问题——需求多元与资源分布不均并存，养老服务面临“够不够、好不好、用不用”的现实考验。随着人口老龄化进程加快，老年群体规模持续扩大，居家养老仍是主流选择，但服务供需错配问题较为突出：一方面，老年人的健康管理、生活照料、精神陪伴、康复护理等需求更加细分；另一方面，服务信息分散、响应链条长，导致“找不到、不会用、用不顺”的情况一定范围内存在。，优质资源相对集中于大中城市，区县和社区层面在供给密度、服务连续性与质量稳定性上仍需补强。 原因——三重结构性矛盾交织，抬升了服务触达与运营的综合成本。其一，需求侧存在体验门槛。部分适老化产品交互复杂、学习成本较高，叠加老年人数字技能差异，使潜在需求难以转化为有效使用。其二，供给侧仍偏劳动密集。养老服务企业数量多但标准化程度不高，运营依赖人工调度与线下管理，导致人力成本、培训成本和管理成本居高不下，服务质量受人员流动与管理能力影响较大。其三，保障侧覆盖与治理能力有待提升。基层养老供给既要“补数量”，也要“提质量”，但在资金、人才、信息化基础设施、监管工具各上仍存差距，影响服务向下沉市场的延伸速度。 影响——供需错配不仅影响获得感，也制约产业升级与公共治理效率。对老年人而言，服务不易触达会增加居家生活风险，慢病管理、紧急求助与日常照护的连续性不足，可能引发“小问题拖成大问题”。对服务机构而言，获客与履约成本高、复购率不稳、运营数据不透明，容易陷入“规模上不去、利润薄、质量难控”的困境。对政府治理而言，资源投向与使用效果之间的信息不对称，影响精细化配置与监管效率，也制约养老服务体系的可持续发展。 对策——以大模型与智能体为代表的智能技术，被视为提升匹配效率与运营能力的重要抓手。3月27日，在2026博鳌亚洲年会“亚洲银发市场潜力与价值共创”圆桌论坛上，与会人士表示，银发市场正迎来结构性机遇，智能技术有望在需求识别、服务匹配、过程管理与质量评估等环节形成“闭环”。在具体探索中，有企业依托大模型能力与数据技术积累，推动居家养老从传统“人找服务”向“服务找人”转变：通过用户画像与行为数据分析，面向独居、慢病、行动不便等不同群体提供差异化推荐与提醒服务，提高触达效率与体验可用性。 据介绍，有关解决方案以“终端入口+多场景智能体+运营平台”进行产品化落地：一是以适老化智能终端作为交互入口，支持语音等多模态方式，强调“开机可用、说话响应”，降低使用门槛；二是围绕陪伴、居家照护、健康管理等核心场景构建多款养老专属智能体，具备理解、决策与执行能力，打通从需求识别到服务交付的流程；三是面向养老服务企业提供SaaS运营平台能力，支持服务管理、策略制定与经营分析，帮助提升运营效率与转化水平；同时也为政府侧提供数据看板与运营洞察工具，辅助精细化管理与监管。 前景——智慧养老需从“试点可用”走向“规模可控”，关键在标准、生态与安全。业内人士认为，智能技术进入养老场景，下一步将从“功能叠加”转向“体系重塑”：在服务供给端，通过更高程度的标准化、流程化与数据化，提高跨机构协同与履约质量；在需求端，通过更自然的交互降低数字鸿沟，让更多老年人“愿意用、用得会、用得久”；在治理端，通过数据驱动的评估与监管，提高资源配置的精准性。与此同时，规模化推广也面临现实约束：适老化改造需要持续投入，服务生态需要与医疗、家政、康复、保险等行业协同；更重要的是，涉及健康与个人信息的数据安全、隐私保护、算法透明与服务责任边界等问题，必须同步建立完善机制，守住安全底线与伦理边界。 据悉，相关智慧养老方案已在北京、天津、山东、福建等地落地应用，覆盖数万户老年人。企业上表示，将继续加大投入，扩大服务覆盖范围、丰富生态合作，并提升匹配精度，推动智慧养老从试点探索走向可复制、可推广的规模化应用。
推动银发经济发展需要技术创新与制度完善并重。以需求为导向——提升服务的精准性和可及性——是解决养老供需矛盾的关键。未来应在适老化改造、资源优化和数据治理等持续发力，构建可持续的养老服务新模式。