n 承担的国合项目：

1. 学科创新引智基地，老人福祉信息科技学科创新引智基地，项目号：B14025，900万，2014.1-2027.12，负责人：安宁，合作单位：美国哈佛大学、美国波士顿大学等

老人福祉信息科技学科创新引智基地项目与智慧养老紧密相连，该项目通过引进国外智力资源推动老人福祉信息科技领域的学科创新，为智慧养老引入先进技术和理念，加速产品升级；智慧养老的实际需求则为项目提供应用场景和实践方向，吸引国际资源参与。关键技术包括物联网技术，通过传感器网络和低功耗通信技术实时采集和传输老年人健康与环境数据，解决信息获取不及时问题；大数据与人工智能技术，利用数据挖掘和机器学习算法分析老年人数据，提供个性化、精准化服务；虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术，创建沉浸式虚拟环境或在现实场景中叠加虚拟信息，分别用于老年人心理慰藉、康复训练和辅助生活，解决精神文化和康复训练问题。

2. 国家自然科学基金国际(地区)合作重点项目，社交媒体大数据分析、处理及应用，项目号：62120106008，314.9万，2022.1-2026.12，负责人：吴信东，合作单位：澳大利亚墨尔本大学

该项目研究内容能够挖掘老年群体的行为模式、情感状态及潜在需求，为老龄化社会提供了智能化解决方案。其核心在于利用自然语言处理技术解析文本情感与主题，结合社交网络分析构建用户关系图谱，并通过多模态数据融合技术整合可穿戴设备、医疗记录等多源信息，形成动态知识图谱以支持个性化服务推荐。关键技术涵盖数据清洗与语义增强（解决非结构化数据噪声）、情感极性分类（识别心理健康风险）、联邦学习与差分隐私（保障数据安全）等，旨在实现从健康监测、应急响应到社会资源优化的闭环服务。最终，该技术体系可推动养老服务从“被动响应”向“主动干预”转型，缓解老年群体在医疗、社交及生活支持中的核心痛点。

3. 国家自然科学基金国际(地区)合作重点项目，复杂视频的精准描述关键技术研究，项目号：62020106007，276.4万，2021.1-2025.12，负责人：汪萌，合作单位：新加坡国立大学

该项目通过多模态语义分析（融合视觉、时序与空间信息）、实时处理与低延时传输、隐私保护机制及跨场景自适应建模，能够为智慧养老提供核心支撑。其通过深度学习与边缘计算协同架构，显著提升异常行为识别精度（如跌倒、突发疾病），保障风险预警的实时性，并解决传统养老场景中监测盲区、响应滞后及隐私安全隐患；同时，基于长期行为跟踪与情感状态解析，可优化健康管理模型与资源配置，推动养老服务从被动响应向主动干预转型，实现安全监护、健康评估与情感关怀的智能化。

4. 国家自然科学基金委员会与财团法人李国鼎科技发展基金会联合资助合作研究项目,老人社区协同照护智慧系统开发与实现,项目号：71661167004，199万，2016.1-2018.12，合肥工业大学负责人：安宁，合作单位：台湾国立中正大学

该项目开发的老人社区协同照护智慧系统是智慧养老在社区层面的核心应用与连接纽带，通过物联网技术实现老年人生活和健康数据的实时采集以保障安全，借助大数据技术分析海量数据为个性化服务提供依据，利用人工智能技术提升服务智能化水平和系统易用性，依靠云计算技术解决数据存储与计算资源弹性扩展问题，共同推动智慧养老发展。

5. 安徽省重点研发计划对外合作专项，基于因果推理的智慧养老床位系统研发，项目号：2022h11020015，50万，2022.1-2024.12，负责人：安宁，合作单位：以色列维特尔公司

该项目通过数据采集与整合、传感器融合、数据分析与因果推理、智能预警与决策支持等关键技术，能够精准分析老年人卧床健康数据和行为模式，优化资源配置，提升养老服务质量与系统智能化水平，为智慧养老提供科学决策依据和高效服务支持，其中因果推理技术解决了传统数据分析关联性不足、难以深入揭示问题根源的问题，助力实现个性化、精准化智慧养老服务。

6. 安徽省重点研发计划对外合作专项，人工智能驱动下老人情感照护平台构建，项目号：202004b11020018，30万，2020.1-2022.12，负责人：谷雨，合作单位：日本静冈大学

该项目利用自然语言处理、情感识别、物联网、大数据分析与机器学习等关键技术，精准识别老人情感需求并提供个性化服务，解决了沟通障碍、情绪识别、数据采集与分析等难题，从而丰富智慧养老内涵、提升服务质量、创新养老模式，推动智慧养老向更智能、人性化的方向发展。

7. 安徽省重点研发计划对外合作专项，面向社区的沉浸式少自由度智能康复机器人设计与应用，项目号：201904b11020035， 30万，2019.1-2021.12，负责人：赵萍，合作单位：美国纽约州立大学石溪分校

该项目利用沉浸式场景构建、少自由度机构设计、智能感知与交互及安全控制等技术，解决了传统康复训练枯燥、难以精准控制、安全性不足及医疗资源分布不均等问题，为老年人提供有趣、精准、安全且便捷的康复服务，提升其康复效果与生活质量，是智慧养老模式下优化医疗资源配置、满足老年人个性化康复需求的重要技术手段。

8. 安徽省重点研发计划对外合作专项，基于知识推理的智能化照护平台研发，项目号：1804b06020378，40万，2018.1-2020.12，负责人：杨矫云，合作单位：美国哈佛大学

该项目通过构建老年人健康知识图谱，整合老年人的健康数据、疾病信息、生活习惯等，形成结构化的知识体系。然后利用自然语言处理技术，实现与老年人的智能对话，解答他们的疑问，提供生活帮助。例如，通过语音识别技术，将老年人的语音指令转化为文字，再通过语义理解技术，理解其意图并做出相应的回应。通过深度学习算法，对老年人的健康数据进行分析和预测。最终，通过物联网技术连接各种智能设备，搭建智能化照护平台实时收集老年人的生理数据和活动信息，提供为个性化养老方案。

9. 安徽省重点研发计划对外合作专项，基于多模态数据分析的阿尔茨海默症预警平台构建，项目号：1704e1002221，50万，2017.1-2019.12，负责人：安宁，合作单位：美国哈佛大学、美国波士顿大学

该平台通过多模态数据分析，能够实现阿尔茨海默症的早期筛查和对阿尔茨海默症的早期诊断与预警，为患者提供更及时的干预措施，延缓病情发展。该平台还能够通过数据融合和可视化技术，将复杂的多模态数据转化为直观的图表和图像，使医生和家属能够快速、准确地了解患者的病情和健康状况，为阿尔茨海默症患者的预警、诊断和个性化治疗提供了有力支持，也为智慧养老相关研究提供理论支撑和指导意义。

n 合作专家支持的代表性国家重大项目

1. 国家重点研发计划项目，大数据知识工程基础理论及其应用研究，项目号：2016YFB1000900，4500万，2016.7-2021.6，负责人：吴信东

该项目能够解决老年人多源异构数据的采集和整合问题，包括健康数据、生活数据、服务需求等。通过物联网技术、传感器技术等，实现对老年人数据的实时采集和传输。通过大数据知识工程技术，可以对老年人的多源数据进行融合、分析和挖掘，构建老年人的健康画像和需求模型，实现精准的健康监测和预警；同时，利用知识图谱技术，可以整合养老服务资源，提供个性化的服务推荐和智能决策支持，提升养老服务的质量和效率。

2. 国家重点研发计划项目，跨媒体因果推理与决策，项目号：2021ZD0111800，500万，2021.12-2025.11，负责人：吴乐

该项目能够通过多模态数据融合、因果发现算法、因果强化学习等关键技术，解决数据异构性、因果关系挖掘、决策不可靠等问题，为智慧养老提供精准决策支持，提升模型决策的可信性和完备性。

3. 国家自然科学基金重点项目，跨媒体智能问答和推理关键理论与方法研究，项目号：61932009，359.2万，2020.1-2024.12，负责人：洪日昌

该项目能够利用跨媒体语义理解精准把握老年人多模态表达的需求，构建整合老年人健康数据、生活习惯等信息，为个性化决策提供依据。通过多模态信息融合将医疗监测设备数据与生活场景数据结合，更全面评估老年人状态；研究的推理与决策算法能够基于多模态数据生成个性化服务方案，从而有效解决智慧养老中需求识别不精准、服务决策缺乏科学依据等问题。

4. 国家自然科学基金重点项目，基于情感交互的心理健康感知与计算，项目号：61432004，350万，2015.1-2019.12，负责人：任福继

基于情感交互的心理健康感知与计算在智慧养老中发挥重要作用，通过多模态情感识别、情感交互模型和心理健康评估等关键技术，解决了老年人情感状态难以准确感知、情感交互不自然以及心理健康难以量化评估的问题，最终实现对老年人心理健康的实时监测、干预和精准评估。

5. 国家自然科学基金重大研究计划，管理与决策大数据的模式识别与敏感内容挖掘研究，项目号：91746209，285.89万，2018.1-2021.12，负责人：吴信东

管理与决策大数据的模式识别与敏感内容挖掘研究通过数据采集与整合技术解决数据分散和格式不统一问题，利用模式识别算法解决精准需求识别难题，运用敏感内容挖掘技术应对风险预警与防范挑战，并借助数据安全与隐私保护技术确保数据安全，最终实现智慧养老中精准服务、风险预警、资源优化配置及隐私保护效果。

6. 国家自然科学基金联合资助基金项目，多模态环境下的多媒体对话分析与理解，项目号：U21A20470，300.2万，2022.1-2025.12，负责人：王杨

在多模态环境下，通过多模态信息融合技术解决不同模态信息异构性与互补性的问题，实现信息的协同处理，精准捕捉老年人情感状态；运用对话理解与生成技术提升对话的自然性和交互性，解决沟通障碍问题。最终实现为老年人提供终实现构建智能、自然、高效且能感知和响应用户情感的多模态多媒体对话系统。

7. 国家自然科学基金联合资助基金项目，服务机器人的情感认知与表达关键技术研究，项目号：U1613217，260万，2017.1-2020.12，负责人：任福继

服务机器人情感认知与表达关键技术研究聚焦于语音情感识别、视觉情感识别、多模态情感融合、语音情感合成、面部表情生成和肢体动作表达等技术，这些技术分别解决了机器人无法准确感知和理解人的情感状态、无法有效表达自身情感以及情感交互不自然、不流畅的问题，最终使服务机器人能够实现自然、流畅、富有情感共鸣的人机交互，提升服务质量和用户体验，满足养老服务场景下对情感交互的需求。

8. 国家重点研发计划课题，面向抑郁障碍早期识别的多模态心理、生理信息融合建模研究，项目号：2019YFA0706203，382万，2019.12-2024.11，负责人：洪日昌

面向抑郁障碍早期识别的多模态心理、生理信息融合建模研究，通过可穿戴式多模态数据一体化采集设备解决传统医院瞬时测量难以量化评估抑郁状态整体水平和变化规律的问题，利用多模态数据间的关联和协同关系发展面向抑郁早期有效识别的心理生理层次化融合模型，并结合在线学习算法实现融合模型的动态更新及优化，解决多模态数据融合中的模态间异质性和模态内冗余性问题，有效提升预测模型的鲁棒性及泛化性能，最终实现为智慧养老提供精准监测与个性化干预和远程医疗与健康管理。

9. 国家重点研发计划课题，常识知识学习与因果分析，项目号：2020AAA0106101，180万，2020.11-2024.10，负责人：俞奎

该项目能够通过构建知识图谱技术，整合老年人个体数据、医疗健康知识和生活常识，解决信息孤岛问题，为个性化服务提供全面知识支持；运用因果推断算法，从大规模养老数据中挖掘因果关系，解决传统数据分析中相关性不等于因果性的问题，提高风险预测和决策准确性；借助智能感知与交互技术，实时感知老年人身体状态、生活环境和行为活动，并通过自然语言处理、语音识别等实现便捷高效沟通，解决老年人与智能设备交互障碍；同时，采用数据安全与隐私保护技术，保障老年人数据安全性和隐私性，解决数据泄露和滥用风险，增强老年人对智慧养老的信任。这些技术协同作用，提升智慧养老系统的智能化水平，实现更精准、高效和个性化的养老服务，最终提高老年人的生活质量和安全感，推动智慧养老产业的可持续发展。