目的： 运动—认知双任务干预是促进老年人认知健康的一种干预方式。大语言模型（LLMs）凭借强大的自然语言处理能力，为该领域的干预实施提供了新的技术可能。本研究旨在探讨大模型在老年人双任务干预中的应用潜力，并剖析其在真实场景落地所面临的核心挑战。

方法： 采用叙述性文献回顾方法。以“大语言模型/生成式人工智能”“老年人”“双任务”“身体活动/认知训练”等为关键词，梳理近年来的相关范围综述与代表性研究。检索时间截至2026年11月，通过归纳与比较分析，提炼其应用现状与瓶颈。

结果： 文献回顾表明：① 应用潜力方面，大模型可作为辅助交互工具，用于提供反馈、计划调整与动机支持。② 应用证据方面，已有相关范围综述纳入的研究分别涉及身体活动与认知训练，其结果可为双任务干预设计提供间接参考，但不能据此推断大模型在老年人双任务干预中的有效性。③ 研究挑战方面，大模型在该场景落地面临多重考验：一是输出可靠性与可复现性，包括生成内容的准确性、专有模型的透明度及提示策略报告的完整性；二是老年人的数字使用障碍与人机信任，尤其是过度信任风险；三是干预保真度保障与动态适配，包括如何使生成内容符合预定任务规则，以及如何依据实时生理与认知状态调整任务；四是隐私安全与专业人员监督边界，涉及运动安全与任务调整的建议，应明确专业人员审核及干预边界。

结论： 大语言模型在老年人运动—认知双任务干预中的任务解释、互动反馈与参与支持方面具有潜在应用价值，但其可行性、安全性及长期效果仍需直接实证验证。未来研究应在专业人员主导下，关注交互方式对双任务表现及认知负荷的影响，探索结合多模态数据的动态适配机制，并评估其对运动依从性与干预保真度的作用。