积极稳妥发展智慧托育服务

  ■ 文/陈婷婷

  人工智能（AI）技术凭借其数据驱动、精准分析和场景创新优势，为托育服务提质增效、实现个性化照护与科学管理提供了新的机遇与可能。然而，智慧托育的发展过程也面临着技术、伦理道德以及法律法规与监管等多方面的挑战。针对这些挑战，人们需要从技术、监管等层面采取有效的应对策略。唯有将技术精度与托育温度深度融合，才能真正实现“幼有所育”向“幼有善育”的跨越。


	AI赋能型托育服务模式 

 

	发展过程中有哪些实践困境 

  其一，婴幼儿数据隐私与安全风险。一是数据采集过度化。AI托育系统依赖智能设备（如手环、摄像头）实时采集儿童行为数据（如心率、睡眠质量、活动轨迹）实现精准照护，但高频数据采集可能侵犯隐私。家长对数据使用的知情权受限，一些托育机构并未明确告知数据存储期限与第三方共享规则，容易导致信任危机。二是敏感数据泄露风险。AI大模型训练数据可能包含婴幼儿家庭隐私信息（如医疗记录、经济状况），若未严格脱敏处理，可能出现隐私泄露的情况。另外，也存在被黑客攻击或内部人员泄露的风险。三是数据滥用与商业伦理。婴幼儿成长数据可能被用于个性化广告推送或商业营销，这种隐患同样值得注意。

  其二，“AI+托育”硬件投入与运维成本高。一是软硬件采购成本高。目前，单个机构的智能硬件（如晨检机器人）采购价通常较高。同时，由于区域性智慧托育云平台尚未建立或覆盖率不足，中小机构难以共享算力与数据资源，使得项目总投入成本较高。二是技术适配性不高。市面上的AI工具（如健康监测系统）多针对大型机构设计，中小机构采购后需额外投入费用进行功能裁剪和本地化适配。三是运维能力不足。专职技术团队缺失导致系统出现故障后修复周期较长，第三方服务商单次维保服务收费标准较高，超出中小机构承受能力。

  其三，智慧托育技术存在准确性和可靠性问题。在托育服务场景中，智能手环、摄像头、环境传感器等多源设备产生的生物特征、行为轨迹、环境参数等数据格式不统一，以及硬件性能不足（如摄像头分辨率低、智能设备延迟）等情况，都有可能影响婴幼儿行为记录的准确性。由AI生成“个性化成长报告”，虽提升了效率，但存在机械评估忽视儿童情感发展的非线性特征的风险。还需注意的是，训练数据可能隐含“偏见”：有些数据库中一线城市婴幼儿行为数据占比高，可能导致针对农村地区婴幼儿、特殊婴幼儿群体的互动推荐模型误判率升高。

  其四，过度依赖AI可能导致婴幼儿情感教育空心化。一方面，AI的即时反馈机制可能使婴幼儿对现实社交中的等待和不确定性产生焦虑，延迟满足耐受度降低，进而导致矛盾化解能力缺乏。另一方面，过度依赖智能设备（如情绪识别系统）可能导致托育师专业能力退化，托育师可能将更多精力用于执行标准化流程（如数据记录、警报处理），削弱人文关怀在托育中的核心地位。


	将AI应用于托育服务 

 

	需采取有效手段防范风险 

  规范托育服务行业数据采集及处理。首先，明确数据采集遵循“最小必要”原则与授权机制。推动相关立法，明确数据收集边界及违规处罚细则。婴幼儿敏感信息（如生物识别数据）的采集需严格遵循“最小必要”原则，仅收集与托育服务直接相关的数据（如体温监测记录、饮食记录），禁止超范围获取非必要信息。其次，数据实施分级管理与动态脱敏处理。建立数据分级管理制度，将婴幼儿信息划分为核心数据（如家庭档案）、一般数据（如活动轨迹），分别设定访问权限与加密强度。最后，确保数据存储与传输的安全性。数据传输采用隐私计算技术，实现数据可用不可见。阻断非授权数据导出，同时通过区块链技术记录数据流转路径，确保可追溯性。

  推动“AI+托育”技术轻量化部署及行业资源整合。高频刚需场景优先落地。聚焦安全监测、健康预警等核心场景，开发“开箱即用”标准化产品包，降低功能复杂度；推广智能终端，并将数据处理本地化，降低对云端算力的依赖度；加快开发无代码AI工具平台，允许托育机构通过模块化配置快速生成个性化应用（如晨检报告生成系统）。推进国产化技术替代与政策支持。优先采用国产AI芯片和开源框架，降低硬件采购成本，同时避免设备适配难题；政府层面可将智慧托育纳入新型基础设施建设补贴目录，对采用国产化解决方案的机构给予运营电费、宽带费减免等优惠政策。推动实现区域资源共享与整合。一方面，通过组建区域性智慧托育联盟，由行业联盟统一对接供应商，利用规模化采购使设备单价下降，减少采购成本；另一方面，通过建立国家级或省级托育数据平台，制定统一的数据采集标准，提升跨机构数据调用效率。

  动态优化智慧托育技术模型。一要实时更新行为数据库。通过构建覆盖不同地域、文化背景的0至3岁儿童行为数据库，减少单一数据源导致的认知偏差。实时更新儿童行为特征库，动态调整算法权重，使模型适应儿童认知发展的非线性变化（如语言爆发期、情绪波动）。二要确保算法透明性与可解释性。比如，明确要求生成式AI工具需提供算法逻辑说明文档。再如，对训练数据进行去标识化处理，剥离可能引入偏见的关联特征（如性别、户籍）。三要推行人机双轨评估体系。在智慧教室建设中推行“双轨评估体系”：AI数据分析需与教师观察记录交叉验证，对AI提示的“行为异常预警”设置人工复核机制，避免机械结论误导教育决策。

  构建托育师主导、AI辅助的深度协同托育模式。一是明确AI作为辅助，托育师主导开展个性化关怀的角色边界。AI主要承担考勤记录、安全监控、数据统计等机械重复任务，让托育师能够专注于情感互动与教学设计。要由托育师主导对儿童情绪安抚、冲突调解、肢体互动（如拥抱、眼神交流）等需要共情能力介入的“人性化场景”，严格限制婴幼儿每日AI互动时长。二是AI提供资源支持，托育师主导创新转化。比如，托育师利用?AI推荐的跨学科课程素材（如科学实验动画、非物质文化遗产纪录片），结合婴幼儿兴趣重组内容，设计原创教育活动，避免活动模板化。同时，要求托育师在教案设计中保留一定的自主创新空间，拒绝AI过度干预。三是强化托育师情感教育能力。重塑评价标准，将“情感支持有效性”纳入托育师考核指标，并降低纯数据维度（如课程完成率）的权重。将非语言沟通训练、情绪识别纳入托育师资必修课程，提升托育师对婴幼儿细微情感变化的敏感度。另外，要求托育师每年完成“AI技术伦理”培训，强化托育师对技术的掌控力（而非依赖性）。通过技术赋能与人文价值的深度协同，构建托育师与AI的“共生关系”——机器提升效率，托育师创造意义。这种协同模式既能发挥AI的技术优势，又能守护托育中不可自动化的人性价值。

  本文系广东省哲学社会科学规划项目（GD25YSH03）的阶段性成果。

  作者单位：广东省人口发展研究院