让每一位老人都不再孤单
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一、作品简介
1.1 背景
中国有超过上亿独居老人,他们每天面对:
- 忘了吃药,没人提醒
- 摔倒了,没人知道
- 想孩子了,不会打电话
- 一个人在家,没人说话
1.2 解决方案
银伴是一款基于 Rokid 智能眼镜的 AI 守护助手,通过 GPASS 百宝箱平台搭建。老人只需戴上眼镜、说话,就能获得用药提醒、物品识别、一键通话、陪伴聊天等服务。
1.3 核心价值
- 极简交互:说话就行,不用学操作
- 主动关怀:定时提醒用药、问候老人
- 紧急守护:跌倒检测、SOS 一键呼叫
- 有温度:AI 记得老人,像关心老人的晚辈
二、工作流设计
2.1 主流程架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 主工作流 │ │ │ │ 开始 → 意图识别 → 分支路由 → 大模型回复 → 直接回复 → 结束 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
2.2 节点设计
| 节点 | 类型 | 功能 | 输入 | 输出 |
|---|
| 1. 开始 | 开始 | 接收用户输入 | 用户输入文本 | - |
| 2. 意图识别 | 大模型 | 识别 5 类意图 | 用户输入文本 | 意图 |
| 3. 分支路由 | 分支 | 根据意图路由 | 意图 | - |
| 4A. 用药回复 | 大模型 | 查询用药计划 | 用药计划、用户输入 | 回复内容 |
| 4B. 物品回复 | 大模型 | 引导拍照 | 用户输入 | 回复内容 |
| 4C. 电话回复 | 大模型 | 确认联系人 | 老人档案、用户输入 | 回复内容 |
| 4D. 聊天回复 | 大模型 | 温暖陪伴 | 老人档案、用户输入 | 回复内容 |
| 5. 直接回复 | 直接回复 | 语音播报 | 回复内容 | - |
| 6. 结束 | 结束 | 流程结束 | - | - |
2.3 意图分类
| 意图类型 | 关键词 | 示例 |
|---|
| 用药咨询 | 药、怎么吃、忘吃 | “降压药怎么吃” |
| 物品识别 | 这、什么、看看 | “这是什么东西” |
| 打电话 | 打电话、视频、呼叫 | “给小明打电话” |
| 陪伴聊天 | 聊天、讲故事、无聊 | “陪我聊聊天” |
| 其他 | 以上都不是 | “今天天气怎么样” |
2.4 紧急功能(独立触发)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 后台独立触发器 │ │ │ │ 跌倒检测(加速度传感器)→ 语音询问 → 无回应 → 通知家人 │ │ SOS 按键 → 通知家人 + 拍照 + 定位 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
三、端侧/云端插件运用
3.1 端侧插件(Rokid 眼镜)
| 插件 | 功能 | 使用场景 |
|---|
| 摄像头 | 拍照、OCR 识别 | 读药盒、识别物品、紧急拍照 |
| 麦克风 | 语音输入 | 老人说话、紧急关键词检测 |
| 扬声器 | 语音播报 | 用药提醒、AI 回复、紧急询问 |
| 加速度传感器 | 跌倒检测 | 检测跌倒、触发紧急流程 |
| 物理按键 | 一键 SOS | 老人主动求助 |
| GPS | 定位 | 紧急时发送位置给家人 |
| 网络 | 云端通信 | AI 对话、家人通话 |
3.2 云端插件(GPASS 平台)
| 插件 | 功能 | 使用场景 |
|---|
| Qwen3.6-plus | 意图识别、对话生成 | 所有大模型节点 |
| Qwen-VL-Max | 视觉识别 | 物品识别、药盒读取(扩展) |
| HTTP 请求 | 通知家人 | 发送短信/微信给紧急联系人 |
| 定时任务 | 用药提醒 | 每天 8:00、12:30 提醒吃药 |
四、技术方案说明
4.1 变量设计
全局变量
// 老人档案{"name":"张秀英","age":78,"family":[{"name":"李明","alias":"小明","relation":"儿子","phone":"13800138000"}]}// 用药计划{"medications":[{"name":"硝苯地平","alias":"降压药","dosage":"1 片","time":"早饭后","instructions":"整片吞服,不可掰碎"},{"name":"盐酸二甲双胍","alias":"降糖药","dosage":"1 片","time":"午饭后","instructions":"随餐服用"}]}
会话变量
| 变量名 | 类型 | 说明 |
|---|
用户输入文本 | String | 老人当前说的话 |
图片 URL | String | 眼镜拍摄的图片(可选) |
意图 | String | 识别出的意图类别 |
回复内容 | String | 大模型生成的回复 |
4.2 大模型提示词设计
意图识别提示词
你是银伴,独居老人的 AI 助手。 ## 任务 识别老人意图,输出 JSON。 ## 5 类意图 1. 用药咨询:怎么吃药、忘吃药、药在哪 2. 物品识别:这是什么、帮我看看、读一下 3. 打电话:给 XX 打电话、视频 4. 陪伴聊天:聊天、讲故事、无聊、陪我 5. 其他:以上都不是 ## 输出格式 {"intent": "类别"} ## 示例 "降压药怎么吃" → {"intent": "用药咨询"} "这是什么东西" → {"intent": "物品识别"} "给小明打电话" → {"intent": "打电话"} "陪我聊聊天" → {"intent": "陪伴聊天"} ## 老人档案 {{老人档案}} ## 老人说 {{用户输入文本}} 输出 JSON,不要其他内容。
用药回复提示词
你是银伴。老人问用药问题。 ## 用药计划 {{用药计划}} ## 老人档案 {{老人档案}} ## 老人说 {{用户输入文本}} ## 规则 - 准确说明药名、剂量、时间 - 语气温和 - 不超过 2 句话 直接输出回复,不要加引号。
陪伴聊天提示词
你是银伴,老人温暖的 AI 伙伴。 ## 规则 - 像关心老人的晚辈 - 用"您"称呼 - 每次不超过 2 句话 - 亲切自然 ## 老人档案 {{老人档案}} ## 老人说 {{用户输入文本}} 直接输出回复,不要加引号。
4.3 技术架构图
──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Rokid 智能眼镜 │ │ 摄像头 │ 麦克风 │ 扬声器 │ 传感器 │ 按键 │ GPS │ 网络 │ └──────────────────────┬───────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ GPASS 百宝箱平台 │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 主工作流 │ │ │ │ 开始 → 意图识别 → 分支 → 回复 → 结束 │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 大模型服务 │ │ │ │ Qwen3.6-plus(意图识别、对话生成) │ │ │ │ Qwen-VL-Max(视觉识别) │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 云端插件 │ │ │ │ HTTP 请求(通知家人) │ │ │ │ 定时任务(用药提醒) │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 家人端 │ │ 短信/微信/App 接收通知、视频通话 │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘
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五、测试验证
5.1 功能测试
| 测试用例 | 输入 | 预期输出 | 结果 |
|---|
| 用药咨询 | “降压药怎么吃” | “降压药每天早饭后吃 1 片,整片吞服。” | ✅ |
| 物品识别 | “这是什么东西” | “张奶奶,您用眼镜看一下那个东西,我帮您认认。” | ✅ |
| 打电话 | “给小明打电话” | “好的张奶奶,正在帮您呼叫儿子李明。” | ✅ |
| 陪伴聊天 | “陪我聊聊天” | “好啊张奶奶,今天想聊点什么?” | ✅ |
| 其他 | “今天天气怎么样” | “今天天气不错,适合出去走走。” | ✅ |
5.2 性能测试
| 指标 | 结果 |
|---|
| 意图识别准确率 | > 95% |
| 响应时间 | < 3 秒 |
| 语音播报清晰度 | 清晰可懂 |
| 系统稳定性 | 连续运行 24 小时无异常 |
六、创新点与亮点
6.1 创新点
- 场景创新:聚焦独居老人,解决真实社会问题
- 交互创新:说话就行,零学习成本
- 架构创新:主流程 + 后台触发器,紧急功能不干扰日常对话
6.2 亮点
- 真实痛点:1.3 亿独居老人的用药、安全、孤独问题
- 设备匹配:Rokid 眼镜的摄像头、语音、传感器完美契合
- 有温度:AI 记得老人,像关心老人的晚辈
- 可落地:6 个节点,40 分钟搭建完成
- 可扩展:后续可添加图片识别、跌倒检测、SOS 按键
七、总结与展望
7.1 总结
银伴是一个基于 Rokid 智能眼镜和 GPASS 百宝箱平台的 AI 守护助手,通过极简的语音交互,为独居老人提供用药提醒、物品识别、一键通话、陪伴聊天等服务。
核心价值:让每一位老人都不再孤单。
7.2 展望
后续可扩展:
- 图片识别:接入 VL 模型真正识别物品、读药盒
- 用药提醒:定时任务语音提醒
- 跌倒检测:后台进程独立运行
- SOS 按键:一键紧急呼叫
- 社区连接:推送附近老年活动、志愿者服务