成都东软学院大模型应用与研发中心是成都东软学院面向人工智能时代，整合校内计算机科学、数学、管理科学、统计学、生物医学工程、艺术学等领域高层次人才组建的跨学科研究团队。中心专注于人工智能大模型前沿技术与应用研究，涵盖大模型基础算法创新、核心技术突破、安全治理框架构建以及伦理法律边界界定，致力于智能制造、智慧城市、医疗健康、金融科技等关键领域，为政 府决策提供科学依据。中心积极布局多模态大语言模型的应用与研究，努力推动一流人工智能人才的培养。同时，中心还将人工智能大模型视作提升教育教学质量与科研创新能力的重要工具，探索教育与科技深度融合的新模式，推动教育事业新质生产力加快发展。

想象这样一个场景：一位独居老人在家不慎跌倒的瞬间，墙角的智能监测仪就能在0.8秒内捕捉到异常姿态变化，大模型随即启动语音交互模式，若紧急情况确认，警报就会实时传到社区医疗中心。当救护车抵达时，系统甚至已通过毫米波雷达完成生命体征预检，为抢救争取了黄金时间。这其实并非科幻电影中的场景，而是跌倒应急系统在现实生活中的真实应用。

近期，成都东软学院大模型应用与研发中心正式推出《基于大模型的跌倒应急系统》。该系统融合了前沿的人工智能大模型技术，通过部署前端24小时运行的智能跌倒监测仪，对老年人的空间定位、动作姿态、呼吸心率等进行精准识别，一旦出现紧急情况，后台自动报警，为老年人提供全方位、全天候的安全守护。

传统监护方式显然已难以应对老龄化社会的需求，24小时人工看护成本高昂。因此，本系统的开发秉持“科技守护银发”的社会责任，破解了独居老人跌倒难监测、急救不及时、监护缺温度三大养老痛点。 

此系统开发得益于成都东软学院以下几个关键技术：

1.隐私友好的布局：毫米波雷达技术

系统的前端物理设备——智能跌倒监测仪采用了4D毫米波雷达技术，这一最广泛用于车载雷达的技术现被应用到我们的跌倒监测仪上。毫米波雷达技术无接触、非穿戴、高度隐私性的特点，深度契合我们跌倒监测的需求。它以77GHz高频电磁波构建三维感知场，精度可达亚毫米级。与传统摄像头不同，毫米波雷达不仅避免了隐私泄露的风险，还通过多传感器融合技术（包括红外热成像和压电薄膜）实现了更加精准的人体监测。

2. 后台核心智库：大模型技术

系统的核心在于大模型技术，通过海量数据的训练和复杂的神经网络结构，大模型能够对跌倒事件相关的各类数据进行深度学习和分析，从而准确识别出跌倒动作的特征模式。团队融合临床数据库、环境风险图谱和循证医学指南等多维度知识库，通过RAG增强大模型平台以及基于DeepSeek进行场景微调的多模态特征融合算法，使得系统具备优异的性能。当系统检测到老人可能发生跌倒时，能够迅速做出判断，并自动触发报警机制，及时通知家人或护理人员。

3. 有温度的技术：AI语音引擎

系统在前端配备了AI对话引擎，通过与老人进行对话，不仅可以直接确认其身体状况，还能在一定程度上降低抑郁风险。在触发警报后，AI语音助手立即启动基于大模型的应急对话协议：先以定向声波技术增强拾音，通过“看到您好像摔倒了，对吗？”“您感觉怎么样了？能够自己起来吗？” 等询问评估意识状态；以及通过“需要我帮您拨打120吗”等直接询问老人的求助需求；随后切换关怀模式，运用认知重建话术缓解恐慌，比如“慢慢来，救援人员已经在路上了”等等。系统同步生成个性化心理安抚方案，降低跌倒时的无措感和孤独感以及“跌倒后综合征”引发的抑郁风险，在守护生命安全的同时维系心理韧性。

4. 多模态健康评估体系

为了更全面地关注老年人的健康状况，系统集成了三大监测维度：运动态势感知、生命体征监护和日常行为分析。通过步态周期分析预测跌倒风险、24小时追踪心率变异性和呼吸节律、基于对话大模型的语义分析检测抑郁倾向等手段，系统能够形成详细的健康报告，家属和护理人员可以通过手机APP或其他终端设备随时随地查看老人的身体状况和活动轨迹，让安全养老不再是一件难事。

本系统广泛服务于社会各场景，可覆盖专业化养老机构、延伸至社区嵌入式服务站点、并深入居民家庭场景，打造“机构-社区-居家”三位一体的健康监测解决方案。

科技赋能社会，创新守护福祉。据介绍，成都东软学院大模型应用与研发中心深度解构社会难题，以社会责任为己任，通过先进的技术手段为老年人创造更加安全、舒适、有尊严的晚年生活。未来期待能有更多创新成果为社会发展、人民幸福贡献更多力量。

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