执行摘要 (Executive Summary)
本项目旨在利用生成式AI（AIGC）与VR技术，通过将老照片转化为多感官（视觉+听觉）的沉浸式记忆唤起体验，解决轻度认知障碍（MCI）老人的干预难题。 作为投资方，我们认为该项目切中了“银发经济”与“AI落地”的双重红利期，具备极高的社会价值和一定的商业潜力，但在数据合规与硬件普及率上面临显著挑战。
可行性评分
7.8
/10
建议：谨慎推进
核心痛点
非药物干预手段匮乏
技术难度 (MVP)
中等
API集成主导，无需底层研发
政策匹配度
极高
智慧养老 + 数字医疗
Why Now? 为什么是现在？
- 技术拐点：Generative AI (Stable Diffusion, GPT-4) 让低成本生成个性化“记忆内容”成为可能，以前需要昂贵的手工3D建模。
- 政策红利：国家大力提倡“智慧养老”，《“十四五”健康老龄化规划》明确支持数字疗法。
- 市场缺口：随着第一代中产阶级老去，对高品质、非药物的认知干预服务支付意愿提升。
1. 市场痛点与真实性验证
我们调查了目标受众（轻度认知障碍患者家属及养老机构）的现状。数据显示，“刚需”属性明显，但支付意愿受限于效果的可感知度。
认知症护理市场规模预测 (亿元)
来源: 综合行业研报预估
现有方案缺陷分析
传统相册回顾
效果: 低
静态、缺乏互动，难以刺激海马体活跃，家属需反复讲述，产生疲惫感。
药物治疗
副作用: 高
针对MCI阶段药物效果有限，且副作用明显，老人依从性差。
普通益智游戏
粘性: 低
内容同质化（如消消乐），缺乏情感连接，老人易产生挫败感或无聊。
2. 技术路线可行性
作为大学生团队，核心策略应是“集成而非自研”。MVP（最小可行性产品）应聚焦于移动端APP+简易VR眼镜（Cardboard），而非昂贵的一体机。
1. 输入层 (Input)
- • 老照片 (扫描/上传)
- • 语音描述 (关键词提取)
- • 喜欢的音乐风格
Tech: Flutter/React Native
2. 处理层 (AI Core)
- • 图像修复: ESRGAN (开源)
- • 动态化: SadTalker / D-ID API
- • 场景扩展: Stable Diffusion Inpainting
Tech: Python Backend (FastAPI)
3. 输出层 (Output)
- • 手机屏幕 (2D 互动)
- • VR 分屏模式 (沉浸式)
- • 语音导览 (TTS)
Tech: Unity or WebXR
MVP开发挑战评估
3个月内完成全功能VR开发难度极大。建议替代方案：
- Phase 1 (竞赛版): 重点做“老照片会说话”的H5/App功能，VR功能仅做Demo视频展示概念。
- Tech Stack: 前端使用 React/Vue，后端调用现有API (OpenAI, Midjourney, RunwayML) 串联，不做底层模型训练。
3. 竞品分析与差异化
市场上缺乏直接针对“个人记忆+多模态”的竞品，多为泛娱乐或专业医疗器械。
市场定位图谱
Strengths (优势)
- 情感连接强：个性化内容
- 成本低：依托通用硬件
- 易传播：生成结果可分享
Weaknesses (劣势)
- 技术壁垒低：易被复制
- 硬件门槛：老人操作难
- 医学验证：缺乏临床数据
Opportunities (机会)
- 社区养老合作
- 数据沉淀：构建记忆图谱
- 保险支付介入
Threats (威胁)
- 巨头入场 (抖音/腾讯)
- AI幻觉导致记忆错乱
- 版权与隐私法规
4. 商业模式与政策
商业落地路径
To B (首选切入点)
客户：中高端养老院、社区日照中心。
模式：SaaS订阅 + 硬件租赁。作为“特色康复课程”打包销售。
To C (增值服务)
客户：子女。
模式：Freemium。基础功能免费，生成高清/VR记忆包按次付费。
赛道匹配度分析
- “互联网+” 银发经济赛道 (高匹配)
- “挑战杯” 科技助老/社会服务 (高匹配)
评委关注点预判：
1. 真实落地案例（哪怕只有一家养老院试用）。
2. 数据的安全性（老人隐私）。
3. 操作是否真的“适老化”（是否还要依赖子女）。
1. 真实落地案例（哪怕只有一家养老院试用）。
2. 数据的安全性（老人隐私）。
3. 操作是否真的“适老化”（是否还要依赖子女）。
5. 风险警告 (Risk Matrix)
最可能导致项目失败的 5 大因素：
1. AI“幻觉”风险
高危
生成的记忆细节错误（如把亲人脸部生成歪曲）可能对认知症老人造成惊吓或混淆。
2. 硬件佩戴抗拒
中高危
许多老人抗拒佩戴VR头显，或佩戴后产生眩晕。
3. 隐私与数据伦理
中危
上传家庭私密照片到云端处理，需极其严格的合规流程。
结论与行动建议
GO
但在特定条件下
立即执行 Top 3:
- 建立“人肉”原型：不要写代码。先用PS和剪映手工制作一个老人的记忆视频，去养老院测试反馈。
- 寻找医学顾问：团队必须有一名心理学或医学背景的成员（或导师），否则缺乏专业背书。
- 确定核心场景：聚焦“怀旧疗法”（Reminiscence Therapy），不要做大而全的医疗App。