大家好，這是我第一次參加 iThome 鐵人賽。這次參加的組別是 AI Engineering，接下來的 30 天，我想記錄一個目前正在開發中的專案 —— VoCare 智慧陪伴系統。
在生成式 AI 越來越普及之後，我開始思考一件事情：
如果 AI 不只是等著我們輸入問題、回答問題，而是可以記得使用者、觀察使用者目前的狀態，甚至在真正需要的時候主動提供協助，會是什麼樣子？
VoCare 是一套以 AI 陪伴 為核心的智慧陪伴系統。我希望它不只是一個聊天機器人，而是能把 AI 真正融入日常生活，除了進行對話之外，也能根據使用者的狀態主動提供提醒與協助。
目前 VoCare 主要分成兩種模式，分別是 一般生活模式 以及 長者照護模式。兩種模式雖然面對的使用情境不同，但核心概念都是希望 AI 不只是「被動回答」，而是可以逐漸了解使用者，並在適當的時間做出反應。
一般生活模式比較接近一位日常生活中的 AI 助手。目前規劃的功能包含 AI 語音對話、個人化記憶、行程管理、智慧提醒、久坐提醒、疲勞狀態觀察，以及工作與讀書時間管理等功能。
舉例來說，如果使用者已經長時間坐在電腦前，VoCare 可以根據使用時間以及影像中的狀態，判斷使用者是否可能已經疲勞，並主動提醒：
已經坐一段時間了，要不要起來走一走、休息一下？
這和一般 Chatbot 比較不同的地方在於，使用者不一定需要主動開口詢問。我希望 VoCare 最後能做到的，是一種「知道你現在可能需要什麼」的 AI 夥伴，而不只是等待使用者輸入問題。
VoCare 的另一個重要方向則是 長者照護。長者在日常生活中可能會遇到忘記吃藥、跌倒、活動量下降，或是獨自在家時發生意外等問題，因此目前長者模式規劃了用藥提醒、喝水與吃飯提醒、跌倒偵測、日常活動狀態觀察、行動能力觀察、平安確認以及異常狀況警示等功能。
其中我比較希望做的，不是單純的：
偵測到跌倒 → 馬上通知家屬
而是建立一套比較完整的判斷流程。例如系統偵測到疑似跌倒後，可以先詢問使用者「你還好嗎？」如果使用者有正常回應，系統就不需要立刻觸發最高等級的警報；但如果跌倒後持續沒有回應，系統才會提高警示等級，必要時再通知家屬。
我希望 AI 在這裡扮演的角色，不只是負責辨識某個事件，而是能搭配規則、使用者回應以及不同情境，做出更合理的判斷。
其實一開始，我只是想做一個 陪伴型 AI。但在規劃的過程中，我慢慢發現，如果只是做一個聊天畫面，使用者輸入一句話、AI 回答一句話，那它和現在很多 AI Chatbot 並沒有太大的差異。
所以我開始思考：
AI 除了聊天之外，還可以多做什麼？
後來我想到，如果結合手機本身就有的相機、麥克風，再加上使用者過去的資料以及使用紀錄，那 AI 能取得的資訊就不只是「使用者說了什麼」。
它還可以進一步知道使用者是不是坐太久、現在看起來是不是很疲勞、有沒有發生跌倒、今天的活動狀況是不是和平常不同，甚至有沒有忘記原本安排的重要事情。
也因為這些想法，整個專案才慢慢從最初的聊天機器人，發展成現在的 VoCare 智慧陪伴系統。
這邊也先說明一下目前的專案狀況。VoCare 並不是從這次鐵人賽的 Day 1 才開始建立，在參加鐵人賽之前，我已經完成了一部分的系統功能規劃、前端介面、後端架構、資料庫相關功能、本地開發環境、Docker 環境，以及部分 AI 功能。
開發的過程中也已經遇到不少問題，有些功能甚至做到一半之後，又重新修改原本的設計。因此這 30 天並不會是單純從建立資料夾、建立專案開始，而是會從 VoCare 最初的想法與需求重新整理，慢慢介紹當初為什麼這樣設計、實際怎麼實作，以及過程中遇到了哪些問題。
等文章的進度追上目前實際的開發進度之後，就會開始同步記錄後續的新功能開發。
簡單來說，這個系列就是用 30 天重新拆解 VoCare 的開發歷程，並繼續把它往前完成。
目前預計會分享的內容包含：
實際內容還是可能隨著專案開發進度稍微調整。
這次參加鐵人賽，對我來說除了挑戰連續 30 天發文之外，也是一個重新整理自己專案的機會。平常在開發時，很容易變成功能可以跑了，就趕快接著做下一個功能，但真的要把整個開發過程整理成文章，就必須重新思考當初為什麼這樣設計、這個功能真的需要 AI 嗎、有沒有更好的做法，以及如果真的交給使用者使用，這個流程到底合不合理。
希望在 30 天結束的時候，能讓 VoCare 變成一套更加完整的系統。
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