CCF广东工业大学学生分会举办“适老康养机器人及系统”学术讲座

CCF广东工业大学学生分会于2026年6月26日（周五）下午举办了主题为“适老康养机器人及系统”的学术讲座。广东工业大学计算机学院教授、广东省信息物理融合系统重点实验室核心成员刘建圻教授应邀为计算机学院师生作学术报告。

刘教授为广东工业大学计算机学院教授，广东省信息物理融合系统重点实验室、智能制造信息物理融合系统集成技术国家地方联合工程研究中心核心成员，主要研究方向包括中低速无人驾驶、车路协同与智能计算等。近年来，刘教授主持或参与多项国家自然科学基金、广东省自然科学基金及地方重大科技专项项目，发表论文50余篇，其中SCI期刊论文30余篇；获美国发明专利2件、国内授权发明专利20余件，并长期服务皮阿诺、格兰仕、长虹、广东新时空等企业的智能化技术研发与应用。

本次讲座中，刘教授围绕“适老康养机器人及系统”展开分享。他首先介绍了我国人口老龄化的社会现状。他指出，中国式养老呈现“9073”的格局——约90%的老年人选择居家养老，7%依托社区支持，3%入住机构养老。然而，421家庭结构下年轻人难以同时兼顾老人、小孩和事业，居家养老面临照护力量不足的突出困境。在社区养老方面，集中托养服务、日间照料服务、政府采购服务等模式也面临责任划分不清晰、盈利模式不明确、护理人员不断流失等问题。这些现实挑战为养老机器人技术发展提出了迫切需求。

随后，刘教授分析了老年人对养老机器人的核心需求。他从健康与医疗、生活支持、心理关怀三个维度展开：在健康层面，老年人需要慢性病管理、便捷医疗服务、用药管理及实时监护与跌倒报警；在生活层面，需要基础生活协助、物资配送与家庭环境维护；在心理层面，需要高频深度互动、情绪预警与干预，以及维护尊严与自主选择的尊重。刘教授强调，养老机器人的核心目标是“降低护理人员的工作强度，让其轻松快乐工作”。

在介绍养老机器人的形态时，刘教授指出，专用机器人（如全自主智能轮椅、配送机器人、智能护理床、陪伴机器人等）技术相对成熟、开发难度较低、成本相对可控。他强调，“不拘泥于某种形态，能为老人提供便利的、价格合适的机器人，才是好的机器人”。

在报告的重点部分，刘教授详细介绍了团队在适老康养机器人方面的技术路线与研发进展。团队采用端到端的技术路线，涵盖AI算法、多模态融合感知、决策控制、隐私保护定位以及计算与控制部件研发等多个层面。在多模态融合感知方面，团队结合激光雷达与光学相机，融合点云与图像数据，发挥各自优势、避开缺陷，实现了在恶劣天气、光照变化等复杂条件下的稳定感知能力。团队还研发了OCC占用网络技术，为机器人在室内外环境中的安全运行提供支撑。

在决策控制方面，刘教授介绍了针对移动机器人导航与避障决策问题所提出的局部路径规划算法和端到端强化学习模型，使移动机器人在狭窄通行区域和动态障碍物阻挡的情况下均可完成避障与最优路径选择。在隐私保护场景方面，团队开发了无视觉条件下的地图构建与定位技术，保障老年人在家中等私密空间的隐私安全。此外，团队自主研发了底盘控制器和AI边缘计算终端，并与部分芯片厂商达成深度合作打通供应链；团队还研发了集成动力、转向、减震的组件，可应用于工业AGV配送车和轮椅等场景。

刘教授还重点展示了老人跌倒检测算法的应用。他引用数据指出，全球每年有30余万人死于摔倒，其中一半是60岁以上的老人；在中国，60岁以上的老年人口达2.64亿，每年有4000万老人至少跌倒一次。“扶还是不扶”的社会困境进一步凸显了智能跌倒检测与自动报警技术的重要性。

在特色与创新方面，刘教授总结了团队的核心优势：机器人本体采用固态激光雷达方案，成本低、寿命长，大部分核心部件均为自研，后期成本可大幅降低；地图与定位方面实现稳定可靠抗干扰，室外采用多相机与激光雷达融合的视觉+激光SLAM算法；灵活部署方面，自研远程驾驶系统，工程师在公司即可完成现场部署工作；高可靠感知方面，多传感器融合算法形成远近结合的多层次感知体系；智慧运维方面，自研云端智能数据采集系统与故障诊断核心算法；人机交互方面，自研语音定位算法、手势识别与跟踪算法，并研究基于边缘服务器的语言理解以降低端侧算力需求。

在市场可行性分析部分，刘教授指出，中国60岁以上人口已达3.1亿（占全国22%），65岁以上人口2.2亿（占15.6%），行动不便群体扩大带来刚性需求。目前全国月养老金达5000元以上的中高端退休老人约3700万至4100万，且这一群体规模未来还将持续增长，为适老康养机器人市场提供了良好的消费基础。

讲座最后，刘教授表示，团队在工业AGV、智能配送等应用场景中已积累了丰富的技术经验，并与匠想科技等企业建立了合作伙伴关系。未来，团队将持续推进适老康养机器人的技术迭代与落地应用，为实现“老有所养、老有所依、老有所乐、老有所安”的美好愿景贡献技术力量。

报告结束后，现场师生围绕“多模态融合感知在养老场景中的可靠性”、“隐私保护与功能实现的平衡”、“端到端强化学习在路径规划中的优势与局限”及“适老康养机器人从技术研发到产品落地的关键瓶颈”等问题展开了深入交流。通过本次讲座，师生们对适老康养机器人及系统的研究进展和未来发展方向有了更加深入的了解。