當養老遇上AI：我國養老機器人的應用類型、風險挑戰與治理路徑

中圖分類號：C939 文獻標識碼：A 文章編號：1000-5099（2025）03-0036-09

國家統計局公布數據，2024年底，全國60歲及以上老年人口已超過3億人，占全國人口比重的 22% ，標志著我國已步入中重度老齡化社會。誰來陪伴和照護老人，成為個體、家庭乃至整個國家亟須應對的重大問題[1]。養老服務工作具有薪酬待遇低和工作強度大等特點，導致相關崗位對高水平人才的吸引力不足，人員流失率高，養老護理人員嚴重短缺，使得養老服務行業陷入人力資源困境[2]。

隨著人工智能、云計算、大數據、物聯網等前沿技術的蓬勃發展，養老服務領域迎來全新的發展機遇。作為人工智能與養老服務深度融合的智慧結晶，養老機器人的蓬勃發展使老年人享受無障礙、高質量的養老服務成為可能。養老機器人是專門為幫助老年人而設計的機器人，可以提供包括生活陪伴、行動輔助、基礎診療、精神慰藉等在內的多樣化、精準化的養老服務[3」。遺憾的是，學界面對這些日新月異的實踐，尚未開展深人研究，對養老機器人的認識存在一些空白。本文通過對養老機器人進行類型劃分，深入剖析其優勢與風險，結合各國出臺的政策與監管舉措，提出針對性建議。

全文共分為四個部分：第一部分借助技術自主性和情感交互性對養老機器人的類型特征進行刻畫，將其劃分為健康照護型、生活管理型、教育賦能型和情感陪伴型四種類型，通過理論分析與典型代表的枚舉，深化認識。第二部分著重分析養老機器人面臨的風險挑戰，主要包括治理結構、治理工具與治理范圍三個方面。第三部分圍繞歐盟、美國、日本等國家出臺的相關政策與監管舉措進行總結。第四部分立足我國實踐，提出針對性建議與可行路徑。

一、養老機器人的類型劃分

養老機器人的技術功能和情感體驗是用戶最為重視的使用維度，也是劃分養老機器人的重要依據[4]87。根據人機共融理論，養老機器人對老年群體而言并非僅是輔助工具，還具有情感支持作用[5]。因此，本文選擇“技術自主性”和“情感交互性”作為構建養老機器人類型劃分的二維指標，對應劃分出四種類型。“技術自主性”指養老機器人能夠獨立自主地進行決策和工作，不需要人為干預和提示[；“情感交互性”則強調養老機器人具備情感識別、理解與反饋的閉環能力，能夠及時洞察老年人情緒變化，實現共情[7]。如圖1所示，養老機器人的應用類型可劃分為，健康照護型、生活管理型、教育賦能型和情感陪伴型。

1.健康照護型

健康照護是針對老年人提供的動作輔助、康復治療、長期護理等服務，能有效延緩疾病進展、減少失能風險、提升生活質量和幸福感[8]。健康照護型養老機器人以標準化、程序化的服務模式滿足老年人基礎護理需求，是目前使用最為廣泛的一類養老機器人。

健康照護型養老機器人的典型代表是AI康復治療機器人。AI康復治療機器人結合傳統中醫與現代物理治療學，通過AI算法精準定位全身穴位，結合患者癥狀，利用萬向臂精準抵達穴位開展艾灸、推拿、超聲波等高效精準康復服務，為老人提供優質康復體驗。此類養老機器人在技術自主性和情感交互性上的要求較低，完全依賴預設規則完成固定任務，缺乏對復雜環境變化的感知能力以及對用戶情感變化的識別與適應能力，缺乏情緒識別與共情反饋，難以與用戶建立深度的情感聯結。因此，健康照護型養老機器人適用于對靈活性要求較低但需持續穩定運行的場景，例如養老機構中24小時生命體征監測、社區養老場景下的定時藥物配送管理以及居家養老中的康復訓練輔助等。

2.生活管理型

生活管理指對日常生活中的飲食、起居、家務、社交等諸多方面進行合理安排與調節[9]。生活管理型養老機器人具備日常照料和安全監護兩大核心功能，在日常照料方面，不僅可以協助老年人完成更衣、置換床單、洗衣、清潔等日常家務工作[1°;還能精準提醒老年人按時服藥、定期體檢、參與社交活動等，合理規劃飲食菜單確保老人攝入均衡營養。安全監護方面，通過智能監測及傳感技術、生理監測技術、安全監測和協助技術等為老人提供一系列健康、安全監護服務[1]，如跌倒時的緊急救助、身體狀況評估、環境危害和入侵者監測等，其本質是以技術代償有效提升老年人居家生活的安全性、自主性與便利性[12]132。

這類典型是我國自主研發的Carebot4.0養老機器人。該機器人技術自主性較高，聚焦老年人日常生活支持與安全保障，實現了從“被動響應”到\"主動干預”的服務升級，具備對復雜環境的智能感知與自主決策能力，無論是家中的細微溫度變化、空氣質量波動，還是老人日常活動的軌跡和姿態，都能被機器人敏銳捕捉、分析并且自主調整行為模式和策略。但是，此類養老機器人缺乏情緒識別、心理安撫或主動共情等情感交互能力，雖具備一定的情感交互性，但僅限于提醒服藥、簡單對話等預設輔助性設計，而非主動情37感支持。這類機器人適用于獨居老人監護和慢性病患者的日常健康管理，通過智能化手段有效預防意外發生，保障老年人的居家安全。

3.教育賦能型

教育賦能指通過智能化技術助力老年人實現認知關懷、知識更新與精神生活豐富化的目標。例如，提供書法、繪畫、攝影、烹飪等多種學習課程，以及通過對話解答疑惑、科普知識，甚至提供智能化的記憶訓練和認知刺激服務，幫助老人鍛煉大腦，體現技術賦能教育的靈活、高效與創新。教育賦能型養老機器人聚焦于老年人認知關懷與精神生活豐富化需求，實現知識傳遞、興趣培養與情感連結，激發老年群體的終身學習動力與社會參與意愿。

這類養老機器人的典型代表是AI棋類機器人，精通圍棋、象棋、五子棋等多種棋類游戲，并具備教學、陪練等八大功能，采用可愛的外觀設計從視覺消除技術的冰冷感，吸引老人的注意參與教學[13]。“我已經準備就緒，我們一起來下棋吧！”在陪練過程中通過親切、友好的言語與老人交流，針對下棋過程中的疑難問題，能夠迅速準確地提供專業解答，扮演教學伙伴，與長者建立深厚情感聯結[14]。遠程約戰棋友，打破代際、地域隔閡，提高老年人的社會參與意愿，使其在棋藝對戰中重建人際聯結。

雖然教育賦能型養老機器人作為智能化老齡服務的創新載體在技術自主性上有限，其圍繞既定流程優化展開，依托預設內容庫與規則引擎運作，缺乏動態環境自適應能力與創造性策略生成，但通過圍棋戰術教學、殘局解析等結構化知識傳遞滿足老年人認知訓練需求。高情感交互性使其能夠扮演隨時對話、耐心解答的“老師”、陪伴學習娛樂的“老友”，提升老年人的信任感、依賴感、安全感和舒適感，很大程度上緩解老年人的孤獨感和社交隔離感[15]。

4.情感陪伴型

情感陪伴是指在人機互動中感受到對方的近距離存在并產生一種親密關系[16。情感陪伴型養老機器人的核心內涵是以情感交互與人文關懷為核心，通過技術賦能滿足老年人情感需求[17]。區別于之前類型的養老機器人，情感陪伴型養老機器人作為老年人的“情感伙伴”，核心功能包括聊天、識別表情、情感回應，根據情感識別并播放音樂、戲曲，可以進行方言對話喚醒情感記憶，重構社會聯結，為老齡化社會的心理健康服務提供了新路徑。

此類養老機器人能夠感知周圍的環境，通過聲音、身體動作和面部變化推斷人們表達的情感，有別于傳統執行特定任務的養老機器人，需要高度的技術自主性和情感交互性進行支撐[4]88。復旦大學研發的“光華一號”人形機器人是該類養老機器人的典型代表。“光華一號”可實時捕捉用戶面部微表情，讀懂人的表情并同步生成對應的微笑、點頭等表情反饋，無須人工干預即可完成“感知—分析—響應”閉環。另外，“光華一號\"在外形上與人類相似，“擬人化”提高老年人對機器人的共情程度[18」，同時配備面部顯示屏模擬喜怒哀樂等豐富表情，結合語音語調適配技術，檢測到用戶焦慮時自動降低語速、切換舒緩音樂，主動調節對話氛圍，以具身化交互方式強化情感聯結，將技術優勢轉化為情感陪伴的核心競爭力。

二、養老機器人的風險挑戰

不同于其他智能化產品，養老機器人作為融合人工智能、傳感技術、醫療護理等多領域的智能載體，在健康照護、生活管理、教育賦能和情感陪伴等場景具備廣泛的應用空間。這種應用的廣泛性使養老機器人既具備重構養老服務體系的巨大潛力，又因其強大的顛覆性使得其對現有制度法規、監管方式和社會倫理等產生沖擊，在治理結構、治理方法和治理范圍方面形成多維度的復合挑戰。

1.治理結構：科層治理結構的適配性失衡

剛性的科層治理結構難以適應養老機器人動態、跨界的復雜生態，導致政策出臺滯后、權責邊界模糊、數據治理碎片化以及倫理審查缺位等問題。

第一，政策制度更新慢。傳統科層制依賴層級化的規則制定和執行，但AI算法、人機交互等養老機器人技術迭代迅速，使得數據安全、倫理審查等政策規定無法及時覆蓋新興風險，算法偏見、隱私泄露等倫理問題需快速響應，但傳統監管流程因層級審批而滯后。同時，養老機器人具備一定的技術自主性，當其行為可能超出預設規則時，監管部門難以制定前瞻性規范以作出應對。

第二，權責邊界較模糊。從監管對象來看，傳統科層制依賴明確的責任主體與標準化監管對象，但機器人產業鏈條長、參與主體復雜，導致監管部門難以界定權責邊界。從監管主體來看，監管主體多元化，不同部門依據職能分工介入監管，各自出臺養老機器人的行業標準、監管政策，雖體現專業化優勢卻缺乏橫向協調機制，形成“職能壁壘”，導致養老機器人的相關制造商、企業需應對多頭政策且各部門規則可能互斥或重疊，易催生監管盲區與重復監管，最終模糊權責邊界[0]。

第三，數據治理碎片化。養老機器人依賴大量老年人健康數據、行為數據以優化服務，但科層制下的數據治理體系存在碎片化問題。衛健委、民政部、工信部等不同部門基于自身職能制定數據標準，科層制下的部門協作低效，導致人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯[20]。同時，“各管一攤”情況下，產業鏈交叉、空白地帶缺乏有效協調與整合，一方面不利于知識整合，導致創新過程出現知識斷裂與壁壘、技術研發與產業應用脫節，科技成果轉化為實際生產力的效率低下;另一方面影響產業集聚發展，難以形成產業競爭力。

第四，倫理審查缺位。養老機器人涉及“人機共融”的倫理問題，如機器人是否應被賦予“代理決策權”，如何界定“情感陪伴”的邊界等。傳統科層制治理側重合規性審查，缺乏對技術倫理的深度介入。若機器人因算法偏見對老人群體提供劣質服務，監管部門因缺乏倫理評估工具而難以發現。

2.治理方法：政策工具的有效性不足

面對新的治理對象，需要有新的治理工具。養老機器人正在快速發展，傳統的政策工具已經無法滿足敏捷、柔性的治理需要。

第一，法律型政策工具滯后。一方面，技術自主性引發歸責邏輯斷裂。養老機器人具備技術自主性，依托深度學習算法與海量數據訓練，形成自主決策與動態適應能力。這種“技術自主性”使得養老機器人具有獨立行為邏輯，其決策具有非透明性特點[21]，容易出現算法黑箱問題[22]。這造成傳統“行為—后果”因果鏈條斷裂，人類難以探究養老機器人是否具有主觀過錯。現行立法未賦予養老機器人獨立民事權利能力且未將養老機器人納入侵權責任法主體范疇，導致其侵權難以直接適用過錯、過錯推定及無過錯責任原則[23]。另一方面，算法治理存在法律監管真空。針對養老機器人對老年人的健康體征、日常習慣、興趣偏好等敏感類數據的采集工作，目前缺少專門性的法律條款進行規制。現有的《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》雖對數據安全有基礎性保障，卻難以應對算法決策過程中衍生出的隱私侵犯風險，數據確權與倫理邊界模糊問題加劇法律困境[27。

第二，市場型政策工具不足。首先，技術標準與行業規范呈現碎片化態勢。盡管2025年國際電工委員會發布由我國牽頭制定的養老機器人國際標準（IEC 63310《互聯家庭環境下使用的主動輔助生活機器人性能準則》），為產品設計、制造、測試和認證提供了基準，但這只是養老機器人的基礎性制度框架，用于衡量養老機器人是否滿足基本要求，并未對技術、質量、適用性、定價等環節設定統一標準，且未建立行業標準，容易導致產品質量參差不齊、監管難度大[217。其次，財稅激勵政策存在失衡問題。當前政策側重“研發補貼”，對“需求激活”投人不足，導致產品價格與家庭支付能力脫節，這不僅阻礙了市場培育，更使養老機器人淪為\"技術奢侈品”，難以真正惠及廣大老年群體。最后，專項政策處于缺位狀態，我國目前尚未出臺養老機器人的政策，缺乏具體可操作的管理細則與激勵辦法。

第三，社會型政策工具的失效。算法決策參數的不透明性與老年群體的數字鴻溝形成疊加效應，導致公眾監督機制虛置化。既缺乏常態化的參與機制，也未構建技術知情權的落地路徑，使得公眾在技術治理中處于“失語”狀態。其次，傳統家庭責任制度與人工智能養老的沖突日益凸顯。現行社會保障制度、婚姻家庭制度中對子女、家庭成員的養老責任進行細致規定[24]，養兒防老、家庭養老等傳統養老觀念與人工智能養老模式沖突，導致孝道降階化、孝養關系疏離化等倫理風險[12]133，不僅削弱了技術治理的合法性基礎，更使公眾對算法的信任危機從技術層蔓延至倫理層，形成“技術—社會”的雙向排斥。

3.治理范圍：邊界模糊與監管空白

養老機器人發展所引發的治理挑戰已遠超傳統養老服務的治理范疇。傳統養老服務治理體系多聚焦于人力護理的質量監管、養老機構的資質審查以及老年人權益保護等直接服務領域。然而，隨著養老機器人深度應用于老年人的生活場景，其引發的治理挑戰已滲透至多維層面，導致治理邊界模糊與監管空白，其主要體現在以下方面。

第一，代際公平的失衡風險。養老機器人雖能提升養老護理效率、帶來便捷服務，但其高昂成本可能成為阻礙，進一步拉大城鄉、階層間養老資源分配差距。我國城鄉長期呈二元分割態勢，城市與農村差異顯著，尤其在養老待遇上對比鮮明[25]。城市居民憑借經濟與公共服務優勢，能輕松享受養老機器人等先進技術紅利。而農村受經濟滯后、資金短缺、技術接入能力不足等制約，養老機器人普及應用困難，農村老年人難以獲得與城市同等的養老資源與服務。長此以往，這種“數字代溝”將降低農村老年人生活品質，固化社會不平等，阻礙社會公平和諧發展。

第二，市場的結構性沖擊。隨著養老機器人承擔起基礎護理任務，護工、康復師等職業可能面臨大規模替代，而現有社會保障體系尚未針對“技術性失業\"建立緩沖機制，缺乏前瞻性的調整與引導。一方面，缺乏對養老機器人產業發展引發的就業結構變化的動態監測與預警機制，無法及時掌握失業人員的數量、分布及技能狀況。另一方面，對于因技術替代而失業的護工、康復師等人員的職業轉型、技能培訓等缺乏明確的政策支持和資金投入，相關部門的職責劃分也不清晰，導致這部分人員的再就業困難重重。

第三，家庭關系的異化。養老機器人的普及可能會出現“技術替代親情”，由于養老機器人陪伴老人的時間長于子女，造成對子女角色的“替代”甚至“擠出”，加劇老年人與子女關系斷裂風險。另一方面，智能養老機器人在\"計算式思維”主導下，老年人陷人“單向度情感依賴問題”26]，過度依賴機器人而減少真實社交，增加認知衰退風險。

治理結構、治理方法與治理范圍三個方面共同構成了養老機器人快速發展與廣泛應用所帶來的治理挑戰。面對這些挑戰，各國政府及國際組織也在積極探索并做出相應的政策選擇。接下來將對各國在養老機器人治理方面的政策進行對比性分析，旨在揭示不同國家和地區在應對養老機器人帶來的倫理、法律、社會影響等方面的策略差異與共性。

三、各國出臺的相關政策及監管路徑

隨著全球老齡化進程加速，養老機器人作為滿足養老需求、緩解養老負荷的良方，正在各國迅速發展，作為新興技術應用的養老機器人具有兩面性，需要不斷提升治理體系和治理能力，才能在規避風險的同時實現更大的價值共創。后文將對發達國家出臺的相關政策和監管路徑進行介紹與探討。

1.歐盟經驗：剛性監管思路

2017年《歐洲機器人技術民事法律規則》強調為機器人的開發、設計、生產、使用和改裝制定明確、嚴格和有效的倫理指導框架及法律規范，確保在提升老年人生活質量的同時，不損害其權益與安全，制定《機器人技術工程師倫理行為準則》《研究倫理委員會準則》《機器人設計與開發合規認證》和《機器人部署與操作合規授權》，以明確各方責任與行為規范。歐盟于2024年3月13日通過《人工智能法案》，法案將人工智能應用分為不可接受風險、高風險、有限風險和最低風險四類風險等級，對人工智能風險管理、質量評估、數據治理、市場監督等方面作了詳盡的制度安排。

在此之前，2018年《通用數據保護條例》和2020年《數字服務法》作為具體監管政策范疇，為養老機器人的數據保護和平臺責任提供了基礎。前者以數據權利為核心，通過統一規則體系、高額處罰機制及被遺忘權等創新制度，著重強化數據保護剛性約束;后者聚焦數字平臺責任，通過透明度報告義務、算法推薦黑箱披露等規定，著力解決虛假信息傳播與平臺問責難題，突出平臺治理的透明性與可追溯性。

歐盟的政策目標傾向于通過全面監管確保人工智能技術的安全、透明和負責任地發展。歐盟遵循“剛性監管”的監管邏輯，通過量化風險等級、設定處罰上限等剛性指標壓縮自由裁量空間，規則性明確；依托高額經濟懲罰與市場準入限制形成威慢效應，同時突破傳統部門監管壁壘，對技術應用全鏈條實施穿透式監管。這種監管范式強調法律規則的權威性與執行力，旨在通過制度剛性約束防范系統性風險，但也存在抑制技術創新靈活性的潛在爭議。

2.美國、日本、英國經驗：柔性監管思路

美國在2022年10月發布《人工智能權利法案藍圖》，該管理框架旨在幫助開發或部署人工智能系統的公司評估和管理相關風險，由自愿性、無約束力的指導方針和建議組成。2024年10月發布《推進國家安全領域人工智能治理和風險管理的框架》聚焦國家安全維度，通過風險分類、使用限制和問責機制構建安全紅線，其特點是風險導向型治理，強調技術應用與國家安全的動態平衡。在具體的監管政策方面，《算法問責法案》對算法運行過程中的算法審計、風險評估、動態調整作出了規定[27]。2025 年1月美國參議員提交由兩黨共同制定的《保持美國人工智能主導地位法案》呼呼商務部設立人工智能安全審查辦公室，負責與前沿人工智能企業、大數據中心和提供商合作，建立政企協作機制，凸顯技術主權競爭思維。

2023年10月3日，日本發布《廣島進程組織開發先進人工智能系統的國際指導原則》和《廣島進程組織開發先進人工智能系統的國際行為準則》，確立生命周期監管、透明度與問責機制、信息共享和披露機制、安全風險管理機制、數字水印技術、國際技術標準制定、保護個人數據和知識產權以及應對全球性挑戰等11項指導原則。2025年3月發布的《人工智能相關技術研發及應用促進法》是日本政府為應對AI技術快速發展而制定的綜合性法律框架，旨在通過系統化的政策推動人工智能技術的研究、開發和應用，確保技術的正當性和透明性，提升國際競爭力。日本對人工智能的具體監管政策以自愿為原則，原則指南不具備法律約束力，主要依靠人工智能企業自愿遵守。

英國于2025年3月發布《人工智能（監管）法案》，側重平衡監管與創新，確保人工智能技術的負責任發展與應用。通過設立AI管理局、引入監管沙盒、要求企業指定AI負責人等措施，促進市場健康與技術創新協同發展。就具體監管政策而言，2025年1月《人工智能機遇行動計劃》以促進人工智能發展，強調構建充足、安全和具有可持續性的人工智能基礎設施，通過監管、安全和保障實現安全可信的人工智能開發應用。

相較于歐盟“剛性監管”，美國、日本和英國的“柔性監管\"更強調以下方面：其一，彈性治理空間，通過監管沙盒、分級分類等機制允許創新試錯;其二，激勵相容設計，以稅收優惠、研發補貼等政策工具引導合規，而非單純依賴懲罰;其三，多元共治導向，注重政府、企業、科研機構協同制定標準，如英國監管沙盒強調政企協作測試，這種模式側重激發市場內生動力，通過制度彈性平衡創新活力與風險管控，也面臨監管碎片化與執行力不足的挑戰。

單一監管范式難以應對在治理結構、治理方法、治理范圍的復合挑戰。若僅效仿歐盟“剛性監管”，雖能通過強制認證與高額處罰守住安全底線，卻可能抑制適老化技術創新活力，延緩老年群體享受技術紅利4I 進程;若單純依賴美日英“柔性監管”，雖能激發企業研發動能，但缺乏統一標準與追溯機制可能導致市場亂象，危及脆弱老年群體的權益保障。因此，亟須構建“剛柔并濟”的綜合政策框架，既延續歐盟式制度權威性確保安全紅線，又引人沙盒試點與財稅激勵等柔性工具，在可控環境中引導養老機器人的發展，并通過專項補貼引導企業開發普惠型產品。

四、我國養老機器人的治理路徑

隨著，養老機器人日益普及，我國的治理體系也面臨著來自治理結構、治理方法和治理范圍的多重挑戰。如何擺脫“一管就死、一放就亂”的監管困境？如何解決“風險在前、規制在后”的時差挑戰？如何避免\"賦能偏移、技術悖論”的效率難題？這些問題亟待思考和回應。在對各國政策和監管路徑進行總結的基礎上，本文在吸收歐盟“剛性監管”與美國、日本、英國“柔性監管”經驗的基礎上，提出構建\"制度權威性保障安全底線、技術包容性激發創新活力、治理動態性回應多元需求”的治理框架。通過風險分級、標準統一等剛性手段筑牢安全防線，借助沙盒試點、財稅激勵等柔性工具釋放技術紅利，同時以動態治理回應技術迭代與社會變遷，最終實現技術倫理、社會公平與產業發展的協同演進。

1.構建“敏捷平衡”的風險分層治理框架

針對治理結構科層制適配性失衡問題，需在剛性約束機制中嵌人彈性容錯空間。借鑒歐盟《人工智能法案》的風險分級邏輯，結合我國老年群體特征，將養老機器人根據功能分類，實施強制認證、備案制與倫理審查。對涉及生命體征監測的“高風險”功能，要求通過第三方機構的安全性測試與算法可解釋性評估；對“有限風險”的健康數據采集，允許在隱私計算框架下開展沙盒測試。針對科層制下部門權責模糊問題，建立跨部門數據共享平臺，打破健康數據、服務記錄與監管信息的孤島。參考日本產業統籌經驗，設立國家層級的養老機器人技術倫理委員會，由醫學專家、法律學者、老年用戶代表組成，對算法偏見、人機等倫理爭議進行前置審查。針對法律工具滯后性，構建“基礎標準與動態補充”的認證體系。在強制性國標中明確數據最小化、故障安全響應等底線要求，通過行業白皮書、技術路線圖等，動態納入新興技術規范，避免歐盟式“一刀切”標準抑制技術創新。

2.創新“多元共治”的柔性治理工具

針對治理方法失靈問題，需融合市場激勵與社會參與。在長三角、成渝等地設立“養老機器人創新實驗區”，允許企業在限定場景中測試跌倒預測、認知訓練等高風險功能。參考英國監管沙盒經驗，建立“政府—企業—保險”風險共擔機制：政府對通過沙盒測試的產品給予市場推廣補貼，保險公司開發專項產品責任險覆蓋技術試錯風險。針對市場工具失能導致的“技術奢侈品”困境，實施“普惠型研發補貼 + 需求側激勵”雙軌政策。例如，對開發低成本護理機器人的中小企業給予研發費用加計扣除優惠;在醫保支付體系中試點“機器人護理服務報銷”制度，對農村地區用戶額外提供設備租賃補貼，破解代際公平失衡難題。針對社會型政策工具失效引發的數字鴻溝與倫理排斥，建立“技術民主化”參與機制。通過社區“銀發數字大使”培訓計劃，提升老年人算法知情權與監督能力;設立第三方技術申訴平臺，對情感陪伴型機器人的價值觀偏差投訴進行獨立調查，強化公眾對技術治理的認同感。

3.完善“動態適應”的治理范圍延伸機制

針對治理邊界模糊問題，需從代際公平、勞動轉型與國際協作三個維度拓展治理框架。建立“技術反哺基金”，要求養老機器人企業將年營收的 1% 或 2% 投入農村適老化改造，通過設備捐贈、技能培訓縮小城鄉數字鴻溝。同時，將養老機器人使用納入長期護理保險覆蓋范圍，防止技術替代加劇老年貧困。借鑒德國“工業4.0”職業轉型經驗，構建“護工一機器人協作”技能認證體系。對因技術應用失業的護理人員，提供機器人運維、情感支持輔導等轉崗培訓，并通過稅收減免鼓勵企業保留人機混合崗位。在ISO 養老機器人標準制定中主動發聲，推動“人機責任劃分”“情感交互倫理”等中國方案納入國際規范。同時，建立“一帶一路\"智慧養老技術轉移機制，通過技術輸出與標準互認提升我國在全球價值鏈中的話語權。

五、結語

本文選擇\"技術自主性”和“情感交互性\"兩個維度構建養老機器人類型學框架，對當前養老機器人劃分為四類。通過歸納發現，現階段我國養老機器人在治理結構上存在科層治理結構的適配性失衡、治理方法上面臨政策工具的有效性不足以及治理范圍上具有邊界模糊與監管空白等風險。在對歐盟、美國、英國、日本等國家出臺的政策與治理措施進行總結的基礎上，提出構建制度權威性保障安全底線、技術包容性激發創新活力、治理動態性回應多元需求的我國養老機器人治理框架。

本研究的具體貢獻有三點：第一，提出了養老機器人類型劃分標準。本文首次從“技術自主性”和“情感交互性”雙維度對養老機器人進行系統分類，提出健康照護型、生活管理型、教育賦能型和情感陪伴型四類。這一分類突破了傳統單一功能視角，既關注技術能力，又強調情感支持，為后續研究提供了分析工具。第二，揭示了養老機器人面臨的風險挑戰。理論界和實務界對養老機器人實踐存在的具體風險尚不清楚，本文從治理結構、治理方法和治理范圍揭示了當下我國養老機器人面臨的主要風險挑戰，為實踐提供有益參考。第三，整合了國際經驗形成政策建議。在比較分析了以歐盟為代表的“剛性監管”與以美日英為代表的“柔性監管”各自優缺點后，提出“敏捷平衡”治理框架，通過風險分級、多元共治和動態適應平衡安全與創新之間的張力。

本研究存在一些局限。例如，在研究方法上，本文未能對養老機器人在不同應用場景中的長期效果進行追蹤分析，因此在實證研究的深度和廣度上有所欠缺。在研究內容上，雖然對養老機器人的治理路徑進行了系統探討，但對養老機器人在大規模應用過程中可能引發的隱私保護、數據安全以及倫理道德等深層次問題的探討還不夠深入。未來可進一步深入研究。

養老機器人治理的本質是技術、社會與制度的協同進化。我國需以“剛性框架守住安全底線、柔性工具釋放創新潛能、動態機制回應多元挑戰”為核心邏輯，構建覆蓋技術研發、市場應用、社會影響的治理閉環。通過風險分層平衡倫理風險與技術紅利，通過工具創新彌合制度滯后與產業需求，通過范圍延伸破解代際公平與勞動異化，最終形成具有中國特色的“技術向善”治理范式，為全球老齡社會應對人工智能挑戰提供制度創新樣本。

參考文獻：

[1]申琦，關心怡.陪伴機器人與智慧養老：基于動態使用過程的實驗觀察[J].現代傳播，2024（9）：66－75.

[2]金牛，于韋翔.養老服務機器人化轉型的發展基礎、現實困境與優化路徑：基于TOE理論的視角[J/OL].科學與管理，（2025-01-11）[2025-05-07].htp：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1020.G3.20500226.0952.002.html.

[3]陳響.數字時代的機器人養老服務治理：責任倫理的視角[J].武漢大學學報（哲學社會科學版），2022（4）：173－184.

[4]苗芳艷，劉鴻宇.“人機共情”的倫理風險及其治理路徑［J].自然辯證法研究，2024（5）：87-93.

[5]黃晗靜，饒培倫.老年用戶與智能系統的多層次人機共融理論探索[J].心理科學進展，2025（2）：223-235.

[6]GOODRICHMA，SCHULTZA C. Human-robot Interaction：a SrveyJ].Foundations and Trends in Human-Computer Inter-action，2007（3） ：203-275.

[7]商希雪.人機交互的模式變革與治理應對：以人形機器人為例[J].東方法學，2024（3）：143－158.

[8]張馳，費舒瀾.家庭的“失靈”與干預：多元照護協同對失能老人健康的影響[J].中國人口科學，2025（1）：94-111.

[9]馬源鴻，鄒廣天.社區居家養老環境的智能化設計策略與挑戰［J].學術交流，2020（9）：121－130.

[10]TURJAMAA R，PEHKONENA，KANGASNIEMI M.How Smart Homes are Used to Supprt Older People：an IntegrativeRe-

view[J].International Journal of OlderPeopleNursing，2O19（4）：12260.

[11]PEETOOMKKB，LEXISMAS，JOORE M，etal.Literature ReviewonMonitoring Rechnologies and TheirOutcomes n Inde-pendently Living Elderly People[J].Disabil Rehabil Assist Technol，2O15（4）：271-294.

[12]王健，林津如.護理機器人補位子女養老的倫理風險及其防范[J].道德與文明，2019（3）：131－137.

[13]袁磊，張淑鑫，雷敏，等.技術賦能教育高質量發展：人工智能、區塊鏈和機器人應用前沿[J].開放教育研究，2021（4）：4-16.

[14]BRZEZINSKI J. Human - robot Interaction：an Introduction[J]. Choice，2O21（9） ：2.

[15]RAMADANMEEL.Fromto：how AlexaisRedefining Companionshipand Interdependence for People with Special Neds[J].Psychologyamp;Marketing，2021（4）：596-609.

[16]劉偉，董悅，李純青.機器人并不\"冰冷”：消費者與智能社交機器人的情感關系研究綜述[J].外國經濟與管理，2024（6） ：98 -111.

[17]LOSY，AY，UJC，etal.RobotsandSustaabilityrobotsasersuaderstoPromoteRecying[J].InternatioalJoualofSocialRobotics，2022（5） ：14.

[18]郭德香，李海東.金融改革背景下我國地方金融監管模式研究[J].鄭州大學學報（哲學社會科學版），2016（5）：62-66.

[19]向運華，王曉慧.人工智能時代老年健康管理研究[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2019（4）：98-107.

[20]蔡仙.自動駕駛中過失犯歸責體系的展開[J].比較法研究，2023（4）：65-81.

[21]董青嶺.人工智能時代的算法黑箱與信任重建[J].人民論壇·學術前沿，2024（16）：76－82.

[22]孫文燦.養老機構侵權責任研究[J].華東師范大學學報（哲學社會科學版），2017（4）：85－92，163.

[23]粟丹.智能社會如何安放我們的家：智慧養老的法理反思：傳統與現代比較的視角[J].人權，2019（4）：1-15.

[24]劉仁春，陳秋靜.政策變遷中的路徑依賴：我國養老公平問題審視[J].中州學刊，2016（11）：56-61.

[25]王亮.社交機器人“單向度情感\"倫理風險問題芻議［J].自然辯證法研究，2020（1）：56-61.

[26]薛瀾，賈開，趙靜.人工智能敏捷治理實踐：分類監管思路與政策工具箱構建［J].中國行政管理，2024（3）：99-110.

（責任編輯：楊洋）

When Elderly Care Meets AI： application Types， Risks， and Governance Pathways of Elderly Care Robots in China

HAN Xiao，YE Ketong （School ofPublicAdministration，UniversityofElectronic Scienceand TechnologyofChina，Chengdu，Sichuan，China，611731）

Abstract：Asaninnovativepracticeintheintellgent transformationofelderlycareservices，elderlycarerobotsoffrnew solutionstoaleviatechallenges inelderlycare.Inthefaceofupgrading practices，existingliteraturehasyettoconductin-depth researchonthisfield，leavinggapsinunderstandingtheapplicationtypes，risks，andgoverancemechanismsoflderlycaerobots in China.Toadressthis，thisstudycategorizeselderlycarerobotsintofourtypes—healthcaresupport，dailylifemanagement， educational empowerment，andemotionalcompanionship—basedonthedimensionsof“technicalautonomy”and“emotional interactivity”.Itanalyzestherisksfromperspectivesofgovemancestructure，methodologies，andscope，whilesummarizing governancepractices fromregionssuchastheEU，the U.S.，theUK，and Japan.Inresponseto China’scurrentgovernance objectivesforelderlycarerobots，tisresearchproposesagoveanceframeworkintegratinginstitutioalauthoritytoensuresafety baselines，technological inclusivityto stimulate innovationvitality，anddynamic govermance toespond todiverseneeds.

Key words：elderly care robots ;technology;emotion;types;governance