【亚洲CEO峰会】从狗语翻译到共情革命：AI思维如何开创情绪价值新蓝海

在深入探讨宠物情感AI之前，Arvin Sun分享了几个惊人的市场数据：

● 在全球AI投资热潮中，AI初创公司从首次产生销售到实现100万美元年化收入的中位数时间仅为3个月，远快于传统SaaS公司的11个月；

● 特别值得注意的是，宠物护理领域在过去三年获得了近120亿美元的投资，涉及745起VC和PE交易。这一数字与整个AI领域超过2300亿美元的投资规模相比虽显渺小，但其增长速度和潜力却令人瞩目；

● 更具对比性的是中美两国在AI和宠物领域的投资差异。美国AI行业投资高达3000亿美元，而中国约为500亿美元；在宠物领域，美国过去三年有约120亿美元投入，而中国的相关数据尚未明确，但可以肯定的是，差距同样显著。这种差异不仅反映了市场成熟度的不同，更暗示着未来可能的发展空间。

要理解AI如何与宠物沟通，首先需要破解犬类自身的“语言系统”。虽然宠物不具备人类的高阶语言能力，但它们拥有一套高度发达的有限信息交流系统。科学研究表明，狗的大脑神经元数量约为5.3亿，远低于人类的160亿，但这并不妨碍它们发展出复杂的沟通能力。

狗狗具备“Fast Mapping”能力，这种被科学家认为是人类儿童学习语言的关键机制，同样存在于狗狗身上。研究表明，边境牧羊犬的最高词汇量可达1400个单词，相当于5岁儿童的智商水平。这意味着狗狗不仅能理解简单的指令，还能建立相当复杂的词汇关联网络。

更深入的研究揭示了狗狗认知的两个独特层面:

1.心智语言：基于基因的本能适应能力，使它们能够快速学习生存所需的技能；

2.社会语言：通过后天学习获得的社会化沟通能力，这种能力在不同文化背景下会产生显著差异。

特别值得注意的是，狗狗对表情、危险信号和基本需求表达具有跨文化的通用理解能力，这种“心智语言”的共通性为AI翻译提供了重要基础。

在理解宠物方面，人类面临着诸多认知局限。研究表明，宠物主人常常基于环境线索而非实际行为本身来判断宠物的情绪状态。一个典型的例子是：当狗狗因尾巴被踩而发出叫声时，主人通常会判断为疼痛，但如果提供一组类似的叫声样本而不显示情境，大多数人将无法准确区分。

在AI技术发展方面，其底层驱动力，同时也是Traini的发展愿景是帮助宠物和宠物主之间增强他们的情感，减少人类尤其时年轻一代的孤独感，提升他们的幸福指数。

数据显示，美国61%的Z世代拥有宠物，在美国有69%宠物主会和狗狗一起看电视，有70%宠物主会和狗狗对话。另外，95%的人会认为狗狗是最适合作为家庭成员的，其中25%宠物主还是认为狗狗在和它说话的时候要有口音，反映出现代人对情感寄托的迫切需求。美国宠物家庭年均支出达1500美元，其中56%用于情感消费(如智能项圈、定制食品)。

正是基于对这些认知局限的深刻理解与AI技术的情绪价值驱动，Traini团队开发出了突破性的情感AI解决方案，Traini利用了非结构性的数据和宠物行为专家做了大量的数据标注之后实现实现“狗语翻译”，搭建了很多模型，语音模型、视频模型、照片模型以及混合模型，Traini 不只是做狗狗声音的翻译，还包含表情和肢体动作以及健康状态，并打造成为对话形式，而不只是分析形式的产品体系。

其过程中遇到了三大挑战：

缺少行业标准：全球尚无标准化宠物行为数据库，目前准确度主要依赖宠物行为专家。

技术路径选择：区别于主流自动驾驶或大模型公司的通用方案，聚焦犬类情感垂直领域实现从“声音翻译机”到“情感对话伙伴”的跨越。

数据荒原：没有现成数据，以及算法框架，联合动物行为学家建立“情绪坐标轴”，将吠叫音高、尾巴摆动角度、耳朵位置等200+维度映射到具体心理状态。