情绪状态理解
推测宠物可能处于放松、焦虑、兴奋、寻求关注等状态。
宠物如何表达自己
宠物不会只通过一种信号表达状态。叫声、姿态、活动节律、当前环境和个体历史需要放在一起理解，才能减少误判。
叫声特征
识别叫声节奏、长短、强弱和连续性变化。
身体姿态
结合移动方向、停留区域和姿态变化推测行为含义。
活动节律
对比日常活动、休息、进食和独处时段的变化。
当前场景
把门口、夜间、主人离家等环境线索纳入分析。
个体历史
参考每只宠物过去的叫声、习惯和主人反馈。
多模态分析过程
知宠把单一信号放回真实生活场景中理解，再把推测结果转化为主人能看懂的依据和建议。
声音与动作采集
通过智能挂件 / 感知设备和 App 记录声音、活动与场景线索。
特征识别
提取叫声节奏、运动变化、停留位置和行为片段等关键特征。
场景和历史融合
结合当前环境、主人状态和每只宠物的长期个体画像。
情绪、需求和异常推测
以概率方式生成当前可能状态、风险等级和其他可能解释。
生成给主人可理解的建议
展示分析依据、置信度、不确定性和照护建议，而不是直接下结论。
核心理解能力
能力表达保持克制：强调可能状态、趋势和风险提示，不承诺绝对识别。
行为意图推测
结合场景判断宠物可能是在期待互动、请求外出或表达不适。
异常变化识别
识别与日常节律不同的叫声、活动和停留模式，并提示风险。
个体化长期学习
通过长期数据和主人反馈逐步形成每只宠物的个体理解。
界面与分析逻辑示例
一次“持续叫唤”的分析结果
宠物当前可能处于焦虑或寻求关注状态。
置信度：中等偏高风险等级：中低风险，建议持续观察
分析依据
- 出现连续短促叫声
- 在门口区域反复移动
- 主人离开后活动明显增加
- 与过去独处时的行为模式相似
其他可能解释
- 环境中出现陌生声音
- 期待外出活动
主人建议
先进行远程安抚并持续观察；若异常行为长时间持续，应咨询专业人员。
当前分析基于可获得的声音、活动和场景数据；若环境噪声较强或设备佩戴状态异常，结果可能不完整。
该结果不替代专业兽医诊断，高风险症状或持续异常应及时联系兽医。
越用越懂每一只宠物
PetSense 会在用户授权范围内学习每只宠物的长期特征。它关注的是个体差异，而不是把所有宠物套进同一个固定标签。
- 品种和年龄
- 日常作息
- 常见叫声
- 行为习惯
- 主人反馈
- 个体异常阈值
应用场景
每个场景都提供分析依据和可能解释，避免用一个绝对标签替代真实照护判断。
宠物持续叫唤
知宠会结合叫声节奏、发生时间、活动位置和历史模式，提示可能原因与观察建议，而不是直接翻译成一句话。
主人不在家
当宠物独处时活动突然增加，系统会提示可能的焦虑、期待互动或环境刺激，并展示分析依据。
日常行为突然改变
当叫声、睡眠、移动或停留习惯偏离个体基线，知宠会给出趋势和风险提示，建议主人持续观察。
科学边界
AI 宠物理解必须把能力边界说清楚，尤其是医疗、隐私和数据不足的情况。
不是宠物语言逐字翻译
知宠展示的是多模态概率分析，不把宠物叫声包装成逐字翻译或人宠无障碍对话。
不是兽医诊断
AI 结果只用于日常照护参考，不替代专业兽医诊断、治疗或急救判断。
数据不足时可能无法判断
当声音、动作、场景或历史数据不足时，系统应明确提示不确定性。
噪声和设备状态会影响结果
家庭环境音、佩戴位置、设备电量和连接状态都可能影响分析质量。
高风险症状需要立即联系兽医
若出现持续异常、疼痛表现、呼吸困难、抽搐等高风险情况，应立即联系专业兽医。
用户可控制数据采集与删除
原始音频、家庭环境音频和宠物数据均应视为敏感数据，用户应可管理采集和删除。