SafeStep：面向老年体弱或痴呆患者的AI旅行辅助系统

SafeStep 是一个专为老年体弱或痴呆患者设计的 AI 旅行辅助系统。其核心是一种新型旅行图表示，将路线规划与预测建模结合：利用大型语言模型和 Anticip8 行为预测引擎，为旅程每个阶段生成个性化失败场景，提出干预措施并评估其效果，从而选择最可能让用户顺利抵达目的地的方案。在 26 次真实出行实地研究中，系统提升了用户的信心和安全感，但界面可用性需针对该人群改进。

以往针对该群体的出行辅助多停留在静态路线指引，缺乏对个体认知衰退和行为风险的动态干预。SafeStep 首次将失败场景预测与干预效果评估集成在同一框架中，能根据实时条件调整策略，显著提升了高风险人群独自出行的可行性与安全性。

系统先构建旅程的图结构，每个阶段使用 LLM 生成可能的失败场景，再用 Anticip8 引擎预测这些场景的概率；接着通过 GPT 模型评估各类干预（如提醒、陪伴、路线调整）对结果概率的影响，最终选取使到达目的地可能性最大的干预组合。

研发团队需集成多种 AI 模型（LLM、行为预测引擎、GPT），并构建领域特定的旅行图数据结构；界面设计必须适应老年人认知特点（大字体、简化交互），增加了原型迭代和用户测试成本；但该框架可复用至心理健康、职业指导等场景，延长了技术投资价值。

• 将 SafeStep 的失败预测与干预选择逻辑封装为 SDK，嵌入现有公共交通 App 的“无障碍模式”中
• 面向养老机构开发“出行计划助手”功能，由护工输入用户特征后自动生成带备选路径的行程单
• 将 Anticip8+LLM 预测框架应用于慢性病患者的就医出行管理，作为健康类 App 的增值服务

• 系统在更大规模（不同城市、不同痴呆阶段）用户中的鲁棒性如何？
• 界面改进的具体方向（语音交互、视觉提示）有哪些，用户测试的定量指标是什么？
• 将同一框架迁移至心理健康或成瘾治疗领域时，需要哪些额外的用户数据或模型调整？
• 实际部署时延迟和计算成本能否满足实时出行决策要求？