科技云報道原創。
不到1分鐘，3歲自閉癥孩子歡歡（化名）的評估報告就生成了。
看著眼前的評估報告，大米和小米高級督導徐園月回憶起剛入行時的自己，深深覺得，“使用RICE AI真是太方便了！”
和過去給自閉癥孩子做評估不同，徐園月將自閉癥孩子歡歡的信息輸入RICE AI評估系統后，自動生成了一份16頁的報告。報告涵蓋了評估結果與分析、干預目標、干預計劃等維度。拿到報告后只需要對內容進行審核和微調，前后不到30分鐘。而沒有RICE AI之前，整個過程只能依靠人工，至少需要3小時。
當通用AI賽道陷入“參數競賽”時，一場更有溫度的技術革命正在垂直領域悄然落地。大米和小米與亞馬遜云科技聯手打造的RICE AI解決方案，不僅用生成式AI破解了“個體差異大、人力成本高、服務覆蓋難”的行業困局，更勾勒出AI應用發展的核心邏輯：真正的技術突破，永遠從解決真實社會問題出發。
特殊需要兒童康復的“人力死結”
在美國疾控中心2020年的數據里，自閉癥發病率已達1/36；而在國內，14歲以下特殊兒童（含自閉癥、語言發育遲緩、學習困難等）約有3500萬。這個數字背后，是一個觸目驚心的人力缺口?——?按每20名兒童配1名康復師的標準，全國需要200多萬名專業康復師，但目前所有機構、學校的特教老師加起來僅約20萬。
“個體差異是最大的難題。”大米和小米CTO崔遷在媒體溝通會上直言。特需兒童的障礙表現千差萬別：有的孩子無法對視，有的對溫度感知異常（30度會覺得灼熱），有的因精細運動障礙寫不出“捺”畫。
傳統康復模式下，每個孩子都需要督導、康復師組成的團隊量身定制方案，而督導能服務的個案數有限。
這種“人力密集型”模式，還帶來了兩大痛點：一是服務覆蓋難，三四線城市的康復機構往往連BCBA（國際認證行為分析師）都沒有，家長只能帶孩子跨省干預；二是效率極低，人工撰寫評估報告需要3小時，調整訓練策略要線下溝通半天，而孩子的康復黃金期（1-6歲）根本經不起等待。
當行業困局遇上AI技術爆發，一場變革開始醞釀。
RICE AI讓“一人一案”規模化
2021年，大米和小米成立眾米互聯，正式布局AI康復領域。彼時，這家深耕行業10年的機構已積累了3萬多個案評估數據、近1.2億條干預行為記錄、300多萬條督導決策信息，這些帶著“溫度”的數據，成為AI落地的基石。
2023年，大米和小米與亞馬遜云科技達成深度合作，依托后者的云計算、機器學習技術，推出特需兒童康復領域的生成式AI解決方案RICE AI。這套系統的核心，是用技術打破個性化與規模化的矛盾，讓每個孩子都能享受到優質康復服務。
傳統評估流程里，康復師需要與孩子和家長互動和溝通，這通常要2小時，再耗費半天進行人工分析家長提供的信息和孩子現場表現，家長往往要等1到2天才能拿到結果。
而RICE AI通過亞馬遜云科技的Amazon SageMaker平臺，在開源大模型基礎上用大米和小米的數據集進行微調，訓練出了自動化康復策略調整模型。
現在，家長只需上傳孩子的檔案數據、日常視頻或音頻，AI評估師5分鐘就能生成初步結果；康復師和督導審核后，30分鐘即可完成全套評估。
更關鍵的是，AI生成的干預策略準確率達90%，相當于一名資深督導的判斷水平。“AI提升了對孩子的評估效率，現在康復師能把更多時間花在與孩子互動上。”徐園月說，特需兒童的康復是動態過程，當孩子學會辨認紅色后，下一個目標可能是區分紅與藍，也可能是用紅色積木搭房子。
這需要督導實時調整策略。傳統模式下，督導要回查紙質數據圖，與康復師線下溝通，一天服務的兒童數量十分有限。
RICE AI的AI督導功能徹底改變了這一流程。依托亞馬遜云科技的云計算能力，系統能實時分析孩子的訓練數據，自動判斷是否達到目標，并生成下階段干預方案。目前，RICE AI每日可生成4000多個干預策略，督導效率提升2.3倍。
身為督導的徐園月對此深有感觸：“過去十年，無論是面對家長、眾多專業從業者還是各類機構，我與許多伙伴交流發現，大家需要投入大量時間和資源才能變得專業化。現在，AI技術加速了這一進程。”
康復訓練中，圖卡、繪本是核心教具。RICE AI基于亞馬遜云科技Amazon SageMaker機器學習平臺訓練出的圖片大模型，能根據孩子的興趣快速生成個性化教具——喜歡奧特曼的孩子，會拿到“奧特曼教社交”的繪本；喜歡超級飛俠的孩子，圖卡主角會變成樂迪。
“深度賦能”不是賣技術而是懂場景
當很多技術提供商還在賣算力時，亞馬遜云科技的團隊已經走進了康復中心的課堂。他們的應用科學家、架構師連續幾天跟大米和小米的康復師一起上課，觀察孩子的反應、康復師的操作，甚至記錄下孩子注意力時長這樣的細節。
這種場景化賦能，正是RICE AI成功的關鍵。亞馬遜云科技大中華區技術總監王曉野將其總結為“從真實場景反向推導技術演進”，不是把通用AI能力套用到行業里，而是先理解康復師的痛點、孩子的需求，再匹配技術方案。
為了讓AI適應特殊兒童康復的復雜場景，亞馬遜云科技提供了全流程支持：從初期的?POC（概念驗證）測試，到中期的模型微調，再到后期的代碼級解決方案。
例如，在科技賦能場景的挖掘過程中，亞馬遜的AI Field Lab團隊與康復訓練中的核心角色（包括康復師、督導、研發及產品開發人員）進行了深入訪談和問卷調研，再通過田野實驗和影子實驗，細致觀察了康復培訓過程、教具使用及患兒與康復師的互動，從而精準梳理出康復訓練業務中的核心價值點，并成功挖掘出普惠社會價值、提高工作效率、智能分析生成策略及多維度視頻分析等賦能業務場景。
大模型訓練往往意味著高額成本，但亞馬遜云科技通過技術優化，幫大米和小米實現了成本可控，其采用LoRA微調+強化學習技術，不僅在模型優化環節實現降本增效，還進一步使推理成本大幅下降。這種“低成本+高效率”的模式，讓RICE AI具備了向行業開放的基礎。
目前，雙方正在探索更前沿的技術方向。一是多模態分析，通過攝像頭捕捉孩子的面部表情、肢體動作，以更全面、多維度地提升康復效果；二是基于亞馬遜云科技開源的Strands Agents，搭建智能自動化康復策略系統，從而更精準地為康復師和督導提供孩子康復的下一步策略。
目前，“AI+康復訓練一體化”解決方案已經在全國超過60家康復機構和學校全面應用，可同時服務逾5000名特殊需求兒童，惠及超過1萬個家庭。目前，大米和小米已將RICE AI面向全國機構開放，以此幫助更多有需要的機構，惠及更廣泛的特需兒童與家庭，并且計劃在3年內實現服務10萬包括機構、康復師、學校、公益組織等專業用戶及50萬個家庭的目標。
科技的終極目標是讓人們生活更加美好。大米和小米并未將RICE AI獨占，而是選擇向全行業開放。目前，全國已有60多家康復機構和學校接入系統，這些機構不僅能使用AI評估、督導功能，還能共享大米和小米10年積累的專業知識，包括專家課程、康復案例、教案模板等。
以前，偏遠地區的康復師很難接觸到BCBA的課程，現在通過RICE AI，他們能隨時學習最新的干預方法。這種開放共贏的模式，正在推動特需兒童康復行業從“零散化”走向“標準化”。
從需求出發，技術才有意義。當ChatGPT、文心一言等通用AI搶占頭條時，那些能深入垂直領域、解決具體問題的技術，才真正具備改變世界的力量。
創辦于2004年、專注特需兒童康復教育的南寧市暖陽兒童康復服務中心，長期被多重難題困擾：評估工作始終是壓在團隊肩上的重擔——單訓老師評估技能不足難以獨立操作，專業評估師又因孩子數量多而人手緊缺；出具評估報告耗時冗長，大量擠占督導給孩子制定干預方案的時間。
康復過程中的數據記錄與分析同樣棘手：康復師一邊給孩子做著干預，一邊還得記錄數據，孩子調皮伸手搶過記錄的紙筆，數據記錄時有缺失。更讓人著急的是，骨干老師如果整天陷在文案事務里，帶新人、做督導的時間被擠得沒了影，機構的人力成本不知不覺就漲了上去。
使RICE AI系統后，實實在在的改變正在發生。
在南寧市暖陽兒童康復服務中心，首評估流程的提速讓人印象深刻。過去，從完成評估、出具報告，到制定方案并與家長溝通，前前后后得花上10天；如今，系統通過智能匹配精準縮減評估范圍，不僅讓評估與報告生成更快速，精準度也同步提升。
更重要的是，系統會根據干預數據實時調整干預方案，康復師和督導可以根據系統自動生成的階段性報告復盤孩子的情況，與家長高效溝通。而系統統一的評估標準，更讓康復師與督導之間的合作少了磕絆，多了順暢。
這些小小的進步，或許比任何AI參數、技術突破都更有意義。RICE AI用實踐證明，AI的終極目標，不是超越人類，而是讓每個生命都能得到更好的守護。當技術帶著溫度落地，當垂直領域的小創新匯聚起來，就能形成改變社會的大力量。而這，就是AI應用發展的真正方向。
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