白鲸出海

卖200美元的“宠语翻译”硬件,到底有没有科学道理?

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终于有人开始认真了。

封面图片由AI生成

出品|白鲸出海AI组
作者|张凯然
编辑|殷观晓

近几年,“宠语翻译”产品在应用商店中频繁出现,也能获得一定的下载和流水。这些产品逻辑类似,录一段猫叫,由系统匹配一条预设短语,我饿了、别烦我、我爱你等等。有媒体用自家狗子实测过,同一句话录进去多次,翻译出来的结果每次都不一样;把 App 自带的动物录音放给宠物狗听,狗也是无动于衷。

本质上来说,这些产品可能并没有真正的去翻译声音,更谈不上通过叫声理解宠物行为。用户下载这款产品的动机更多也是出于好玩,时间一长,“宠语翻译”这个赛道在大众认知里就被彻底打上了“伪科学”的标签。

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但是最近,一家位于杭州的创企 PettiChat(萌小译)推出了一款宠语翻译硬件,官方把它定位为全球首款实时 AI 宠语翻译器,售价还不低,198 美元,早鸟售价 129 美元。

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一、搭载自研宠语大模型,
准确率飙到 90%以上?

PettiChat 是一个夹在宠物项圈上的实体设备,重量 27 克,IP65 防水、ABS 抗咬材质,并配有手机 App。根据官方介绍,该设备内置了自研的宠语 AI 模型,设备捕捉到宠物的叫声后,会在设备端完成运算和推理,并在 1.2 秒内把结果推送到 App 当中,用户需在 App 中查看结果,整个分析链路不需要云端处理,端侧即可完成。

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让这件事不再像一个娱乐产品的就是 PettiChat 自研的宠语 AI 模型。官方表示,训练宠语 AI 模型时,采用音频+视频联合训练,将宠物的叫声,与行为视频对应起来,让 AI 了解叫声音与行为之间的关系。训练音视频数据长达 3200 小时、150 万条内容,由志愿者和兽医团队进行人工打标处理。根据官方给出的数据,针对猫狗的平均准确率分别达到了 94.6% 和 92.3%。

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从这一点来看,此前宠语 App 的处理逻辑是录音、匹配预设库、输出内容,而 PettiChat 的差异点在于搭载了宠语模型,实时处理,实时输出,并且使用一段时间后,AI 模型会针对宠物叫声的特点进行个性化校准,适配不同宠物,可以识别不同的语境、不同情绪状态。

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二、94.6%的成功率只是仅供参考?

虽然官方给出的材料有些神乎其神,但从发表于动物学期刊的文章来看,“宠语翻译”在科学界有着不小的争议。

根据《Feline vocal communication》,家猫的叫声相比其他食肉目动物,甚至是野生近亲非洲野猫都更加活跃和丰富,这可能是在人类与猫共处的过程中,逐渐把叫声发展成了与人类交流的工具。作者认为,虽然家猫的叫声能够传达一些信息,但同一个叫声表达的内容和情绪并不固定,更像是有些随机的“情绪+情境”信号,而非是稳定、可翻译的语言系统,而且,人类对猫叫的研究也比较缺乏,很难准确还原动物真实意思。

从大模型再往前,可以说,“宠语翻译”在科学上并没有太强的依据。虽然,PettiChat 声称自己通过 150 万训练样本,实现 94.6% 的准确率,但仔细观察,这种“准确”仍处于分析攻击、对抗、求助、休息、分离焦虑等粗颗粒度行为上,且由于同种叫声的传达内容并不固定,人类尚没有掌握一个准确、稳定的理解叫声的系统,PettiChat 给出的内容,可能依然在“仅供参考”范围。

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写在最后

虽然没有很强的科学背书,但有一点可以确认,这次至少有人认认真真做了一个宠语翻译硬件,将声音与行为数据相关联的 AI 模型,还完成了 CE/FCC/RoHS 认证。PettiChat 目前已完成 100 万美元天使轮融资,首期众筹金额达到 12 万美元,虽然成绩并不算突出,但也有人买单。

后续,PettiChat 表示,公司正在构建百亿参数规模的动物行为世界模型 “PETTI”,目标是把猫狗的生物信号转化成可被 AI 处理的 tokens,最终填补“AI 与生物智能之间的理论空白”,至于能否做成,我们持续关注。

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