山東濟南槿椿頤養中心的老人參加紅色經典賞讀會。
朱素霞攝
廣西南寧龍光玖瓏灣小區安裝的高空拋物AI監控。
毛雨賢攝
浙江寧波大學附屬第一醫院方橋院區5G智能物流機器人“小齒輪”，承擔起院內運送物品的工作。
寧波大學附屬第一醫院供圖
廣東深圳灣景色。
潘敏君攝
廣西南寧建設智慧社區
小區居住方便又安全
本報記者 龐革平
“生活明顯比以前方便、安全了。”家住廣西南寧市龍光玖瓏灣小區的許海棠，對社區管理很滿意。這一切的改變，源于小區開展的智慧社區建設。
“在小區花園散步，差點被高空掉下的東西砸到”“地下車庫燈壞了好幾天也沒人修”“忘帶門禁卡，只能等物業開門”……以往，這些瑣碎的問題困擾著玖瓏灣小區不少居民。
去年7月開始，玖瓏灣小區物業聯合電網、電信等企業，充分運用5G、物聯網、人工智能、大數據、云計算等技術，在小區開展智慧社區建設，破解社區管理難點痛點，讓居民生活更安全便捷。
針對高空拋物這一問題，玖瓏灣小區首期部署了10路高空拋物AI監控設備。小區物業主管龐小雄介紹，一旦監測到高空拋物行為，系統會自動報警并記錄全過程，解決了高空拋物“發現難、阻止難、處罰難”問題，為居民頭頂上的安全筑起了“防護網”。
“為了您的安全，請勿攜帶電瓶進入電梯。”記者走進小區電動自行車停放區，安裝在墻壁上的預警裝置自動啟動，發出安全提醒。
“我們在地下停車場新建了綠色照明系統、10套煙感設備及4路AI監控，解決了原有照明不足的問題，又提升了消防監控與應急響應能力，居民停車可以更安心。”龐小雄說。
“有人臉識別，不用刷卡了。”許海棠在小區門口經營一家商鋪，每天進出小區和樓棟為鄰居配送商品，少的十來次，多的幾十次。很多時候，她手里拿滿了商品，刷卡開門感覺十分不便。現在有了人臉識別門禁，閘機識別人臉后直接打開，送貨效率大大提升。
小區搭建的智慧管理平臺也讓居民辦事更省心了。平臺整合保修管理、公告管理、AI監控、門禁管理等功能，居民有維修需求，只需在平臺提交申請，物業就快速響應；小區的重要通知能通過平臺及時傳達，人臉開門操作、添加家庭成員權限等，也有清晰指引。
智慧社區建設的智能化裝置，離不開持續穩定的電力保障。廣西電網公司五象供電分局全面梳理小區所在電網網架問題，按照A類區域開展規劃建設，就算是突發故障停電，智能化自動化供電系統也能快速響應，幾秒鐘就重新恢復供電。
目前，廣西在南寧、柳州、桂林、玉林等多個城市建設了2000多個智慧社區。“智慧社區建設，給居民帶來實惠，小區管理效率也大幅提升，大家投訴少了，好評多了，安全感、幸福感和滿意度顯著提高了。”龐小雄說。
山東濟南應用智慧養老系統
銀齡族生活更安適
本報記者 王 者
秋日清晨，陽光和煦。山東濟南市歷下區槿椿頤養中心的庭院中，吃過早飯的王萍與老伴李游翔手挽手散步消食，臉上笑意滿滿。住進養老機構，上午學手工，下午閱讀、打牌，晚上集體觀影……老兩口生活得豐富多彩。
歷下區是濟南市的核心城區，常住人口84.6萬人，其中60歲以上老年人占比近兩成，面對日益增長的養老服務需求，歷下區加快構建現代化養老服務體系，在核心城區規劃75畝用地，建設現代化頤養中心。2024年3月，槿椿頤養中心正式投入使用，整個園區共有1300張養老床位，應用智慧養老系統，為老人提供多樣化的智能養老服務。
最初，和很多老人一樣，王萍抱有“有家不住還要花錢養老”的成見，但親身探訪后，頤養中心房間內智能化養老設備和適老化設施設計，讓她動了心。很快，老兩口便搬了進來。
王萍夫妻住在3號樓6層，“別看房間不大，科技含量十足。”王萍拉起床頭一根紅繩向記者展示，“就是它，去年救過老頭子的命。”
紅繩是床頭報警器的牽引繩，向下一拉便觸發報警設備，服務臺的護理員會第一時間趕來查看。一個深夜，李游翔突發高燒，王萍在慌亂中拉動紅繩，觸發報警設備。護理員孫寒冰在半分鐘內趕到房間，將李游翔及時送醫，最終轉危為安。“小小報警器，關鍵時候能起大作用。”王萍感慨。
意外跌倒是老年人生命健康的重大威脅。頤養中心在老人們的房間設置了防跌倒雷達。有了這個裝置，如果老人在房間不慎跌倒，防跌倒雷達檢測后會及時向服務臺發出提醒，護理員將第一時間趕到進行應急處理。
“王奶奶，我們來給您和李爺爺量血壓啦。”說話間，頤養中心的醫生魏巍敲門進來，一邊為老人測量血壓，一邊仔細詢問近期身體狀況，“降壓藥按時吃了嗎？最近天氣變涼，可別忘了添加衣物。”
像這樣的上門服務，每周有兩次。魏巍還會查看老人家中常備藥品的有效期，耐心叮囑用藥注意事項。檢查結束，魏巍將兩位老人的健康數據、用藥情況等信息上傳至智慧養老系統。槿椿頤養中心自主開發的智慧養老系統，具備養老服務智慧管理、健康數據采集與分析等多種功能，該平臺目前已為園區474位老人建立電子健康檔案。
截至目前，歷下區共有20多家養老機構和設施建立智慧養老系統，為3萬多名入住老人建立電子健康檔案。
“接下來，我們將繼續指導和支持各養老服務機構自主開發智慧養老系統，推動各平臺的互聯互通，打造全域性智慧養老新業態。”歷下區民政局黨組書記、局長李健說。
浙江寧波發展AI醫療
就醫體驗不斷提升
本報記者 竇 皓
“沒想到，人工智能看病這么方便！”最近，浙江寧波市民任女士因咽痛就醫，這次就醫體驗讓她有了新感受。
通過寧波大學附屬第一醫院微信公眾號“智能陪診師”導診，任女士掛了感染科門診。之后，任女士來到寧大一院方橋院區，打開手機攝像頭，AR（增強現實）導航就能在手機實景屏幕上給出方向指示……
候診時，任女士按提示在手機上填寫預問診問卷。預問診清單生成后自動傳到醫生的電腦上，幫醫生提前了解患者病情。
診室里，醫生根據預問診清單補充問詢。人工智能助手根據醫患間的對話錄音生成病歷：主訴為喉嚨痛2天，伴咳嗽咳痰……
“判斷為咽喉炎癥……”醫生對病歷稍作完善，開具藥方。同時，醫院審方中心的人工智能工具“小逸”立刻審核藥方，改變以前人工審方效率低下的情況。借助處方前置審核智能輔助模型，“小逸”24小時在崗，處方執行前，即可全面審核處方，對不合理用藥情況實時預警。
任女士的就醫新體驗，得益于寧大一院以DeepSeek大模型為中樞，全面構建的“AI+醫療”智能生態系統。通過優化患者就醫路徑，患者線下就診平均耗時由過去的每次49分鐘縮短至28分鐘。
“我們將DeepSeek內核融入業務流，用醫院大數據對其進行本地化訓練，使之更好適配診療規范和專科特征，形成垂類模型，更加貼合醫患需求。”寧大一院信息科主任吳斌說，基于千萬級醫療數據庫的深度學習模型，還可以快速解析20余類醫學影像及檢驗報告指標，自動生成用藥提醒、復查時間節點等個性化健康管理方案。
在醫院，任女士決定干脆順帶把篩查宮頸癌的薄層液基細胞學檢查也做了。采集的樣本會被統一送往寧波市臨床病理診斷中心，并經過一系列處理程序變成病理切片。以前全靠人工發現異常細胞，醫生一天只能看100張左右。而今，細胞病理科的實驗室里，兩臺掃描設備將制作好的病理切片快速掃描成數字切片。人工智能輔助診斷系統將數字切片上可疑的細胞按照具體分級加以標注，大大減輕了醫生工作量，使得醫生看病理切片的速度翻倍。
寧波還推出醫學人工智能創新應用平臺，在醫療、公共衛生、科教研以及醫療管理等方面打造醫學垂類智能體。“AI技術與醫療健康產業深度融合，在服務醫療機構的同時，也將推動醫療資源優化配置，助力實現精準醫療和公共衛生的發展目標。”寧波市衛生健康委相關負責人說。
廣東深圳推動垃圾智能分類
小箱體藏著大智慧
本報記者 呂紹剛
在廣東深圳市福田區園嶺街道長城二花園，一大早，居民戴小寧拎著一袋廚余垃圾來到智能回收箱前，用手機掃描二維碼，箱門自動開啟。投放、識別、稱重、積分，一系列動作一氣呵成。
“有了智能回收箱，廚余垃圾可以24小時投放，做完飯后隨手帶下來，攢攢積分能兌換一些垃圾袋、紙巾等日用品，很方便。”戴小寧說。
垃圾分類作為居民生活中的“關鍵小事”，不是設置幾個分類垃圾桶那么簡單，而是投放、收運、處理的全流程閉環。如何分出更多的廚余垃圾是重點和難點。
“我們在園嶺街道試點引入垃圾智能分類投放站，‘一戶一碼’，由AI判斷廚余垃圾純度，給出用戶積分，使廚余垃圾分出率大幅提高。”福田區城市管理和綜合執法局垃圾分類部部長程威介紹，紙類、金屬等可回收物以0.6元每公斤的價格實時核算，提升居民參與度。
目前，福田區已設置廚余垃圾智能回收箱601個，覆蓋56.47%的住宅區，可回收物智能回收箱683個，覆蓋61.33%的住宅區。
垃圾桶滿了、有人亂丟垃圾或不按分類投放，該怎么辦？智能預警系統聯通物業與回收企業，通過物聯感知手段，實時監控投放點運行狀態。同時，每個點位配置360度無死角監控，對居民違規亂投亂放行為進行人臉識別，實現投放的追根溯源。
“箱滿后40分鐘內，企業就會來清運，我們也會及時清理箱外的垃圾，保持環境整潔。”長城二花園物業管理處秩序主管劉二光說。
居民的垃圾分類意識成為項目推行的關鍵。2024年，福田區相關部門在試點小區開展宣傳，手把手教居民們如何注冊使用，真正做到“家喻戶曉”。如今，福田區已實現每日分出廚余垃圾近700噸，年處理量超25萬噸，家庭廚余垃圾收運量同比增長40.17%，居民分類投放準確率從60%提升至90%，可回收物智能回收箱共計支付獎勵金額超127萬元。
《深圳市生活垃圾分類管理條例》實施以來，各區針對垃圾分類進行督導、宣傳，產生了一定的財政負擔，而商業性垃圾回收企業進入小區設點，則需要向物業繳納“進場費”。
如何讓企業主動參與進來、讓社會共同發力推動垃圾分類回收？深圳打造“深i回收”平臺，將可回收物與低值回收物捆綁，要求企業同步回收，同時統一智能回收箱的外觀樣式，實現“去商業化”。企業只需要繳納電費，就能在小區布設智能回收箱，有效降低了成本。此外，智能回收箱無須政府再安排督導員值守，降費提效，一舉兩得。
“目前，深圳居民垃圾分類知曉率達98.5%，可回收物參與率達96.5%。”深圳市生活垃圾分類管理事務中心主任梁治宇說。
《 人民日報 》（ 2025年09月22日 19 版）
(責編：楊光宇、胡永秋)
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