Microsoft Imagine Cup 2026

Hi, Lily

روبوت رفيق صوتي بالذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة مصمم لكبار السن الذين يعيشون بمفردهم.

فريق طلابي ناشئ، جامعة ماسي، نيوزيلندا

جاري تحميل النموذج ثلاثي الأبعاد...

الوحدة هي أزمة صحة عامة

وهي تتفاقم. ملايين كبار السن يعيشون بمفردهم مع تفاعل يومي محدود.

16.6%

سكان نيوزيلندا فوق 65 عاماً (2023)

25.3%

من فئة 65+، نسبة من يعيشون بمفردهم

59%

من كبار السن يشعرون بالوحدة أو العزلة الاجتماعية

التكنولوجيا الحالية لم تُصمم لهم

مكبرات صوت ذكية

  • بدون ذاكرة طويلة المدى
  • غير مصممة لكلام كبار السن
  • بدون منطق رعاية

روبوتات رفاقة فاخرة

  • مفيدة لكن باهظة الثمن
  • نطاق السعر: 175$ - 9,000$+

تطبيقات وبوابات

  • تصميم يركز على الشاشة
  • تكلفة تعلم عالية
  • انخراط عاطفي منخفض

الفجوة غير المسدودة: لا يوجد حل قابل للتوسع يكون صوتياً أولاً، قائماً على الذاكرة، ميسور التكلفة، ومناسباً لمقدمي الرعاية.

ما وراء الأرقام: عد تنازلي للبقاء

10.5 ساعات من الصمت المطلق، والـ 12 ساعة القاتلة من «السقوط المطول»، والالتزام بالدواء ينخفض إلى 80%… انقر لاستكشاف لوحة بيانات تفاعلية مستندة إلى تقارير سريرية واجتماعية.

استكشف لوحة البيانات

الذاكرة تصنع الرفقة.
السعر المعقول يصنع الوصول.

رفقة مستمرة

تتذكر الأشخاص والروتين والتفضيلات بمرور الوقت. Lily تصبح حضوراً مألوفاً، ليست مجرد أداة.

حوار يركز على العاطفة

مصمم ليكون دافئاً وصبوراً ومناسباً لكبار السن. محادثات طبيعية بدون أوامر معقدة.

إشارات رفاهية هادئة

مستنتجة من المحادثات الطبيعية (غير طبية). تكشف تغيرات الأنماط في المشاعر والروتين والمشاركة.

نموذج منخفض التكلفة للغاية

جهاز ~20$ + اشتراك ميسور (3-7$/شهر). الأجهزة كخدمة تجعل الرفقة متاحة للجميع.

مدعوم بـ Microsoft Azure

Azure OpenAI
Azure AI Speech
Azure AI Search
ESP32
جهاز طرفي

شاهد HiLily عملياً

شاهد عرض المنتج وتقديم الفريق لفهم كيف يعمل HiLily ورؤيتنا للمستقبل.

عرض المنتج

2 دقيقة

عرض حي في بيئة منزلية حقيقية — تفاعل صوتي، ذاكرة طويلة المدى، وتذكيرات حنونة بدعم Microsoft Azure AI.

تقديم الفريق

3 دقائق

تعرف على فريقنا واكتشف القصة وراء HiLily — مهمتنا أن لا يبقى صوت كبير سن دون أن يُسمع.

تفاعل صوتي حقيقي

عرض الذاكرة طويلة المدى

تذكيرات حنونة

تعرف على فريقنا

فريق من البناة والباحثين من جامعة ماسي، نيوزيلندا، يقودهم الهدف

Sarah Liu
المؤسسة

Sarah Liu

ذكاء اصطناعي، منتج وتكامل

Information Science student at Massey University and the original initiator of the HiLily project. Involved throughout the entire workflow—from user requirement discovery, outreach and partner communication, to product design and hands-on engineering. Focuses on Microsoft AI stack integration, long-term memory pipeline, and end-to-end MVP integration.

Alex Luo
مطور أساسي

Alex Luo

أجهزة، هندسة المطالبات، عرض وبحث المستخدمين

Master's student in Information Science at Massey University with strong C/C++ and Python foundation. Owns the hardware workstream (ESP32-based voice device), contributes to prompt engineering, supports user needs research through requirement discovery and collection, and leads product demos to showcase the end-to-end MVP.

Yu Tang
Core Dev

Yu Tang

System Design, Data & Pitch

Data Science student at the University of Auckland with a strong interest in AI-driven systems and social impact. Focuses on system design, product structure, and data-driven solution development. Leads pitch strategy and project presentations, ensuring the problem framing, technical approach, and value proposition are communicated clearly and effectively to judges and stakeholders.

Jayden Chan
Contributor

Jayden Chan

Pitch Presenter

Master of Information Science student at Massey University. Served as the pitch presenter during Phase 1 of the Imagine Cup competition, helping communicate the problem framing, technical approach, and value proposition to judges.

مستشار أكاديمي

Dr. Tong Liu

Dr. Tong Liu

Lecturer, School of Mathematical and Computational Sciences
Massey University

Specializes in Artificial Intelligence, Machine Learning, and Generative AI. Provides academic and technical guidance on AI methodology, model evaluation, and research rigor for the project.

AI Coach

Jay Liu

Jay Liu

AI Architect and Audio Algorithm Specialist

Volunteer AI Coach for HiLily, guiding AI system architecture design including AI pipeline development, conversational AI with long-term memory systems, and AI-based acoustic fall detection. Provides technical guidance on hardware audio algorithm design for edge voice processing.

بدأ تصميمنا من المستخدمين

15

كبار سن تمت مقابلتهم
(الأعمار 68-85)

12

مقدمي رعاية عائليين
تم استطلاعهم

3

منظمات رعاية
تم استشارتها

ساعدونا في ضمان سماع كل صوت

— بدءاً بتجارب حقيقية.

طلبنا (المرحلة التالية)

  • إرشادات حول الذكاء الاصطناعي المسؤول والخصوصية لتجارب رعاية كبار السن
  • تعريفنا بمنظمات رعاية أو منظمات غير حكومية مهتمة بتجربة رفيق صوتي منخفض التكلفة
  • ملاحظات حول قابلية التوسع وملاءمة المنتج للسوق للانتقال من MVP إلى النشر

في مرحلة الاستعداد للتجربة مع MVP عامل وعدة تكرارات مكتملة.

Massey University · New Zealand