随着人工智能+行动的深入，AI技术正在加速融入我国千行百业的场景，尤其是在与民生高度相关的特殊教育普惠领域，AI带来的技术革新尤为引人关注，其中便包括过去高度依赖人工的特需儿童康复领域。

　　“每36个孩子就有1个自闭症患者，全国14岁以下自闭症儿童超300万人，但康复师总数仅20万人。”日前，深圳大米和小米CTO崔迁向《中国经营报》记者透露的一组数据直指行业核心矛盾：国内康复与特教教师总量远不足以匹配需求——若按每20名儿童配1名康复师估算，全国需要的专业人员数以百万计，而现有持证从业者仅数十万名，形成明显缺口。

　　同时，由于人力个体差异大，且服务需求分散，崔迁指出，许多特需儿童分布在不同地市和社区，使得商业上难以通过大规模投入快速实现服务覆盖，政府机构在此领域也面临诸多难点。

　　而这一困境，目前正被AI技术所破解。崔迁向记者表示，大模型技术的出现，特别是语言大模型和多模态大模型的结合，为解决传统督导面临的挑战提供了可能，利用AI模仿资深督导的经验和决策能力，将经验流程化、决策自动化，从而能将稀缺的专业知识进行解耦和普惠，为识别孩子的问题并提供个性化决策提供了可能。

　　从“一人一案”到AI规模化赋能

　　据崔迁介绍，针对此，大米和小米于2021年成立了众米互联这家科技公司，经过十年深耕，众米互联积累了3万多个特需儿童案例的康复全流程数据。基于这些数据，并结合AI大模型和产品创新，与亚马逊云科技共同研发并打造了RICE AI平台，其涵盖康复评估、方案制定及居家训练场景。

　　“过去人工写评估报告要3小时，现在AI可自动生成16页报告，人工审核与微调也耗时不到30分钟。”崔迁现场演示的RICE AI平台界面显示，通过整合超过3万份个案数据与近2亿条干预记录、300多万条督导决策信息，RICE AI能基于200个儿童特征自动生成康复方案，与资深督导决策相比，其准确率已接近90%。

　　对此，为RICE AI提供技术支撑的亚马逊云科技成为关键角色。亚马逊云科技大中华区技术总监王晓野向记者介绍道，亚马逊云科技已为RICE AI提供了云计算、人工智能和机器学习技术和服务，同时有机融合了大米和小米的专业能力及海量干预数据，不仅支持端到端数据实时同步，还在生成式AI技术赋能下，实现了特需儿童评估、康复干预、居家训练等全场景、全流程的智能化。通过RICE AI的AI评估师、AI督导和AI生成教学绘本功能，大米和小米有效提升了督导评估效率，大幅缩短教学绘本生产周期，并显著提升了干预的个性化水平。

　　在深圳的线下康复中心，记者看到，当康复师输入“喜欢奥特曼的5岁自闭症儿童社交绘本”，10分钟后系统生成了包含12幅连贯插画的定制教材。这背后是基于AmazonSageMaker训练的图片大模型，将传统2个月的绘本制作周期压缩至分钟级。

　　“特殊需求儿童的需求是多样化的。我们并非追求标准化或强制统一，而是借助技术，帮助孩子更精准地匹配其个性化需求。高效、精准、快速的机器学习和技术化学习能实现这一目标。因此，AI大模型解决了个性化、规模化和高质量的多重问题。”众米互联产品开发部高级督导徐园月介绍道。

　　此外，记者在康复中心现场了解到，RICE AI的统一平台已实现机构端与家庭端的数据互通。康复师通过Pad记录训练数据，AI督导能够实时调整策略；而家长则能够借助手机接收居家任务。

　　科技向善：从商业价值到社会普惠

　　更为重要的是，通过RICE AI带来的改变，科技向善的价值正在从技术商业模式提升至社会普惠。在河南平顶山康复机构，RICE AI大幅提升了家长转化率。“过去要坐4小时火车去郑州做评估，现在在家门口就能获得专业督导级别的方案。”徐园月回忆，亚马逊云科技团队曾连续一周驻点康复中心。“他们跟着上课、观察互动，最终开发的视频分析功能，能实时纠正康复师的操作偏差。”

　　而这种深度场景融合正产生连锁效应，据悉，目前RICE AI平台已覆盖全国70余家机构和学校，同时服务超5000名儿童，惠及超过1万个家庭。崔迁表示，计划三年内向50万个家庭延伸，覆盖10万名专业用户。让优质康复资源跨越地域限制惠及更多群体。

　　值得注意的是，为了提升社会普惠价值，亚马逊云科技为大米和小米提供了专业团队的支持，该团队深度融入大米和小米的行业和场景，并进行了技术解决方案测试和开发。同时，通过田野实验和影子实验，团队细致观察了康复培训过程、教具使用及患儿与康复师的互动，从而精准梳理出康复训练业务中的核心价值点。

　　目前，AI技术向智能体的迭代正在提升RICE AI的能力。记者在现场获悉，目前大米和小米正在持续深化与亚马逊云科技的合作，如依托亚马逊云科技的生成式AI服务，在保证数据安全和隐私的情况下，RICE AI可进行特殊儿童康复训练中的多模态数据分析（如捕捉儿童的面部表情、肢体动作、语音语调），以更全面、多维度地提升康复效果。

　　此外，据透露，目前双方正联合训练居家干预大模型，结合语音和语义理解模型，为儿童打造具有干预和陪伴价值的智能玩具，让儿童在自然场景下的对话练习提升儿童语言、认知等能力。

　　“过去十年，无论是面对家长、众多专业从业者还是各类机构，特需领域团队需要投入大量时间和资源才能变得专业化。而现在，AI技术加速了这一进程。”徐园月表示，在有人力资源的情况下，机器辅助分析能提供更优结果，缩短决策时间。在缺乏专业人士的情况下，这无疑是更可靠、更科学的分析，远比凭感觉判断要靠谱得多。