AI 蓝鲸汇 · 活动记录2026.07.23
安聪凯谈宠物AI硬件 · 我们团队每人双手都捧过不下100斤狗屎
从千一至感创始人安聪凯的分享，看宠物 AI 硬件出海如何回到真实需求、边界与长期使用。
AI 硬件创业，最后还是要回到真实用户愿不愿意长期买单。
宠物 AI硬件出海
7 月 23 日，AI 蓝鲸汇 举办了一场「AI 硬件出海」主题分享。分享嘉宾千一至感创始人 安聪凯把话题落在宠物 AI 消费硬件上。他没有急着介绍产品，反而开场先给自己的分享降了降温。
他说，自己对“定义和边界”还有一点发言权，但谈增长机会，可能还带着几分“胡扯”，大家可以一起讨论。
在今天的 AI 硬件热里，这种谨慎不算常见。
过去一段时间，AI 硬件几乎成了创业和投资圈的高频词。新概念、新形态一批批冒出来，有些产品还没说清用户为什么需要，就已经在准备说服投资人为什么值得投。
安聪凯想把顺序倒回来。
他的意思很直接：如果创业公司不是只想拿一两轮投资人的钱，最后还是要靠长期用户买单，那产品就必须先符合真实需求。
整场分享里，他几乎都在把话题往用户需求上拉。
宠物 AI 硬件到底解决什么问题？哪些功能只是尝鲜？用户买回家之后还会不会继续用？如果做海外市场，退货、合规和信任成本又该怎么控制？
这些都不是新问题，但真做产品时，一个也绕不过去。以下是对安聪凯现场分享内容的整理。
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PART 01
先别急着讲技术，也别急着讲融资故事
安聪凯把 AI 硬件创业的常见出发点，拆成了三类。
第一类从技术出发，上来先讲传感器、模型和算法。听起来参数很满，也足够“科技”。
另一类，则是从 VC 的期待出发。
创业公司早期缺钱，为了拿融资，难免会迎合投资人的偏好。第一次偏了一点，后面为了继续融钱，就容易沿着偏掉的方向继续走。最后产品越做越散，想收回来就难了。
安聪凯提到，创业公司如果一开始为了拿钱走了弯路，后面往往会在同一条弯路上越走越远。
他更认可的，是第三种：首要先从用户出发，挑技术落地应用，同时满足VC投资逻辑。
用户不会因为技术先进就长期付费，也不会替创业者的所谓融资逻辑买单。他们只关心产品好不好用，能不能解决自己的问题。
到了海外市场，这个差别会更快显出来。
用户不买账，退货就会直接吃掉利润。如果产品碰到医疗边界，还会牵出法规风险。第一次体验做差了，用户可能连这个品类都不愿意再试。
所以这次分享里，安聪凯很少推自己的产品。他更想把一个问题讲明白：宠物 AI 硬件到底服务谁，边界又该划到哪儿。
PART 02
宠物 AI 硬件，说到底还是已有硬件加上 AI
安聪凯对宠物 AI 消费硬件的定义很简单：
「现有的硬件，加上一些 AI 的东西。」
喂食器、喂水器、猫砂盆、摄像头、项圈，这些产品本来就存在。AI 加进去，通常不是凭空造一个新品类，而是在原有产品上多加一层能力。
关键是，这层能力到底有没有用。
有些 AI，只是为了讲故事硬贴上去。也有一些，确实让老产品长出了新用法，把原来的品类往外推了一步。
安聪凯看 AI 硬件热潮，也是这个角度。
在他看来，大多数 AI 硬件并不是无中生有，而是把 AI 加到已有品类里，再重新定义一次。
此前，一些 AI 消费硬件突然走红，国内创业者和投资人也开始寻找类似机会。短时间内，市场上冒出不少新产品，也冒出不少新概念。
半年、一年过去，大家没那么上头了。
安聪凯在现场开玩笑说：「投资人也伤不起。」
PART 03
AI 把硬件的消费边界往外推了一步
安聪凯认为，AI 正在扩大硬件原来的消费边界。
一层跟钱有关，一层跟时间有关。
先说钱。
传统喂食器解决的是很具体的问题。
安聪凯家里有一只猫，肠胃不好，又喜欢暴饮暴食。一次吃太多，就容易便血。为了控制进食节奏，让它少食多餐，喂食器对他来说就是必须买的产品。
AI 加进来后，同一个喂食器开始能做更多事。
比如加上摄像头，自动捕捉猫吃饭的画面，再剪成有意思的小片段。宠主未必刚需这个功能，但可能会觉得好玩。手头预算够的时候，也可能愿意为这点乐趣买单。
再往外，还有猎奇和尝鲜需求。
用户听到某个新功能，第一反应可能是“这东西有点意思”，于是买回来试一试。
当喂食器不只解决喂食，还能产出内容，用户愿意支付的价格也会跟着变。
时间上的变化也一样明显。
很多人买了宠物摄像头，实际上很少打开 App。原始视频太长，原始数据也不好看，用户没耐心从头翻。
AI 可以把有意思的片段挑出来，也可以在宠物拆家、进食异常时提醒主人。原来一年开不了几次的 App，可能因此多了几个打开理由。
用户愿意多看几眼、多用几次，后面的软件服务才有留存和收费的可能。
硬件卖出去，只完成了一次交易。后面的价值，要看它能不能真的进入宠主每天的生活。
PART 04
一个产品能不能跑，先问自己三遍
做宠物 AI 硬件时，安聪凯会反复问自己三个问题。
第一个问题：这个痛点是真的吗？
喂食器能解决主人不在家时的喂食问题，也能帮一部分宠物控制进食节奏。问题足够疼，用户才会掏钱。
第二个问题：买回家之后，用户还会不会持续使用？
很多硬件开箱时很兴奋，用几天就被放到角落里。如果创业者还想靠软件和服务继续赚钱，就得让用户愿意一遍遍打开，而且每次打开都能有点收获。
第三个问题：情绪价值够不够？
AI 工作工具经常讲效率。养宠不太一样，情绪连接本来就是消费的一部分。
宠主花钱，有时就是想更懂它一点，离它近一点，也让自己放心一点。
这三个问题都答得上来，产品才有继续往下跑的基础。后面的变量当然很多，但这三问绕不过去。
PART 05
做北美市场，别等退货时才发现理解错了用户
现场有人问，做这类产品最难的是什么。
安聪凯回答：「最难、也是最关键的一点，是你要抓到它真正的需求。」
很多产品为了融资，或者为了让用户快速记住，会把功能讲得很满。但发布时说得再热闹，也绕不开一个问题：这个卖点，用户半年后还需要吗？
用户可能会因为一时新鲜买单。收到后发现不是那么回事，接下来可能就是退货。
安聪凯提到，海外硬件退货成本很高，有时可能接近硬件成本的一半。
他的建议也很直接。
如果准备做北美市场，产品还没完全成形时，就先去看当地用户在讨论什么。社交媒体、媒体、论坛，都值得翻一遍。再找当地用户聊，做问卷，慢慢验证最初的想法。
等产品有了 Demo，再让目标市场的用户试。
哪里不好用，什么功能没必要，哪些需求原来理解错了，最好都在这个阶段暴露出来。产品调过一轮之后，再决定软件功能怎么收敛，什么时候发售，要不要先做众筹或预售。
这套动作很考验一号位的精力和耐心。
但如果等到产品量产、发到海外、开始大量退货时，才发现自己理解错了用户，代价就完全不是一回事了。
PART 06
AI 可以提醒异常，别急着替宠物医生下诊断
现场有人追问：如果产品要给宠主健康建议，权威性怎么保证？
安聪凯没有把话说满。
他的判断很谨慎：如果产品一定要往宠物严肃医疗上靠，会很难。
尤其在北美市场，宠物医疗相关的法律法规更严格。产品很难保证每次判断都准确，也承担不起诊断责任。
即使在人类医疗领域，也很少有人敢把结果说得特别绝对。放到宠物身上，就更要谨慎。
安聪凯给出的边界很清楚：可以给建议，别轻易下诊断。
比如，设备通过睡眠、运动和行为状态发现异常后，可以提醒宠主继续观察，适当调整活动，必要时再咨询宠物医生。
AI 最好先当一个提醒者。医生的位置，别轻易碰。
在海外，功能讲得越满，责任也会跟着变重。一个听起来更强的功能，未必会让产品更安全。
PART 07
数据要从真实场景里一点点磨
还有人问：你们的数据从哪里来？
安聪凯说，这件事“相当痛苦”。
千一至感此前在人类身体健康方向做过多年研究，积累过心肺相关技术。后来，他们开始把人的技术迁移到宠物身上。
猫狗同样是哺乳动物，基础生理过程有相似之处。但同一组信号放到宠物身上，含义可能就变了。
即使有此前的技术积累，他们仍然花了接近一年，才让算法在宠物场景里慢慢稳定下来。
安聪凯现场说了一句很有画面感的话：
「我们公司每个人的双手捧过不下 100 斤狗屎。」
做宠物产品，绕不开真实场景。
你得养狗，也得进宠物医院。真实病例、日常行为和更大规模的动物数据，都会影响算法最后能不能用。
只是草草把模型接进设备，离真正的产品还差得很远。
最后还是要看狗怎么动、猫怎么吃，宠主到底为什么焦虑。也要看产品发到海外以后，用户为什么留下，又为什么退货。
PART 08
别用三成功力的产品，做坏一个新品类的第一印象
安聪凯还提到一个行业里很常见的问题：抄得太快。
一个产品刚出来，外观和硬件形态很快就会被模仿。国内供应链反应快，市场上很容易出现一种看起来差不多、能力却只有“三成功力”的版本。
对新消费者来说，200 元和 2000 元的产品到底差在哪里，并不容易判断。
很多人会先买便宜的试试。
如果便宜版本体验很差，用户可能直接否定这个功能，甚至连整个品类一起否定。到了这个时候，原本能力更完整的产品再进来，也得先修复用户的第一印象。
海外市场教育用户本来就贵。再叠上退货成本和差评，第一次体验一旦做坏，后面很难补。
所以千一至感在产品没有打磨好之前，并不急着把功能全部讲出来。安聪凯在现场被问到具体功能时，也有意保留了一部分信息。
新品类早期最怕的，就是把第一印象做坏。
PART 09
先把需求摸准，再谈 AI 宠物
宠物 AI 硬件很容易讲出一个漂亮故事。
海外宠物消费能力强，硬件本来就有出海空间，再加上 AI 带来的新功能和新交互，故事很容易成立。
这几个词放在一起，已经足够撑起一场路演。
安聪凯整场都在给这套叙事降温。
技术可以讲，融资故事也可以讲，但都别放在用户前面。参数不等于价值，健康建议也别包装成诊断。需求还没验证清楚就急着发售，很容易提前耗掉一个新品类的信任。
宠物 AI 硬件不用急着证明自己有多 AI。
宠主每天用得上，能少焦虑一点，多理解宠物一点，这件事已经很难。
AI 一旦进入硬件、供应链、宠物医院和海外退货这些环节，问题就会变得很具体。
做出来，只是第一步。
真正难的是：用户为什么买，买回去还会不会继续用，产品到底帮他解决了什么。
答案不在路演稿里。
它在宠物医院的数据里，在海外用户的试用反馈里，也在那句“100 斤狗屎”背后的真实场景里。
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