双向宠物沟通

听懂它,
也让它听见你。

AI理解宠物的声音、情绪与场景,再通过主人熟悉的实时语音完成回应,让每一次叫声都不再被忽略。

向下探索

01 / 真正的需求

用户要的,
从来不是一句机械翻译。

他们真正想知道的是:它现在是什么感受,为什么这样叫,以及自己应该如何回应。

机械翻译

叫声 → 一句话

把一次叫声强行对应成固定语义,容易产生无法验证的准确率问题。

真正沟通

理解状态 → 给出回应

从情绪、场景与个体习惯出发,帮助主人理解它,也知道下一步该怎么做。

翻译的终点不是一句话, 而是一次真正的回应。

我们不是替宠物“编一句话”,而是让主人能够理解当下,并完成互动。
02 / 理解它

不是听一声叫,
而是理解这一刻。

同一种叫声,在不同时间、环境与个体身上,可能代表完全不同的状态。

声音情绪

分析音高、节奏、强度与重复变化,识别紧张、兴奋、警觉、放松等状态倾向。

当前场景

结合时间、地点、行为和前后互动,理解它为什么在此刻这样表达。

个体记忆

持续记住它的性格、习惯与历史反应,让系统理解的不只是宠物,而是你家的它。

声音情绪×当前场景×个体记忆=更懂它的表达
03 / 宠物对人

先听见情绪,
再把它变成你能理解的表达。

底层输出结构化判断,上层生成情境化表达。判断有置信度,表达负责沟通体验。

豆豆(宠物沟通)
客厅 · 主人暂时离开
🔊
2″
AI 理解

“你去哪儿了?我好像听到了什么声音…”

🔊
5″
AI 理解

“有点害怕。你能不能赶紧回来?”

💡 建议回复:“别害怕,妈妈马上到家。”
04 / 人对宠物

它需要的不是一段猫叫或狗叫,
而是最熟悉的你。

AI帮助主人理解并组织回应,但真正传递给宠物的,是主人的实时语音或经过授权的主人声音。

按住,用你的声音回应设备将实时传递给宠物

AI负责理解和建议,主人负责回应。双向沟通,不等于双向翻译。

05 / 真实场景

不管你在不在身边,
它都能感受到你的回应。

主人刚回家

“你终于回来了,我一直在等你。”

识别兴奋与强互动意愿,结合回家场景生成表达。

陌生环境

“这里让我有点紧张,你能陪陪我吗?”

识别紧张与寻求陪伴,并建议主人使用熟悉语气安抚。

远程陪伴

主人不在家,也能实时说:“别害怕,我很快回来。”

通过项圈、摄像头、音箱或陪伴设备,把主人的声音送到它身边。

Pet Communication API

它一直在表达。
现在,你终于可以回应。

听懂它的情绪,理解它的需要,再用它最熟悉的声音回应。