今年 1024，我们想讲 5 个「想用、管用」的故事

今年 1024，我们想讲 5 个小故事，关于阿里人如何通过技术解决普通人面临的具体困境。

他们写下的代码，有的落在杭州的社区，有的落在长江源的保护站，也陪确诊罕见病的病人度过就医日常。有人接住了公益机构出的题，也有人因为生病，自己成了出题的人。

这些「题」，一部分来自阿里巴巴公益部在集团内部发起的 Love Token 公益挑战赛。由公益机构抛出真实场景下的问题，同学们用业余时间和 AI 进行解题：如何及时知道独居老人遇到状况，怎么让不在身边的子女少一点牵挂，怎么帮在高原上守了几十年的保护站省下重复劳动。重要的是，做出来的东西要真的能派上用场。

另一部分「题」来自工作和比赛之外——日常生活里，阿里人也在通过技术解决身边的困境。鲍杭同学确诊罕见病后，独自面对过几百份检查报告和 2000+ 项指标。他先用 AI 帮自己理清病史，后来又把这套方法做成开源的罕见病助手，希望能够惠及更多病友。

这些故事的起点不同，做出来的东西也并不复杂：一条已读消息、一张垃圾站登记表、一张拍了照的纸、一个断网也能用的识别工具、一个普通人也能快速看懂的病史分析 skill......在做之前，阿里人都先厘清了同一件事：谁需要它，以及如何「有用」。

这就是今年 1024，我们想讲的故事。

故事一

「独居老人的居家安全问题」是 Love Token 的第一期赛题，来自杭州余杭瓶窑镇的一个社区。社区有一万多名居民，老人不少，社区工作人员只有 15 个。如何帮助社区工作人员第一时间关注到独居老人的健康状况，是头等大事，但又最吃人力成本。

「邻里帮」团队一开始想的方案很「技术」：各种信号、各种设备，越做越复杂。后来他们去社区走了一圈，发现有的老人连智能手机都没有。他们后来自己反思说，当时有点「傲慢」，以为信号越多越好，技术能力越丰富越好，其实是把事情想复杂了。

他们换了个思路：老人每天都要扔垃圾，垃圾站本来就有一张纸质登记表。那就让扔垃圾这件事顺便报个平安，再请楼长组织，邻里之间帮忙留意，用爱心把邻居们串起来。

做的过程中，拍照识别登记表上的勾，光线一差就容易出错。调了很久，团队最后的解决方案是把表格打印得大一点，让大家用黑色记号笔打勾。他们说，自己「被一支黑色记号笔教育了」。技术方案走到真实的社区场景后，「因地制宜」的灵活改造变得更加重要。

路演时，管清波说道：人帮人，才是最大的「高科技」。

项目初始时，团队里的大家各自用 Qoder 和 ideaLab 产出方案，方案汇总后再用 Qoder 和 AoneD（原 Devix）做技术方案和现场演示，虽然一个技术出身的「专家」都没有，但还是借助和 AI agent 的无数轮调试产出了团队都认同的实现方案。

参赛后，该项目还获得了北山社区的支持，进入了新的社区环境后，同样的独居老人命题，真实的场景又发生了变化——一个社区主入口、垃圾分类站的摄像头成为了核心数据源，团队正在根据新的社区场景搭建新的方案，数据源一直会变，技术方案和背后的模型能力一直会变，但「人帮人」，依然是最大的「高科技」。

故事二

「易挂念 EZLove」产品拿到了 Love Token 第一期的最佳解法奖。

团队成员做这件事，都有自己的原因。郭昱希的爷爷去世，家里没有告诉他，等他知道时已经过了很久。张丽娜的婆婆有一次吃了感冒药，一个人在家晕倒了。

他们的发心很实在，希望技术可以帮老人报平安，同时，老人不需要学习任何新东西，减轻负担；子女每天发一条消息，爸妈点开看了，系统就能知道今天一切安好。这个思路借鉴了电商里统计广告曝光的做法，只不过这里统计的维度是「爸妈有没有看到」。

如果一整天都没点开，小程序则会提醒子女：「妈今天似乎还没看手机，打个电话？」他们特意把它定位成提醒，不是告警，不想让子女一惊一乍，也不想让老人觉得被监视。

为了让子女每天有话可说，他们用通义千问帮忙写问候语，还能把老照片做成会动的视频。当然，AI 生成的内容，都要由子女确认后才可以发出去。小程序还会推送社区食堂当天的菜单，给两代人多一个聊天的由头。

整个项目是两人下班后用 Qoder 做出来的，两个月提交了 50 次左右。郭昱希说，这大概是他目前用 AI 做过的最有意义的事。

故事三

「长江源的保护正被 Excel 困住」是 Love Token 第二期赛题，出题的是一家守护长江 30 多年的公益机构“四川省绿色江河环境保护促进会”。30 多年里，只有 20 名全职员工守着 16 个保护站，从海拔 4500 米的长江源沱沱河畔，一直到长江尾的入海口。三千多名志愿者接力加入，每人都待至少一个月以上，都做些什么呢？

白天都在户外，测温、数鸟蛋、标记野生物种数据、捡沿途的垃圾……所有的数据，晚上全要手动抄进 Excel，上百个格子，理完至少2-3小时。

机构创始人杨欣老师说，希望每个站点的数据都像汽车仪表盘一样一目了然，可现在「只有仪表，没有盘」。长江保护是一个大词，但真正的保护都在日常与细节。能不能给保护站数据搭一个真正的「仪表盘」？

乔雨桐团队听着老师们说的数据痛点，很快有了想法：全部改成电子化。但和保护站的站长聊过之后，他们把这个方案整个推翻了。

站长讲了四个实际情况。一，志愿者每个月都换人，新系统来不及教；二，野外信号不好，纸反而最稳；三，最后交上去的必须是和纸质格式一致的电子表格；四，数据一个都不能错。

于是新方案变成了纸照用，习惯不动，只在纸和数据之间搭一座桥。志愿者照常在纸上记，晚上拍张照上传，系统自动识别并存进数据库。既解决了纸质表格快速、准确、不动格式地变成Excel的问题；又让这份数据不再沉底、被复用起来。

乔雨桐在分享里写道：纸还在，那两三个小时没有了。

长江源的保护站，在野外布设了 150 多台红外相机；班德湖那边，还有志愿者用无人机拍下的大批照片。但素材带回来，麻烦才刚开始。

红外相机一整晚拍下的，绝大部分是空镜，只有被风吹动的草和落下的雪，真正有动物经过的可能只有几秒；航拍照片里的鸟常常只有几个像素大，同一只还会在几张重叠的照片里被重复计数。过去，这些都得靠人一张张地数、一段段地翻。

张泽旋团队开发的，正是一款能将这两类素材统一处理的智能工具。在航拍照片处理上，工具能自动标记出鸟类，再按拍摄时间和位置智能去重，从而自动统计班德湖的鸟群——这里有 70 多种鸟，全球约 6% 的斑头雁在此繁殖，最多时超过 7000 只，而志愿者过去每天光数鸟就要花上 3 个小时。

对于红外照片和视频，工具会先自动过滤空镜，再精准识别动物。一段 19 秒的视频，人工只需复核 7 秒。更难得的是，即便在保护站弱网、断网的极端环境下，这套工具照样能稳定运行。

整套系统前后经历了 40 多轮实验。张泽旋后来笑说：“DDL（截止日期）是第一生产力。”

故事五

去年 1 月，鲍杭突然手脚发麻，以为是中风，去了急诊，不料半个多月后出现瘫痪症状，一度连饭都吃不下；多次周转就医后，才确诊为一种需要终身管理的免疫介导周围神经病。

一路下来，他攒了四五百份检查报告，却无法看懂两千多项指标之间的关联。

罕见病病人的难处，他都经历过：拎着一大包报告去看病，门诊就几分钟；每换一个医生，就要把几年的病史从头讲一遍；顶尖的专家太忙，没时间一页页翻看过往病历。

于是他用 AI 把所有报告变成数据，整理出病史摘要、发病时间线，还有关键指标的趋势。比如有一次，某项免疫指标到了风险线附近，医生就把用药频率从两周一次调成了每周一次。工具还会帮他列出这次该问医生的问题。

他在内网看到阿里健康公益罕见病公益项目组发的帖子，主动联系相关同事，最后决定把它做成开源的 AI 技能，病友的数据只存放在自己的设备上。今年 6 月，第一个单病种技能上线；9 月起，他开始把国家罕见病目录里的 207 种疾病整合进来。

和他一起推进的，还有阿里健康公益的罕见病关爱平台。病友群里，大家问得最多的一句是：什么时候能用？

写在最后

今年 1024，我们讲了 5 个「想用、管用」的故事。故事讲完了，但温暖还在继续。后续，我们会把更多故事通过「技术公益」栏目持续分享给大家。

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