機器人養老，離普通人有多遠？

2025-05-10 08:10 投資人說

“未來依靠機器人養老是100%的事情。”
來源 | 進擊波財經
作者 | 進擊波研究院
現在是2064年，老年的你被護理機器人喚醒，穿上仿生外骨骼，僵硬的身體重新變得靈活。
護理機器人每天例行掃描你的身體，把健康資料上傳到雲端，不到3秒，AI醫生就完成診斷。
這一科幻片裡的場景，未來很有可能變成現實。
今年2月，中國牽頭制定的養老機器人國際標準正式釋出。
未來的養老機器人不僅要能照顧老人的飲食起居，還要會健康管理、自主和家人通訊、提供情緒價值……
可以說是集保姆、護士、管家、電子寵物等多種角色於一身。
最近在兩會上，也有人大代表提出護理機器人有望在大約5年後進入家庭，並將催生萬億元規模的新興產業。
根據國家統計局年初發布的資料——
中國60歲及以上的老年人口已經超3億，佔全國人口的22%，65歲以上的老年人口占15.6%。
於此同時，護理人員的缺口卻在持續擴大。
2024年中國養老護理員的缺口已經達到550萬。
宇樹科技創始人王興興也公開表示，未來依靠機器人養老是100%的事情。
嚴重的供需不平衡孕育著巨大的商業機會。

作為一個普通人，機器人養老離我們究竟有多遠？

想要在機器人的陪伴下度過一個幸福的晚年，需要做好哪些準備？
01

存多少錢才夠？

我採訪了幾個年輕人，發現大家對“機器人養老”這件事是非常接受，甚至是滿懷期待的。
25歲的朱玲最近一直關注機器人的發展動態。
至今依然單身的她，在面對父母介紹相親物件時，有了新的拒絕理由。
“我相信未來機器人養老一定會實現，每次看到機器人多掌握一門技術，就覺得自己的老年生活有希望了。”
但也有人擔心，萬一機器人有自我意識，虐待老人怎麼辦？
朱玲倒是毫不介意。
她認為現在抗拒機器人養老的人，就像是19世紀害怕汽車的倫敦馬車伕。
“汽車也會導致死亡，但總不能因為這個就不開車了吧？”
為了能夠成為第一批靠機器人養老的人，她已經為自己制定了一份存錢計劃。
她把這個打算告訴DeepSeek，希望得到一份切實可行的計劃。
DeepSeek告訴她，想要在上海實現機器人養老，需要準備800萬-1500萬元存款。
這時她才發現，這件事比想象中要複雜得多。
機器人養老並不是買一臺機器人放在家裡就可以了。
它涉及了幾塊費用：
購買或租賃機器人、住房智慧改造及維護、數字服務費、應急人工費。
先看機器人的相關費用。
目前市面上的機器人價格普遍在萬元以上。
堪稱業內價效比王者的宇樹機器人，最便宜的機器狗售價也在1萬元左右，人型機器人則要10萬起步。
在這個售價基礎上，功能更復雜的護理機器人價格一般會更高。
DeepSeek預測的高階護理機器人的價格可能在20萬-50萬元，還要加上每年1萬-3萬元的硬體維修和軟體更新成本。
假設養老的年限是65-90歲，那麼在這25年時間裡，你需要花費至少45萬元，才能讓護理機器人一直陪伴在身邊。
當然這只是最基礎的費用。
如果機器人出現重大故障，需要維修甚至更換，又是一筆不小的支出。
租賃護理機器人也許是個省錢的好辦法，但它或許沒有居家機器人那麼智慧和貼心。
畢竟機器人需要了解你的各項身體指標，才能給到最貼心的服務。
何況年輕時租房不捨得買貴傢俱，老了也未必肯花錢給租來的機器人換上最好的系統。
有了護理機器人，還需要配套的智慧家居系統和無障礙設施，這方面一次性投入的費用大概在5萬-10萬元。
如果需要機器人輔助健康監測，AI雲端醫療服務，每年還需要花費2萬-5萬元。
這個費用會隨著年齡增長遞增。
假設按平均5萬一年計算，加上家居改造的費用，活到90歲大概需要130萬。
此外，為了預防機器故障，建議大家預留10萬-20萬元備用金。
因為隨著人工智慧的飛速發展，未來技術成本可能會下降，但人工成本會急劇上升。
在機器人缺勤的時候，這筆錢能夠幫你請到足夠專業的人類護工，也能幫你應付重大手術這些機器人無法處理的情況。
當然，AI再發達，人還是要吃飯穿衣。
這些基礎生活開支如果按每月5000元計算，需要至少150萬元。
這樣算下來，如果在上海從65歲開始用機器人養老，活到90歲，總共需要335萬元。
但注意，這個前提是你用最基礎的機器人硬體和系統，維持相對中等的生活水平，而且沒有考慮通貨膨脹。
如果你想提高生活品質，這個費用可能會翻倍。
再考慮到通貨膨脹，就需要至少1000萬元才足夠。
想要在65歲之前存夠這筆錢，朱玲需要從現在開始，平均每個月至少存2萬元。
當然，如果有其他本金或者投資收益，壓力就會小一點。
不過大家最容易忽略的一點是，未來你身上最值錢的，可能是你的健康資料和學習能力。
保持健康的身體，對新技術的持續學習，或許是比存款更有用的養老準備。
02

尋找孤獨的解藥

用機器人養老就像馬車伕學開車，光有錢買車可不行，還需要考駕照。
瞭解護理機器人的工作原理，可以有效降低被機器人方向“操控”的可能性。
護理機器人的技術基礎是“第三代神經網路”，也叫脈衝神經網路。
這是一種接近人類大腦工作原理的人工神經網路。
第一代神經網路只能回答簡單的“是否”問題，比如判斷一張圖片是不是貓。
第二代神經網路可以做到深度學習，思考這張圖是貓的機率有多大。
第三代神經網路則像人腦一樣，可以記住訊號達到的時間順序——
是先看到貓耳朵，還是貓尾巴？
如果說前兩代神經網路還是算力強大的機器，那麼第三代就更像是"會思考的生物"。
它像人的大腦一樣，不用的時候休眠，用的時候思考。
這樣做的直接好處就是節能，可以讓機器人超長待機不斷電。
而時間和脈衝，可以讓機器人像人一樣及時根據外部環境的變化調整動作，這樣才能做到輔助老人行走，預防摔倒。
除了護理機器人之外，還有一些智慧裝置，也許會成為你的老年生活必備——
比如柔性機械手、外骨骼機器人。
早在2022年，日本Cyberdyne公司就研發出商用外骨骼機器人HAL，幫助癱瘓患者行走。
而在世界範圍內，這項技術正在日漸成熟。
2025年1月，來自慕尼黑工業大學、帝國理工學院和義大利技術研究院的國際研究團隊開發出一種新型假肢控制系統，看起來更接近自然人手。
養老從來都不只是一筆經濟賬，更關乎人的尊嚴和情感。
技術可以讓人在生理上健康地活著，但孤獨和情感上的空洞，同樣會影響生活質量。
東京大學做過一項研究，發現給機器人新增越多擬人化特徵，老人的孤獨感反而越強烈。
全世界的科研機構在對老人跟蹤研究後，都得出一個相似的結論：
和機器人長期互動的老年人，出現情感障礙的機率更大。
為了解決這個問題，日本推出“時間銀行”模式：
年輕人參與社群服務，比如陪伴老人、代購藥品，可以累積積分，用於年老後兌換機器人服務時長。
這個模式嘗試用人的溫度，衝散技術的冰冷。
針對倫理問題，日本也在2021年修訂《護理保險法》，明確將機器人技術納入長期護理服務體系。
不過當機器人護理發生事故時，誰來承擔責任，還需要更明確的責任體系。
此外，機器人洩漏老人的隱私也是許多社會學家擔心的問題。
假如未來機器取代了人類的工作，那麼人的價值就不再是體力，甚至也不是腦力，而是記憶。
記憶決定了你是誰，甚至決定了你是否存在。
也許到那時，保險公司最受歡迎的產品是“記憶資料丟失險”。
03

寫在最後

40年後的世界究竟會變成什麼樣，我們無從想象。
因為人很難突破認知的限制，所以我決定把這個任務交給AI，讓它來描述我們的老年生活。
以下是它的回答——
2064年10月23日 杭州西溪數字養老社群
晨光穿透可變光譜玻璃時，我的仿生耳蝸正好接收到第27481次喚醒聲波。
這具七十歲的軀體正被晨僵困擾，但脊柱裡的奈米促活劑已開始工作，如同千萬只螞蟻在椎管裡搬運生命能量。
"今日體感溫度23℃，您預約的西湖秋色正在生成。"
護理機器人"青瓷"的聲音像浸泡過龍井茶，它的矽膠手指正掃描我的橈動脈。
牆上的全息屏跳出藍色資料流：
血壓117/76，β澱粉樣蛋白濃度0.8μg/L，膝關節磨損度41%。
這個數值比三十年前預測的樂觀得多——
看來當年選擇的基因修飾療法起了作用。
梳洗時鏡面自動切換成晨間資訊，我看到東京正在拆除最後一座傳統養老院。
青瓷為我扣上第四代輕量外骨骼，這具鈦合金骨架僅重815克，卻能讓枯樹枝般的雙腿穩穩立在竹纖維地板上。
早茶是3D列印的定食套餐，分子料理機復刻了四十年前街角那家知味觀的味道。
餐後服用的智慧膠囊在食道里展開成微型檢測儀，即時資料同步到浙大醫學院的醫療雲——
我的主治醫生或許正在巴厘島度假，但她的數字分身已經發來診斷書。
十點整，落地窗切換成九溪煙樹的全息投影。
年輕時的旅行記憶正透過腦機介面注入環境系統，三十歲獨自在西藏徒步的畫面正與此刻重疊。
記憶裡的高原反應如此真實，但鼻腔裡縈繞的卻是青瓷剛噴灑的雪松香薰。
午後暴雨突至，量子通訊網路出現0.3秒波動。
全息茶室裡的老友們突然畫素化，青瓷立即啟動離線模式。
它的機械臂彈出老式應急箱，裡面裝著紙質病歷和抗凝劑——
這是社群強制要求的原始備份，就像二十年前我們堅持保留實體書籍。
傍晚在社群中心指導孩子們程式設計。
這些00後的曾孫輩正在訓練服務機器人寫宋詞。
他們給我看最新研發的情感互動模組，當我說起年輕時養過的布偶貓，機器人眼眶竟泛起漣漪狀光暈。
有個扎哪吒頭的女孩偷偷問我：
"奶奶，您真的一輩子沒結婚嗎？"
我指指正在除錯機器人的工程師們：
"這些孩子都是我的家人。"
夜幕降臨時，青瓷幫我摘下植入式睡眠監測貼片。
在意識沉入深睡艙前，我總會調出2054年的全息日誌。
畫面裡五十歲的我正在佈置這間智慧臥室，她轉身對著鏡頭說：
"今天簽了遺體捐獻協議，等我們八十歲時，肝臟應該能培育出第三代人工器官了吧？"
窗外真實的月光滲進數字濾鏡，青瓷的待機呼吸燈在黑暗中有規律地明滅。
我突然想起三十歲那年看的《銀翼殺手》，此刻竟分不清自己是真實活著，還是一段特別漫長的記憶資料。
  ·   END   ·  
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