18岁的他，全北京找老人
阿里铁军
今天是世界阿尔茨海默病日。数据显示，中国约有 1699 万人受阿尔茨海默病及其他痴呆症困扰。2025 年一项调查指出，受访患者中每 6 人就有 1 人在过去一年曾发生走失。
在世界阿尔茨海默病日之际，18 岁的小董向北京市志援应急服务总队的资深志愿者们，演示了一款名为「安归」的协同搜救应用。台下坐着的志愿者中，有人从事民间救援 23 年，有人专注寻找走失老人长达 10 年。尽管经验远超小董，他们却听得格外认真，因为小董试图用技术解决单靠经验难以突破的痛点。
信息过载：传统搜救的痛点
北京市西城区红十字志援救援队队长马友威表示，入队十年来，最令他们头疼的并非跋山涉水的艰辛，而是后台堆积如山的线索。家属焦急时的语无伦次、路人热心但碎片化的报告，导致数百条信息涌入，其中真伪难辨甚至前后矛盾。
「我们不怕信息多，怕的是没有足够时间从海量数据中提炼关键线索。」马队长坦言。这正是「安归」系统诞生的初衷：作为一套协同搜救系统，它既能帮助家属高效上传走失老人信息，也能协助志愿者实时整理、调度并追踪救援进度。
AI 赋能：从混乱到精准的画像构建
针对信息杂乱的问题，刚加入搜救队伍的小董在「安归」家属端接入了千问大模型。该模型能引导情绪紧张的家属补齐关键要素，自动生成标准的「走失老人画像草稿」。当检测到家属描述前后矛盾时，AI 会立即标记并提醒指挥员二次核实。
马队长评价道：「线索甄别节省的时间越多，我们就能越快投入现场，在黄金时段内锁定老人踪迹。」
行为洞察：破解“隐蔽式”迷路难题
阿尔茨海默症患者的记忆具有跳跃性，可能瞬间“穿越”回几十年前，因误以为要接孩子放学而独自出门。在到达记忆中目的地之前，他们极易受相似场景误导走向随机地点。更棘手的是，即便意识到迷路，他们极少在空旷地带等待，而是本能地寻找灌木丛、桥洞或废弃房屋等“隐蔽处”躲藏。
这种突发性、随机性和隐蔽性，迫使志愿者往往需要进行低效的“撒网式搜寻”。曾有一次，线索指向一片待拆迁的烂尾楼区域，搜救小队耗时七八天仍一无所获。
技术升级：高德地图助力协同作战
为解决“费鞋又费时”的痛点，小董在「安归」志愿者端集成了高德地图能力，实现了两大核心功能升级：
- 实时位置共享：前线志愿者可在协作空间内实时同步定位，便于指挥员科学分配任务。
- 区块标记去重：系统支持在地图上涂色标记已搜区域（包含人员、时间信息），有效避免多支队伍重复作业。
愿景：希望有一天不再需要“安归”
演示结束后，志愿服务队负责人苏银强感慨万千。作为参与过中国首起民间救援的老兵，他深知协同系统开发之难，却没想到一位高三毕业生借助 AI 工具，迅速将老队员的需求转化为可运行的 MVP（最小可行性产品）。
当被问及最大愿望时，多位志愿者给出了相同的答案。从家属转变为志愿者的赵涵玥反复强调：“但我还是希望，没有老人走丢。”8 年老兵周亚也表示，宁愿队伍一年不出一次任务，也不愿看到老人走失。
这也是开发者小董的终极愿景：希望有一天人们不再需要「安归」。但在那一天到来之前，这款已在魔搭社区开源的工具，将继续在"AI 向善”的道路上发挥作用，守护每一位走失老人平安归来。
