摘  要：目的：运动与认知健康是运动健康研究的重要交叉领域。随着生成式人工智能进入健康信息服务场景，公众可能通过大语言模型获取运动促进记忆、注意和执行功能的建议，但模型生成内容存在证据引用不准确、将相关性表述为因果关系及忽视个体风险等问题。本文旨在梳理运动促进认知健康的循证基础，分析大语言模型开展运动健康科普的适用边界，并提出循证信息生成与风险控制路径。方法：采用文献梳理与理论分析相结合的方法，归纳身体活动与认知功能关系的系统综述和Meta分析，结合大语言模型在身体活动支持、认知训练及运动健康指导中的应用研究，围绕证据检索、内容生成、风险识别、人工审核和效果评价构建应用框架。本文为理论与应用路径研究，不报告自行开展的实验数据。结果：现有证据显示，身体活动与认知功能之间存在关联，但效应大小、认知领域及研究设计存在差异。一项纳入104项研究、341471名参与者的系统综述与Meta分析发现，基线身体活动与后续整体认知、情景记忆和语言流畅性之间仅呈较弱关联，且未发现明确的身体活动剂量—反应关系，提示科普内容不宜将运动效果绝对化。针对大语言模型的范围综述纳入10项身体活动或认知训练相关研究，发现现有应用多关注用户感知、参与度和内容质量，客观行为结局及标准化评价相对不足。基于此，本文提出五阶段循证科普路径：第一，明确目标人群、认知结局和运动问题，区分健康促进、认知训练与疾病治疗；第二，建立经筛选的指南、系统综述和高质量原始研究证据库，记录研究对象、运动类型、剂量、认知测量工具及证据局限；第三，采用检索增强生成等方式约束模型回答，要求输出证据来源、适用人群、结论确定性和不确定性，避免将观察性关联转写为确定因果；第四，设置风险分层与人工审核机制，对认知障碍、慢性疾病、多重用药、运动禁忌及疑似神经系统症状等情况提示寻求专业评估，不由模型独立诊断或开具运动处方；第五，从科学准确性、引用可追溯性、可理解性、风险提示完整性及用户理解程度评价科普质量，并定期更新证据库与模型提示规则。结论：大语言模型可作为运动促进认知健康科普的信息组织与交互工具，其价值不在于替代专业判断，而在于帮助公众理解证据、识别适用边界并形成合理的运动健康认知。未来研究应通过专家盲评、标准化情境测试和用户研究，检验不同模型在证据准确性、风险识别、可读性及行为意向方面的表现，并建立持续更新、可追溯和有人类监督的运动健康科普质量控制机制。