集成电路和传感器作为智慧健康养老产品的核心零部件,随着智能可穿戴、健康监测、养老照护等多种智能设备的不断普及而变得大有作为。
今年智慧养老产业规模将突破5万亿元
第七次全国人口普查数据显示,我国60岁及以上老年人口达2.64亿人,占全国人口总数的18.7%。其中,65岁及以上人口超过1.9亿人,占全国人口总数的13.5%.
麦姆斯咨询CEO王懿在接受《中国电子报》记者采访时表示:“早在2015年,智能养老就已经被列入国家工程。智慧养老结合远程监控、实时感知、统一平台信息交互等技术,全方位打造信息化养老服务系统,满足科学化和人性化的养老需求。”他同时指出,受到人口老龄化加速、政府政策完善、经济及科技发展、老年群体消费观念转变等因素影响,全场景智慧养老解决方案成为迫切需求,个性化智慧养老服务需求日益增长。2022年,中国健康养老产业总体规模预计为10万亿元。其中,智慧健康养老产业规模将突破5万亿元。预计到2025年,智慧健康养老产业规模将超8万亿元。
赛迪智库电子信息研究所消费电子产业研究室主任赵燕给记者列举了一些智慧养老服务,如家庭养老床位、智慧助老餐厅、智慧养老院、互联网+养老、“时间银行”互助养老、老年人能力评估等。
同时,赵燕还指出,远程医疗照护、线上医疗、慢性病管理、健康咨询、快速诊断、亲情关怀、在线监控、智慧导诊、紧急救助等智慧养老场景也在逐渐落地。
智慧养老产业需要集成电路传感器技术支撑
当前,人们对于智慧健康养老产品的需求与日俱增,智慧健康养老产业快速发展。在智慧养老的设备及应用场景中,传感器(数据获取)和集成电路(数据处理及存储)等信息技术的支撑必不可少。
沈阳仪表科学研究院副总工程师、传感器国家工程研究中心常务副主任刘沁在接受《中国电子报》记者采访时表示,当前,智慧养老已不仅仅是智能技术和养老产业的简单叠加,而是通过传感器技术、现代通信技术和现代信息技术来实现的,能够提高老年人群体生命和生活质量的新兴产业。智慧居家、智慧社区、智慧养老机构构成智慧养老的三个不同维度。通过将传感器技术等接入三网融合、智慧城市等大数据服务与应用环节,可以实现多信息、多领域资源的有效对接,从而实现智慧养老。
王懿特别向记者介绍了即时检测(POCT)技术。POCT以实现便捷的现场即时医学检测为宗旨,借助一体化检测器或便携式仪器,缩减样本运输管理成本,降低检测等待时间,缓解临床应用对高端仪器的依赖。相对于传统的实验室检测机制,POCT不单纯以提高检测精度为目标,而主要通过芯片实验室、微流控芯片等高度集成的传感器,精简操作流程、集成检测装置、压缩检测成本,实现部分由非专业人员就能完成的、适应性更强的就地检测。“因POCT具备综合成本和可操作性方面的优势,对完善智慧养老的医疗设施建设、应对突发疾病灾害、推动个性化医疗和疾病筛查等具有重要意义,并已广泛应用于临床治疗和病患监护。”王懿表示。
集成电路传感器技术支撑能力有待提升
智慧养老服务的落地有赖于高性能智能硬件产品的支撑,而智能硬件的性能则主要取决于内部集成电路和传感器产品的性能。因此,随着智慧养老的发展,将对集成电路及传感器产品性能提出更高要求。
吴昕在接受《中国电子报》记者采访时表示,以智能可穿戴产品为例,在应用过程中,面临着测量数据不准确、产品续航能力不够等问题,影响了老年人的实际使用体验,也制约了产品的进一步普及。又如智能床垫这一老年人常用的智能监护类产品,在实际使用过程中存在使用寿命较短、产品稳定性不够等问题。这类问题在智慧养老行业内屡见不鲜,而有效解决这些问题无疑需要集成电路及传感器这些关键的核心零部件,在产品性能、智能化水平、功耗、可靠性及耐用性等方面实现突破。因此,就智慧养老这一应用场景而言,集成电路及传感器行业还有巨大的提升空间。
不同的智慧养老应用场景对传感器的要求各异。王懿告诉记者,面向可穿戴设备等消费类应用场景,就需要对传感器提出低成本、低功耗、高集成度等要求;如果面向重要疾病诊断设备等医疗级应用场景,则需要对传感器提出高精度、高可靠性等要求。
“由于国内企业在处理器芯片、高精度传感器、控制器、基础软件等关键核心软硬件方面仍存在固有短板,高端、前沿元器件和产品的研发仍处于实验室阶段。因此,产业需要加大研发力度,突破短板。”赵燕表示。
吴昕建议从以下两个方面开展工作:一是要持续加强对于集成电路、传感器领域的政策扶持,通过专项资金支持技术协同攻关,突破基础材料、制造工艺等方面的核心技术,提升相关产品的关键性能和指标;二是开展集成电路、传感器产品的测试验证,鼓励企业采用相关产品,加速智慧养老产品中集成电路及传感器的发展。
金鹏飞表示,养老问题事关个人、家庭和社会,信息化的智慧养老模式将极大降低养老成本,并为目前的一些养老困局和难题提供新的解决方案。他建议,可以通过政府采购智慧服务的方式提高养老服务面,并通过立法方式,确保智慧养老的个人隐私。
此外,业内专家还表示,需要建立医学专业人员与信息技术专业人员的协同创新机制,弥补互相欠缺的专业知识,寻找、研究、解决人体生理参数采集中的交叉性问题。
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