银发路
AI 适老出行守护
银发路——基于地理空间推理与多模态大模型的适老出行守护智能体
2026
校赛三等奖 · 入围第八届中国研究生人工智能创新大赛全国总决赛
Cloudflare Pages + Railway · 130+ 自动化测试
产品主导双端结构适老化 UI方言语音路线评分4 类用户画像自动化测试云端部署
问题
我国 60 岁以上人口已超 3 亿，独立出行是老年人保持生活自主、参与社会生活的重要基础。但以距离和耗时为主要考虑的通用导航，难以回应不同身体状况老人的个性化出行需求；子女也缺少参与路线规划的入口。
方案
面向仍具备独立出行能力的老年人，将个人自述的步行耐受与出行需求转化为路线评价约束，结合地图、数字高程模型、沿途设施与街景多模态分析，根据不同健康画像和出行场景对候选步行路线进行智能推荐。系统同时提供大字界面、语音交互、方言播报和老人—家人双端协同，支持路线确认、行程状态同步与异常状态守护；当地图信息不足时，通过街景图片辅助识别道路环境与风险。
我负责的部分
独立完成云端部署：前端托管 Cloudflare Pages，FastAPI 与 PostgreSQL/PostGIS 部署于 Railway，配置同源 API 路由与供应商密钥管理，并设计「模型失败 → 地图规则 → 文本模板 → 缓存」的三级降级策略。共同设计适老路线评分引擎，将 4 类健康画像映射为病种权重表，融合候选路线、沿途 POI 设施与台阶障碍，实现同一路线的差异化排序与可解释扣分。共同实现基于 SRTM 30m 高程的坡度分析，预计算 421×201 城市高程网格使运行时零 API 调用，并引用《无障碍设计规范》GB 50763—2012 设定陡坡阈值。参与视觉大模型街景识别链路，定义风险等级、置信度与定位证据的结构化输出，以确定性规则兜底模型幻觉。建立 130+ 自动化测试体系覆盖核心流程。
结果
已完成老人端与家人端双端原型及云端部署，在典型场景测试中实现了不同出行画像下的差异化路线推荐。获中国研究生人工智能创新大赛校赛三等奖，并入围第八届全国总决赛。