2025年7月27日，清华大学电子工程系“E探银和”学生社会实践支队在东京聚焦“AI赋能老龄化应对”主题，专访了AI创业公司Sparticle创始人金峰。此次访谈，金峰结合日本老龄化现状与行业生态，深度分享了AI应用的机遇、技术难点及破局思路，为支队探索“数字技术适配老龄社会”提供了一线实践参考。

发展机遇：从用户痛点到产业空白

日本老年人工作比例高且工作环境待遇良好，但他们在使用传统搜索工具时面临明显障碍——这为AI产品创造了明确需求。金峰观察到，日本消费电子产业“软硬结合”的产品供给不足，而中国在硬件领域具备成熟方案，可与日本市场的需求形成互补；同时，日本企业更倾向“定制化补充”，而非颠覆性创新，对能提升效率的AI解决方案有意愿付费，这为专注垂直场景的AI公司提供了合作可能。

技术破局：破解老年用户适配难题

在AI落地老龄化场景的过程中，技术适配成为一个重要的挑战。针对现存的一些技术挑战，金峰给出了Sparticle的技术解决方案：

——应对语言习惯差异：定制化识别与多模态分析。金峰指出，日本老年人的语法更老派，且地方口音普遍且严重。为此，团队开发了专门的语音识别引擎，通过收集老年群体的语音数据，结合大模型对上下文、语调和语气的分析，推测用户真实语义；同时引入多模态模型，结合音视频、语气、语境，进一步解读深层含义，避免因语言表达差异导致的理解偏差。

——解决汉字阅读障碍：汉字标注与内容简化。针对部分老年人及低教育程度群体的汉字阅读困难问题，Sparticle在产品中加入假名标注功能，同时通过AI算法对信息进行结构化处理，将长文拆解为短句、要点，搭配图文结合的呈现形式，降低阅读压力。

——规避“AI幻觉”：出处标注与推理可视化。大模型固有的“幻觉问题”，在面向老年群体的应用中尤为关键，错误信息可能影响其决策与判断。金峰介绍，Sparticle的解决方案是“双重保障”：一是明确标注AI生成内容的信息来源供用户溯源；二是让推理过程可视化，形成由信息到结论的完整逻辑链，让用户知道答案“从哪来”“为什么这么来”。

产业环境：保守生态下的创业挑战

机遇之外，日本独特的产业文化与社会环境同样为AI 创业公司带来挑战。日本软件产业存在“层层外包”的现象，核心技术迭代缓慢，这源于日本的“终身雇佣”文化——企业不轻易开除员工，也不愿招聘新技术人员，导致内部技术团队难以跟上AI浪潮，只能依赖外包完成项目，而外包模式又难以支撑创新研发。

在这种生态下，以Sparticle为代表的AI创业公司面临诸多现实难题：融资方面，日本本土对科技创业的风险投资极为保守，融资额度有限，难以支撑长期研发；招聘方面，优秀技术人才更倾向选择稳定的大公司，本土招聘难度大，团队需要在中国进行远程招聘；市场接受度方面，日本社会对新技术的态度偏保守，推广周期长，外国企业进入时需花费相当长的时间建立信任；数据获取方面，医疗、养老等核心领域的法规严格，数据隐私保护要求极高，导致AI模型训练所需的医疗健康数据难以获取，制约了医疗AI等方向的发展。

除了本土环境带来的挑战，Sparticle还需面对Google、OpenAI 等国际巨头的竞争压力。这些巨头的“功能集成”策略，正挤压独立AI搜索公司的生存空间。

面对这样的竞争形势，金峰提出破局思路。他强调，避免成为巨头的“功能模块”是关键——独立AI公司需选择巨头无法快速跟进的垂直赛道，或构建差异化商业模式，才能在竞争中立足。

此次专访让支队深入了解到，AI在老龄化社会的落地，不仅是技术问题，更需要对社会文化、产业生态的深度适配。Sparticle通过定制化技术方案解决老年用户痛点，以跨境人才策略应对本土招聘难题，其经验为“技术如何融入复杂社会场景”提供了鲜活案例。

支队成员表示，金峰分享的日本市场“稳定与保守并存、机遇与挑战交织”的特点，对国内AI赋能养老产业具有重要参考意义——未来在推进适老化AI产品研发时，需兼顾技术创新与用户习惯，结合本土社会文化特点，才能让技术真正服务于老年群体。而Sparticle在垂直领域的专注与差异化探索，也为国内AI创业公司提供了“小而美”的发展思路，助力智慧养老产业实现高质量发展。（文：林天皓）