。这是单点突破的逻辑。
但2025-2026年发生的事情表明，这个逻辑正在发生根本性转变。清华大学AI康养报告提出了一个核心判断：AI康养正在经历从“辅助诊疗工具”到“生命全周期照护操作系统”的范式跃迁。
怎么理解这个“操作系统”？它是由四个闭环构成的完整体系：
医疗风险闭环：从被动治疗到主动干预。居家多模态传感器实时采集数据，AI模型进行风险评分和异常识别，家庭医生远程复核，最后执行干预（用药调整、急救调度或转诊）。急性心脑血管事件人均住院费用约8-15万元，AI预警提前干预可将急性事件发生率降低30%-50%。以中国超4400万失能半失能老人为基数，每降低1%急性事件，节约医保支出即为数百亿元量级。
功能维持闭环：最容易被低估的蓝海。功能评估（计算机视觉步态分析）→个性化方案（AI生成康复训练计划）→辅助执行（外骨骼/康复机器人/脑机接口）→依从性追踪（可穿戴设备监测训练效果）。傅利叶智能于2025年将人形机器人引入康复认知训练，并于2026年1月发布具身智能脑机解决方案“脑机具身智能康复港”，使康复治疗具备了从“大脑意图出发”的闭环能力。其外骨骼机器人产品已出口至30余国。
照护协同闭环：AI最先做大的不是照顾你，而是协调照顾你的人。需求预测（未来7-30天照护需求变化）→智能排班→过程记录（AI自动生成护理日志）→结算审计（自动对接医保/长护险系统）。量化效果：护理员空驶率降低约30%，交接班记录时间从2小时缩短至15分钟。
精神慰藉闭环：不可忽视的刚需赛道。中国独居和空巢老人超1.18亿人，老年人抑郁症检出率达15.5%。情感计算、智能陪伴机器人、远程亲情连接，正在成为需求增速最快的细分方向之一——情感陪伴与认知干预机器人年增速高达120%。
这四大闭环的协同，意味着AI在健康服务领域的角色正在从单一工具升级为基础设施。这个转变的深远意义在于：它不再是医疗系统的附属品，而是在重构整个照护体系的底层架构。
三、落地实况：五个正在发生的行业改变
3.1 医学影像：AI渗透最成熟的赛道
如果要在AI健康服务的版图上找一个最先跑通商业闭环的赛道，那无疑是医学影像。
2025年，中国AI医学影像市场规模预计突破150亿元，三甲医院AI系统渗透率已达32%，多模态融合诊断系统渗透率达68%。截至2025年前三季度，国内获NMPA三类证的医疗AI产品达42款，较2024年底增长68%。这些数据表明，影像AI已经从早期尝鲜阶段进入规模化落地阶段。
头部企业在产品成熟度和商业化方面持续取得进展。数坤科技累计获得19张第三类医疗器械注册证，为行业之最，并已完成新一轮数亿元融资，再度冲刺IPO。华西医院基于“华西黉医”医学大模型开发的智能预问诊系统，在糖尿病视网膜病变识别等场景中，准确率已达95%以上。瑞金医院与华为联合推出的瑞智病理大模型RuiPath，亚专科知识问答准确率超90%，覆盖中国每年90%的常见癌症发病人群，单切片AI诊断时间仅需数秒。
一个被市场验证的商业模式正在形成：设备厂商（如联影、迈瑞）通过设备与AI软件深度耦合，打造“设备+AI”一体化解决方案；独立AI企业以高精度病灶识别为核心竞争力，采用按次付费（基层医疗机构渗透率超60%）和年度服务费（三甲医院主要模式）并行的模式；互联网巨头则在云端AI诊断上发力，让基层医疗机构以较低成本获得三甲医院级别的诊断能力。
3.2 药物研发：从十年磨一剑到加速破局
AI对药物研发的改造，可能是对健康服务行业影响最深远的变革之一。
传统药物研发是一个高投入、高风险、长周期的过程，平均需要10-15年、数十亿美元才能将一款新药推向市场。而AI通过模拟药物分子结构和预测药物活性，正在大幅缩短这一周期。英矽智能的人工智能药物发现平台Pharma.AI，从靶点发现到临床前候选化合物提名仅需12-18个月，比传统过程快了数倍。
2025年是中国AI制药行业的里程碑之年。晶泰科技2025年全年收入同比增长201%，首次实现年度盈利。英矽智能2025年实现收入5624万美元，与礼来达成27.5亿美元合作，覆盖全球13/20大药企，累计BD合作总额达46亿美元。
这个赛道的核心逻辑是：AI不是在优化制药流程的某个环节，而是在重构整个“靶点发现-分子设计-临床试验”的链条。当大模型开始介入蛋白质结构预测和分子动力学模拟时，药物研发的游戏规则正在被改写。
3.3 智能养老：产品从概念走向客厅
如果说影像AI和制药AI主要发生在医院和专业机构里，那么智能养老则是AI健康服务离普通人最近的一个场景。
养老机器人市场正快速扩容。据中商产业研究院数据，2024年中国养老机器人市场规模约79亿元，预计2025年达91亿元，其中康复机器人占比60%，护理机器人34%，陪伴机器人6%。另一口径显示，2025年养老机器人市场有望达500亿元，年复合增长率超30%。智慧养老与健康服务2025年整体市场规模预计突破9700亿元，2030年有望突破2万亿元。
一些具体产品开始展现出真实的用户价值。复微感知推出的“肠乐安”，是全球首款搭载MEMS人工嗅觉传感器与嗅觉语言模型的无创肠道健康管理终端。致敬科技的便携式微型沐浴机，重量仅4.5公斤，一个人即可上门为失能老人提供自动化洗浴服务。上海浦东正在打造的“AI+银发”产业生态，已聚集近40家AI技术企业、养老服务机构和产业投资机构。
但值得警醒的是，技术存在“后置效应”和“沉降效应”——好的资源浮在上面，难以沉到最需要的人群。当我们拼命卷科技的时候，老年人真正需要的不是机器人，而是被重视、被尊重。
3.4 康复辅具：最容易被低估的蓝海
康复医疗是一个正在快速增长的庞大市场。2025年全球康复机器人市场规模突破150亿美元，中国成为第二大单一市场，年复合增长率超25%。中国康复医疗器械市场预计2025年突破800亿元，其中康复机器人规模预计达149.4亿元。
这个领域的创新方向令人振奋。智能康复辅具市场2024年达710亿元，同比增长15.3%，年增长率远超传统机械类辅具3%-5%的增速。外骨骼机器人方面，北京、江苏、河北等11个省市已率先将外骨骼治疗纳入医保，患者支付成本降低60%以上，预计2025年国内市场规模突破50亿元。傅利叶智能发布的脑机具身智能康复方案，通过脑电信号识别用户主动意图，使“大脑想动”与“肢体即动”高度耦合，基于神经可塑性原理重建神经通路。跌倒预防技术已从第一代拉绳报警演进至第四代多模态+数字孪生，可提前数周进行个性化风险建模。
一个值得关注的商业范本是美国的Hinge Health。这家公司通过可穿戴传感器与AI指导，将昂贵的院内康复转化为低成本、高频次的居家数字疗法。其2025年全年收入达5.88亿美元，同比增长51%，Non-GAAP运营利润率从2024年的-7%转正为20%，毛利率约83%。这验证了一个判断：康复的终局不是医院，而是客厅。
3.5 智慧医院：诊疗全流程的智能化重构
智慧医院建设正在从电子病历等信息化基础设施，向全流程智能化演进。卫宁健康、东软集团等企业推出的“AI+医疗”解决方案，已覆盖诊前、诊中、诊后全流程。
在临床辅助决策领域，大模型开始发挥越来越重要的作用。讯飞星火医疗大模型已在门诊场景和住院场景诊疗能力上实现关键突破，专科AI能力在业界首次达到等级医院主任级医师水平。截至目前，该大模型已在全国30余家龙头医院落地应用。四川华西医院基于“华西黉医”医学大模型，于2025年11月发布了患者陪诊和医疗文书两大智能体应用，其中医疗文书智能体可一键生成七类病历文书，上线至今已生成近60万份病历，显著提升医务人员工作质效。华西医院已构建基于AI和大数据的智慧医疗体系，实现病历自动生成、影像智能判读、医保合规监测等多项功能。
智慧医院的本质不是让机器取代医生，而是让医生从重复性、低价值的工作中解放出来，把更多时间花在需要人类智慧和情感投入的地方。这恰恰是AI在健康服务领域最应该扮演的角色。
四、政策东风：顶层设计与产业生态
AI健康服务的快速发展，离不开政策层面的强力推动。2025年以来，多项重磅政策密集出台：
国家战略层面，2025年11月，国家卫健委等五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确提出：到2027年，建立一批卫生健康行业高质量数据集和可信数据空间，形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用；到2030年，基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等AI技术应用。
产业政策层面，2025年6月，工信部与民政部联合印发《关于开展智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点工作的通知》，明确2025-2027年试点方向。2025年3月，八部门联合发文推动人工智能辅助诊疗、康复训练、健康监护等智能设备在普惠养老机构的应用。2025年12月，八部门进一步将养老科技纳入国家科技创新重点领域，鼓励脑机接口、外骨骼机器人、具身智能等前沿技术试点应用。
医保支付层面，已有12项AI诊疗服务被纳入医保支付范围，7个省级医保目录纳入AI辅助诊断项目。长护险制度方面，截至2025年底已覆盖约3亿人，累计惠及超330万名失能群众，基金支出超千亿元，年人均减负约1.2万元，定点服务机构达1.2万家，护理服务人员37.4万人。
一个正在形成的产业生态图景是：“核心硬件（养老机器人、智能康复辅具、老年智能产品）+智慧平台（健康数据管理、AI决策引擎）+线下服务（居家、社区、机构养老）+多元支付（医保、长护险、商业保险）”的全链条闭环。
五、现实困境：理想照不进的地方
尽管前景广阔，但AI在健康服务行业的渗透并非一片坦途。至少存在五个层面的现实困境：
隐私安全与权责模糊。传统隐私侵权只针对信息被获取的受害者本身，但在AI时代，侵权者可以借助算法对个人隐私进行深度挖掘和关联分析，甚至将侵权范围扩展至受害者的社交网络。同时，AI应用中的权责划分尚不明确——如果AI辅助诊断出现误判，责任在算法、在医生、还是在医院？
数字鸿沟与城乡差异。城镇老年家庭便携式健康监测设备普及率较高，而农村地区的数字基础设施和老年人数字素养严重滞后。没有宽带、不会用智能手机、不信任新技术的老年人，正在被技术红利抛在后面。适老化设计也是关键问题——中国老人偏好具有文化亲和力的产品形态，文化因素对产品设计影响深远。
产品质量与适配性。市场上的AI养老产品良莠不齐，大量产品是从通用消费电子产品改造而来，并未真正针对老年人的生理特点和使用习惯进行设计。按钮太小、界面太复杂、反馈不够及时——这些看似细节的问题，却决定了一款产品是被老年人接受还是被束之高阁。
成本与可持续商业模式。高端康复机器人动辄数十万的价格，远超普通家庭承受能力。目前主要依赖政府采购和机构采购，但机构端也面临盈利压力。核心挑战在于“谁为预防买单”——传统按项目付费模式鼓励多做检查多开药，对预防疾病发生缺乏激励。
技术伦理与亲情关怀。情感计算和陪伴机器人的兴起，引发了一个深层伦理问题：当AI可以模拟情感陪伴时，子女的亲情责任是否会被技术替代？技术可以作为补充，但绝不应该成为子女缺位的借口。正如有学者指出的，要避免“子女缺位而技术越位”的问题。
六、趋势展望：2026年的五个确定性
基于对行业现状、技术演进和政策走向的综合判断，以下五个趋势在2026年具有较高的确定性：
第一，多模态大模型深度融合。单一模态的AI正在让位于多模态融合。自然语言处理、计算机视觉、语音识别、传感器数据分析的整合，使得AI系统能够同时解析影像、病历、语音指令和生理信号。2025年全球超60%的AI医疗诊断企业已采用混合模型架构，中国企业在超声辅助诊断等细分领域形成了技术壁垒。到2027年，一批临床专病专科垂直大模型将实现规模化应用。
第二，居家场景迎来爆发。中国养老服务体系格局是“90-7-3”（90%居家、7%社区、3%机构）。通过智能水表、门磁传感器、毫米波雷达、智能音箱等物联网设备构建的“没有围墙的养老院”，将成为最大的市场机会。智慧养老与健康服务市场2025年预计突破9700亿元，2030年有望突破2万亿元。到2035年，银发经济市场规模预计达30万亿元，占GDP比重升至10%左右。
第三，数据资产化进程加速。医疗数据合规性成为行业发展的关键挑战，但也催生了新的技术路线。联邦学习与边缘计算技术，能够在保护隐私的前提下实现数据价值释放。长护险数字化稽核与调度是一个确定性极高的市场机会——长护险基金累计支出超千亿元，AI稽核可实现全量自动审核，2024年医保系统通过智能监管子系统挽回基金损失31亿元，充分验证了技术手段的有效性。
第四，商业模式从B2B到B2C延伸。早期AI健康服务主要面向医院和机构（B2B），但未来的增量空间在消费者端（B2C）。可穿戴健康设备、居家健康监测、数字疗法订阅，正在开辟面向个人消费者的健康服务新市场。Hinge Health的B2B2C模式（通过雇主和保险公司触达消费者）已验证了这一路径的可行性——2025年收入5.88亿美元，覆盖25 million合同用户。
第五，国产替代与出海并行。智能康复辅具核心零部件国产化率已取得显著进展。与此同时，中国在AI健康服务领域的技术积累也开始向东南亚、中东等老龄化加速的市场输出。傅利叶智能的外骨骼产品已出口至30余国，在性价比与服务响应上形成竞争力。
七、结语：每个人都会老去
讨论AI在健康服务行业的应用，很容易陷入技术参数和市场数据的泥潭。但归根到底，这是一个关于人的话题。
3.23亿老年人中，有你的父母，也有未来的你。500万护理员缺口背后，是无数个需要被照护的日日夜夜。AI不能替代拥抱的温度，不能替代倾听的耐心，不能替代陪伴的意义。但AI可以在护理员短缺的时候分担重负，在医疗资源不均的时候拉平差距，在疾病来临之前发出预警，在孤独来袭的时候提供连接。
清华大学AI康养报告引用了Robert Wachter的一句话：我们正处于一个历史性的转折点。这个转折点的意义，不在于技术本身有多先进，而在于技术能否真正服务于每一个普通人的生活——尤其是那些最脆弱、最需要帮助的人。
对于从业者而言，机会在于打通两个以上闭环的平台型公司。对于投资者而言，关注拥有真实世界数据壁垒、明确付款方、完善合规能力的企业。对于政策制定者而言，需要做的不是追赶技术，而是为技术向善建立制度护栏。
对于我们每个人而言，也许最重要的是记住：技术应该是桥梁，而不是围墙。它应该让照护更有温度，而不是更冰冷。在这个所有人都终将老去的世界里，这才是AI在健康服务行业最应该实现的愿景。
数据来源与参考文献：
国家统计局，《2025年全国1%人口抽样调查主要数据公报》，2026年5月22日
国家统计局，2025年末60岁以上人口数据（32338万人，占总人口23.0%）
福寿康集团等，《2025养老护理员职业现状调查研究报告》，2025年12月
国家卫健委等五部门，《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，2025年11月
工信部、民政部，《关于开展智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点工作的通知》，2025年6月
励峻智库，《2026康养中国养老科技产业发展趋势研究报告》，2026年4月
Hinge Health, Inc.，2025年度财务报告（SEC Filing），2026年2月10日
国家医保局，2025年12月全国长护险高质量发展大会数据
清华大学沈阳教授团队，《AI康养深度研究报告》
中国信息通信研究院，《人工智能赋能医康养融合服务生态体系建设研究》
