中国有2.8亿老年人，其中1.4亿是慢病患者，但能住进三甲医院的，凤毛麟角。大部分人，得在家自己管病。
问题是，在家怎么管？儿女不在身边，老人记性不好，药忘了吃，饭随便对付，血糖飙到20都不自知。
所以2026年，我们打算干一件事：把“居家AI健康管家”的整套方案开源——设备怎么配、算法怎么跑、数据怎么传，全部摊开了说。让任何团队、任何社区，拿着这套方案就能复制，让每个老人都能在家安心过年。
先说说居家场景的“三件套”，
第一件，CGM（动态血糖仪），贴在胳膊上，每5分钟传一次血糖数据。老人不用扎手指，数据实时上传云端。
第二件，智能手环，监测运动、睡眠、心率。老人今天走了几步、昨晚睡得好不好，一目了然。
第三件，语音助手，可以是小度，也可以是定制机器人。每天早上8点问：“王大爷，药吃了吗？”每天中午12点问：“今天吃的啥？来，对着镜头让我看看。”
这个语音助手是关键——它不只是个“闹钟”。老人对着镜头一指，图像识别自动分析餐盘结构：米饭几两、青菜几份、红烧肉几块，碳水和油脂含量当场算出来。四川的张大爷爱吃火锅？行，算法自动推一个“免辣版清汤锅底”食谱。年轻的上班族刚确诊二型糖尿病？行，给你一套“碎片化运动计划”，等电梯时踮脚尖、午休时快走10分钟，都算进运动达标里。
算法全跑在云端，专攻一件事：个性化处方。
什么叫个性化？不是简单地“少吃多动”。是连营养素缺口都给你算清楚——你缺膳食纤维，今晚推荐凉拌木耳；你缺优质蛋白，明天早餐加个鸡蛋。是连饮食文化都考虑进去——广东老人推煲汤食谱，东北大爷推炖菜改良版，四川嬢嬢推微辣版水煮肉片。
学术研究已经证明：这种多模态行为干预，能让糖化血红蛋白平均降1.5%，比单纯吃药效果还好。
这套方案怎么开源？我们打算干三件事：
第一，开源设备接入协议。
CGM用什么型号、手环传什么数据、语音助手怎么唤醒，代码和接口全公开。你拿一套树莓派，照着文档接上传感器，三天就能搭出一个原型机。
第二，开源云端算法包。
图像识别模型（餐盘分析）、行为预测模型（什么时候容易忘吃药）、个性化推荐引擎（食谱+运动），全部打包成Docker镜像，一键部署。想用自己数据的，直接跑；想二次开发的，代码全开放。
第三，开源“踩坑手册”。
老人说话口音重，语音识别怎么调？晚上关了灯，摄像头看不清餐盘怎么办？手环戴久了老人嫌麻烦不戴了怎么办？这些问题，我们全踩过。教训写进文档，让后来者绕开走。