AI点亮“星星的孩子”,大米和小米与亚马逊云科技重塑特需儿童康复
发布时间:2025-10-27 16:35:00 浏览量:1
诊断为自闭症的儿童,也被称为“星星的孩子”,这个称呼形容他们像遥远星辰那样,在夜空中独自闪耀。“星星的孩子”并不罕见,世卫组织的调研显示,全球每160名儿童中,就会有1名患有自闭症。
传统模式下,自闭症、语言发育迟缓等特殊需要儿童的康复是一条漫长而艰辛的道路,高度依赖稀缺的专业人才,遵循着“一人一案”的个性化原则。这条道路,因人力瓶颈而充满挑战,无数家庭在资源不均与漫长等待中备受煎熬。
然而,一场静水深流的技术革命正在发生。当深耕特需儿童康复领域十余年的大米和小米,遇上全球云计算与AI巨头亚马逊云科技,双方联合探索了这一社会性难题的新范式:通过生成式AI,将过去只能由资深督导完成的“个性化决策”能力规模化、普惠化,实现康复训练从 “一人一案”到“万人万案”的质变。
困局:特需儿童康复的“不可能三角”
大米和小米是专注儿童发育与能力提升的一站式服务平台,目前已在超过30个城市开设直营儿童成长中心,为超过3万名自闭症、语言障碍、学习困难等神经多样性儿童提供专业评估和针对性训练。
大米和小米CTO崔迁表示,特需儿童康复,长期面临一个“不可能三角”:个性化、规模化与高质量,三者难以兼得。
“由于特需儿童个体差异巨大,这需要大量类似医生或督导的专业人员,能够识别孩子的问题并提供‘一人一案’个性化决策。”
这种高度依赖人力的模式,导致了两大困境:
人才供需缺口:中国持证的特教老师与康复师仅约20万,面对上千万的特需儿童群体,人才缺口高达数百万。
资源分布不均:顶尖专家集中于一线城市,广大下沉市场的机构与家庭难以获得持续、高质量的专业指导。
在传统依赖人力的模式不仅效率低下,也使服务质量参差不齐,难以覆盖全国数千万有需要的儿童。因此,如何在保证专业水准的同时,实现服务的规模化、标准化,又能兼顾每个孩子的独特需求,成为特殊儿童康复领域亟待破解的难题。
破局:生成式AI成为“超级督导”
生成式AI和大模型技术的兴起,为上述难题提供了全新的解决思路。
大米和小米CTO 崔迁表示:“AI,特别是大模型出现后,在康复领域展现出独特优势。一类是语言大模型,具备强大的语言处理能力。另一类是多模态大模型,它对世界的理解能力更强,能有效处理视频、音频、人物肢体表情等多种数据。通过结合这两类模型,我们能够有效解决传统督导或医生面临的挑战。”
基于上述理念,大米和小米公司在亚马逊云科技的支持下,开发了面向特需儿童康复领域的生成式AI解决方案——RICE AI。该平台融合了大米和小米十年来积累的康复大数据、行业专家知识。
目前,该解决方案已经在全国超过70家康复机构和学校全面应用,可同时服务逾5000名特殊需求儿童,惠及超过1万个家庭。大米和小米计划在3年内实现服务10万包括机构、康复师、学校、公益组织等专业用户及50万个家庭的目标。
在RICE AI平台中,AI赋能主要体现在几个方面:
AI评估师:3小时→30分钟,快速生成评估报告
过去,一份详尽的个性化评估报告需要资深督导花费数小时撰写。借助RICE AI的生成式AI评估系统,只需将儿童的评估信息输入,系统即可在1分钟内自动生成一份约16页的评估报告。人工审核和微调的时间不超过30分钟,即可完成过去需要3小时的工作,效率提升6倍以上。
更重要的是,AI生成的评估方案准确率已接近90%,与资深督导专家的判断高度一致。这意味着AI在很大程度上复制了优秀评估师的经验,让孩子能更快地踏上正确的康复轨道。
AI督导:每日超4000策略建议,资深督导的“智能分身”
过去,督导师往往要反复查阅纸质记录、与康复师沟通,耗费大量时间,才能动态调整干预目标和策略。
RICE AI通过运用亚马逊云科技机器学习平台Amazon SageMaker等服务,对开源大模型进行领域微调,训练出了智能康复策略调整模型。模型生成的建议策略可以实时反馈给康复师和督导师,大幅提升了策略调整的效率和准确性,将督导决策效率提升2.3倍。目前每日可自动生成4000余条策略,与资深督导决策相对比,准确率接近90%。
AI生成教学绘本:2个月→10分钟,引爆个性化创造力
针对特需儿童的教学,经常需要用到绘本故事、卡片教具等。传统上,制作一本定制绘本可能需要插画师和专家团队耗时数周甚至数月,成本高昂且难以大规模定制。
大米和小米基于Amazon SageMaker训练的图片大模型,可实现绘本故事的自动生成,将传统2个月的生产周期压缩至10分钟。这不仅显著降低了插画成本,使康复师能更专注于康复方案优化,更能依据每个孩子的独特兴趣定制主题,有效提升了居家干预的个性化程度与效果。
众米互联产品开发部高级督导徐园月表示:“过去十年,无论是面对家长、众多专业从业者还是各类机构,我与许多伙伴交流发现,大家需要投入大量时间和资源才能变得专业化。现在,AI技术加速了这一进程。”
默契协作:不止“技术输出”,更是“场景共创”
RICE AI案例中,大米和小米与亚马逊云科技超越传统的“技术输出”模式,真正实现了“场景共创”——将前沿技术深度融入复杂康复场景中。通过田野实验、影子实验、课堂观摩等深度参与,亚马逊云科技技术团队精准识别出普惠社会价值、工作效率提升等关键赋能场景,真正实现了技术与需求的高度契合。
正如其技术总监王晓野所言:“我们从真实的应用场景出发,反向推导科技、模型和AI能力如何演进,而非简单地将通用能力到处去套用。”
大米和小米CTO 崔迁表示:“亚马逊云科技的技术人员连续几天与我们一同上课、观摩教学,在实际场景中挖掘技术落地价值。”
这种“泡在场景里”的执着,确保了技术方案精准对接业务痛点。亚马逊云科技不仅提供从数据准备、模型训练到推理部署的端到端工程平台支持,更在核心算法上给予关键助力,有效应对生成式AI的“幻觉”等挑战,确保决策的科学可靠。
结语
当AI不再悬浮于实验室,而是沉入干预场景、理解个体,它便从工具升变为桥梁正悄然照进“星星的孩子”的世界。
大米和小米与亚马逊云科技的探索证明:科技向善,不在于算法多先进,而在于它能否真正理解一个孩子的沉默、一个家庭的期盼。AI所实现的是一种可能:让每一个独特的孩子,都能在技术的支撑下,被真正看见、理解,并走向更开阔的世界。
本文为「智能进化论」原创作品。
