项目背景与目标
1. 业务现状分析
当前美国独居老年人居家养老场景下，重大健康危机（如跌倒、住院、认知能力下降）通常在数周或数月前就有细微的行为模式变化，但现有技术和系统无法及时捕捉并解释这些"偏离"信号，导致错失提前干预的窗口。
核心业务流程：老年人居家生活 → 传感器设备（雷达/手表/音箱）采集行为与生理数据 → 后端AI分析数据偏离 → 异常时触发告警 → 家属接收通知并响应。
参与角色：老年人（被照护者）、成年子女（照护者）、运营团队（试点期人工介入）。
2. 当 前痛点与问题
| 痛点分类 | 具体描述 | 影响程度 |
|---|---|---|
| 数据零散 | 现有系统仅提供步数、紧急按钮触发等离散数据，无法提供全面、连续的行为健康视图 | 高 |
| 响应滞后 | 老年人无人看护时发生意外，往往无法第一时间获得救助，只能事后补救 | 高 |
| 家属焦虑 | 子女因无法实时了解父母状况而持续焦虑，远程照护无力感强 | 高 |
| 预测能力缺失 | 只能"事后补救"，无法在健康危机发生前识别细微"偏离"信号并提前干预 | 高 |
| 过度监控感 | 现有摄像头监控方案引发老年人反感，产品定位与用户心理预期存在冲突 | 中 |
| 误报率高 | 现有跌倒检测设备误报率居高不下，导致家属"告警疲劳" | 中 |
3. 项目动因
市场驱动：美国老龄化加速，独居老人群体庞大，子女与父母异地居住比例高，远程照护需求旺盛但现有解决方案普遍存在"监控感"过强的问题。
技术升级：AI大语言模型（GPT）+ 毫米波雷达 + 智能可穿戴设备的成熟，使得构建"危机前智能系统"（Pre-Crisis Intelligence System）在技术上可行——不仅能检测跌倒，更能分析行为模式偏离，实现事前预警。
内部驱动：
- 2026 年5月11-14日 加拿大投资人大会，需展示可运行的MVP产品，争取融资
- 2026年8月 美国市场正式上线目标
4. 业务目标
- 告警响应时效：红色告警从触发到家属知晓的平均时间 ≤5分钟 | 测量端点：
告警事件表.ack_time - event_time| 采样周期：实时统计 - 系统可靠性：设备心跳上报成功率达到 ≥99.5% | 测量端点：
设备心跳记录表.ping_success_count / total_count| 采样周期：每日 - 安装便捷性：首次安装时长 ≤10分钟（目标6分钟） | 测量端点：试点家庭安装计时 | 采样周期：每家庭首次安装
- 用户留存：试点家庭30天留存率 ≥85% | 测量端点：
用户表.last_active_date| 采样周期：每周 - 算法精度：跌倒告警误报率控制在 ≤15% | 测量端点：
告警事件表.is_false_alarm| 采样周期：每周 - 合规保证：100%满足HIPAA合规要求，12个月审计日志保留 | 测量端点：合规审计报告 | 采样周期：季度
5. 用户目标
-
**老年人（70岁以上）**的核心诉求与预期收益
- "我不想成为负担，也不想被当成孩子对待"
- 希望保持独立生活方式，不愿接受"监控式"设备
- 预期收益：系统能保护安全，同时不侵犯隐私和尊严；音箱能提供陪伴感而非冰冷的机器
- 设计原则：Luma是保持独立的工具，而非监视设备
-
**成年子女（35-55岁）**的核心诉求与预期收益
- 担忧与内疚、压力与焦虑、决策疲劳——"我没法每天打电话确认父母是否安全"
- 预期收益：每天3秒内了解父母全局状态；有事时能快速触达；不需要整天盯着手机担心
- 设计原则：减少唠叨而非减少关爱；通过颜色语言（绿/橘/红）清晰展示状态分级，缓解焦虑
6. 项目范围界定
6.1 本期包含
功能范围（P0硬底线7项）：
- 紧急预警自动化闭环（Fall-to-Alert Loop）：跌倒检测 → 语音确认 → 家属通知完整流程
- 通知分级与静默穿透（Notification Tiering）：三级告警 Red/Amber/Yellow，红色无视静音强制触达
- 设备心跳监控与离线报警（Heartbeat & Offline Alert）：设备离线>12h黄色提醒，>48h高风险标记
- 离线状态下的SOS兜底机制（Offline SOS Backup）
- 多照护人权限管理（Caregiver Management）：管理员/查看员权限，紧急联系人按优先级通知
- 审计日志与安全标准（Audit Log & Trust/Safety）：HIPAA合规
- 高龄化UI/UX标准（Senior-Friendly UI）：适老化设计
用户范围： 首批8-10个美国试点家庭（含老年人 + 成年子女），后续扩展
平台范围：
- 儿女端 App（Family App）：UniApp + Vue3 + TypeScript，iOS + Android
- 老人端 App（Luma App）：原生 Android（Java + Kotlin），Luma智能音箱
- 管理后台（Admin）：Vue3 + TypeScript + ElementPlus
- 后端服务：Dromara RuoYi-Vue-Plus，部署于 AWS US East
6.2 本期不包含
- 视频通话（WebRTC）→ 改为音频通话
- AI客服自动应答 → 改为WhatsApp/邮件/电话一键跳转
- 复杂健康分析Agent → 只做指标展示+趋势+"非诊断解释模板"
- 长期记忆陪伴Agent → 只做固定关怀脚本（可配置）
- 外部新闻/天气融合预警 → 不做外部数据融合
- 911自动拨号兜底 → 保留联系方式人工拨打
- 非英语语言支持 → MVP仅面向美国英语市场
6.3 未来规划
- Phase 4：Memory Prompt（基于家庭档案的个性化回忆触发）、Shared Ritual（"周日故事"等家庭录制仪式）
- Phase 5：误报优化（False Alarm Loop）、试点运营看板（Pilot Ops Dashboard）
- 长期：视频通话集成、复杂健康趋势分析、第三方医疗数据接入（Apple Health等）
7. 验收条件
| 序号 | 验收项 | 验收标准 | 验收方法 |
|---|---|---|---|
| 1 | 跌倒告警闭环 | 模拟跌倒事件→Luma语音确认→家属收到推送≤5分钟 | 端到端集成测试 |
| 2 | 告警升级链路 | T=30s/50s/70s/90s分别通知联系人#1/#2/#3/全广播；任意时间收到USER_OK中断升级 | 自动化计时测试 |
| 3 | 设备离线检测 | 雷达心跳中断>12h→推送黄色提醒；>48h→高风险标记 | 设备断网测试 |
| 4 | 多照护人权限 | 管理员可添加/移除成员、设置紧急联系顺序；查看员仅可查看状态 | 功能权限测试 |
| 5 | 适老化UI验收 | 老人端字号≥18pt；按钮高度≥56dp；触控区域≥44dp；色彩对比度≥4.5:1 | 视觉/自动化验收 |
| 6 | 静默穿透 | 手机静音/勿扰模式下，红色告警仍能通过App推送+短信触达家属 | 设备静音测试 |
| 7 | 首次安装时长 | 完整安装（雷达+手表+音箱）：≤30 分钟；其中 App 引导设备配网部分：≤10 分钟（目标 6 分钟） | 试点家庭计时 |
| 8 | HIPAA合规 | 所有敏感操作有审计日志；日志保留≥12个月 | 合规审计报告 |
| 9 | 误报率 | 试点期跌倒告警误报率≤15% | 数据统计（每100条告警中误报≤15条） |
| 10 | 30天留存 | 试点家庭30天内持续使用设备比例≥85% | 后台数据统计 |