目录

• 一、为什么幸福度会是流量入口？
• 二、技术底座：如何读懂猫心？
• 三、实操演示：搭建"幸福度分析Agent"
• 四、产品设计：打造"网易云式"年度报告
• 五、商业闭环：从情感到消费的转化链
• 六、技术边界与伦理红线
• 八、最后的话
• 附录：快速上手清单

《2025年中国宠物行业白皮书》数据显示，2024年中国城镇宠物消费市场规模突破3000亿。

但在现实中，大部分的智能宠物用品还在回答 猫吃了多少，主人没法知道 猫开不开心。 抖音有个很爆火，拍猫咪查看它对这个家的满意度。这看似是个娱乐噱头，实则暴露了一个千万级的商业空白：主人不仅想知道猫有没有病，还想知道它开不开心。

小红书上 猫咪情绪识别相关笔记超50万篇，知乎 如何判断猫是否快乐话题有1.2亿浏览，但现有的解读都是看尾巴猜心情。

今天我们用AI把碎片化的猫咪日常数据，提炼成幸福度报告，搭建一套 猫咪幸福度分析系统*。

一、为什么幸福度会是流量入口？

养猫本就是情感需求

看一组对比数据：

区别：硬件解决的是"有没有"的问题，而情感报告解决的是"好不好"的问题。前者是一次性消费，后者是成瘾性消费。就像网易云音乐年度报告，用户会主动分享、对比、炫耀。

抖音特效的启示

那条爆火视频的评论区，藏着两种典型用户：

1. 炫耀型：我的猫给我打了95分
2. 调侃型：负62分...是不是我做错什么了（狗头）

洞察：这两种用户都有传播动机 + 消费动机。炫耀型会分享报告（免费流量），调侃型嘴上说着不在乎，实际非常在意（转化）。

二、技术底座：如何读懂猫心？

四个维度构建猫咪情感数据库

传统宠物硬件是"哑"终端，猫砂盆装上传感器，只知道重量变化，不知道这意味着什么。我们要做的是把给数据翻译。

维度1：声音情感分析

数据来源：家里的摄像头、智能音箱 技术方案：阿里开源的FunASR（语音识别模型）

分析逻辑：

# 伪代码示例：分析猫叫声情感
import funasr
加载音频
audio = load_audio("cat_meow.wav")
提取声学特征
features = funasr.extract_features(audio)
判断情绪类型
if features["pitch"] > 800 and features["duration"] < 0.5:

emotion = "焦虑/疼痛"

elif features["pitch"] < 400 and features["duration"] > 1.0:

emotion = "满足/撒娇"

实际应用：

• 半夜叫声频率 → 判断是否孤独、发情或身体不适
• 音调变化 → 区分 我饿了"短促尖锐）和 我想玩（绵长柔和）

图注：左侧为焦虑状态（高频、短促、不规则），右侧为满足状态（低频、连续、平稳）

维度2：生理数据解读

数据来源：智能喂食器、饮水机

关键指标不是 吃了多少，而是怎么吃的：

技术实现：

# 伪代码：进食速率分析
def analyze_eating_pattern(feeding_log):
    # feeding_log = [{"time": "09:15", "amount": 20g}, ...]
intervals = calculate_intervals(feeding_log)

if len(intervals) > 6 and avg(intervals) < 2:  # 一天吃6次以上，每次间隔<2小时
    return "心情愉悦，少食多餐"
elif max(speed) > baseline * 1.5:  # 进食速度突然飙升
    return "警觉：可能出现焦虑性暴食"

维度3：行为轨迹识别

数据来源：摄像头

核心动作识别：

踩奶次数 = 幸福度硬指标 猫只有在极度放松、回忆起幼猫时期时才会踩奶。用CV算法识别这个动作，可以量化 安全感。

# 使用OpenCV + MediaPipe识别踩奶动作
import cv2
import mediapipe as mp
def detect_kneading(video_path):

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

pose = mp.solutions.pose.Pose()
kneading_count = 0

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 检测猫的前爪动作
    results = pose.process(frame)
    
    # 判断是否为"前爪交替按压"动作
    if is_alternating_paw_motion(results):
        kneading_count += 1

return kneading_count

图注：红点标注前爪关节，绿色轨迹显示交替按压运动

躲藏时长 = 压力指数 猫躲在床底、柜子里的时间越长，说明环境压力越大（可能是有陌生人、装修噪音、新宠物等）。

维度4：排泄规律

数据来源：智能猫砂盆

关键指标：

• 如厕时长 → 便秘 or 焦虑（正常<3分钟）
• 深夜如厕 → 睡眠不安 or 膀胱问题
• 埋砂次数 → 安全感（埋得越久越缺乏安全感）

情感关联： 一只幸福的猫，排泄规律稳定（每天同一时段），埋砂动作简洁。如果突然出现 半夜2点如厕，埋砂10次以上，说明环境让它紧张。

三、实操演示：搭建Agent

方案选择：Coze 或 本地部署

方案A：用Coze搭建

核心思路：把数据喂给大模型，让它扮演 动物行为学家。

步骤1：在Coze创建智能体

进入 coze.cn，点击"创建"，填写：

• Bot名称：猫咪幸福度分析师
• 介绍：动物行为学专家，擅长从数据解读猫咪情绪

步骤2：配置【人设与回复逻辑】

【系统角色】
你是一名资深动物行为学家，精通猫科动物心理学。你的任务是根据用户提供的猫咪本周数据，分析其幸福度，并给出可操作建议。
【输入数据格式】

{

"睡眠时长": "平均14小时/天",

"进食次数": 8次（少食多餐）,

"夜叫": 3次（凌晨2点、4点、6点）,

"踩奶": 0次,

"躲藏时长": 累计6小时,

"排泄异常": "昨晚2点如厕，埋砂12次"

}
【输出要求】

幸福度评分（0-100分）
情绪状态（兴奋/平静/焦虑/抑郁）
关键问题分析
改善建议（具体到产品推荐）

步骤3：测试输出

输入示例数据：

{
  "睡眠": "12小时/天（低于正常值）",
  "进食": "3次大餐（焦虑性暴食）",
  "夜叫": "5次",
  "踩奶": "0次",
  "躲藏": "8小时"
}

AI输出示例：

1. 幸福度评分
40 分（多项负面指标集中，焦虑状态明显，核心需求未满足）

2. 情绪状态
焦虑（结合「焦虑性暴食」「频繁夜叫」「长时间躲藏」「无放松行为」判断，内心不安感强烈）

3. 关键问题分析
睡眠不足：日均 12 小时低于猫正常需求（12-16 小时 / 天），导致精力失衡，加重情绪波动；

焦虑性暴食：非健康少食多餐，为情绪代偿行为，反映内心缺乏安全感；

夜间频繁夜叫：可能因「精力未释放」「环境焦虑」「夜间需求未满足」（如缺水、无聊）；

缺乏放松行为：0 次踩奶（成年猫踩奶是「舒适满足」标志性行为），说明未处于放松状态；

长时间躲藏：累计 8 小时，核心反映「环境安全感不足」，是焦虑的直接体现。

4. 改善建议（具体产品 + 可操作方法）

▶ 【焦虑缓解核心】
费利威经典扩散器（推荐）：插电持续释放猫费洛蒙（模拟母猫安抚信号），缓解环境焦虑，每日 24 小时使用（连续 2-3 周见效）；

小佩智能喂食器（推荐）：定时定量投喂（建议分 4-5 次，避免大餐），APP 远程控制，从根源减少焦虑性暴食。

▶ 【睡眠 & 安全感提升】
猫乐适半封闭猫窝（推荐）：高封闭性 + 柔软内衬，放置在安静角落（如衣柜旁），提供「躲避式安全感」；

佩奇法兰绒宠物毯（推荐）：铺在猫窝或躲藏处，柔软材质提升舒适感，可沾主人气味增强信任。

▶ 【夜间问题解决】
宜特猫薄荷逗猫棒（推荐）：睡前 1 小时互动 15-20 分钟，消耗多余精力，减少夜叫；

小佩自动饮水机（推荐）：保持水新鲜流动，避免夜间因缺水夜叫；

带铃铛的毛绒小球（推荐）：夜间放置在猫活动区，轻度互动缓解无聊。

▶ 【行为引导技巧】
猫夜叫时不回应、不互动（避免强化不良行为），可轻拍猫窝安抚但不离开；

白天在猫躲藏处放置小零食（如冻干），逐步引导信任，减少躲藏时长。
按以上方案调整 1-2 周，可明显缓解猫咪焦虑状态，提升幸福度。

图注：左侧输入结构化数据，右侧AI生成详细分析报告

方案B：本地部署（隐私合规版）

图注：Qwen模型

适合宠物医院、连锁品牌等需要数据不出域的场景。

推荐模型：Qwen2.5-7B-Instruct

理由：

• 7B参数适合消费级显卡（3090 / 4090）
• 中文理解强，适合"猫语翻译"场景
• 开源免费，商用无风险

部署命令：

# 使用Ollama一键部署
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b

API调用示例：

import requests
url = "http://localhost:11434/api/generate"
prompt = f"""

你是动物行为学家。分析以下数据：

{data}
给出幸福度评分和建议。

"""
response = requests.post(url, json={

"model": "qwen2.5:7b",

"prompt": prompt,

"stream": False

})
print(response.json()["response"])

成本对比：

• 云端Coze：免费额度1000次/天，超出后约0.01元/次
• 本地部署：硬件成本1.2万（一次性），电费约2元/天

图注：Ollama成功加载Qwen2.5模型，占用显存约12GB

四、产品设计：打造网易云式年度报告

核心设计原则：让用户主动转发

参考网易云音乐年度报告的成功经验：

• 数据可视化 → 降低理解门槛
• 拟人化文案 → 增强情感共鸣
• 社交对比 → 激发分享欲

模块1：情绪雷达图

技术实现：ECharts.js

// 伪代码：生成雷达图
const option = {
  radar: {
    indicator: [
      { name: '黏人度', max: 100 },
      { name: '活泼度', max: 100 },
      { name: '独立性', max: 100 },
      { name: '社牛度', max: 100 },
      { name: '慵懒度', max: 100 }
    ]
  },
  series: [{
    type: 'radar',
    data: [{
      value: [85, 60, 40, 70, 90],  // AI计算的分数
      name: '你的猫'
    }]
  }]
};

文案示例： "你的猫是【黏人小公举】人格，黏人度击败全国92%的猫，建议每天至少陪玩20分钟，否则它会用半夜跑酷报复你。"

图注：黏人度85分（高）、慵懒度90分（超高），典型的"起床困难户+撒娇精"性格

模块2：年度高光时刻

数据来源：摄像头AI抓拍 技术方案：

1. 用YOLO检测猫的关键动作（跳跃、打滚、踩奶）
2. 提取每个动作的"最佳帧"
3. 用AIGC生成配文

示例画面：

• 画面1：凌晨3点猫在客厅狂奔 文案：这是你想我想得睡不着的一天（虽然我在睡觉）
• 画面2：猫趴在阳台晒太阳 文案：2025年第278个摸鱼的下午，岁月静好

左上-半夜跑酷；右上-阳台瘫软；下方-对着空气发呆

模块3：全网PK排名

对比维度：

• 你的猫幸福度击败了全国XX%的猫
• 你是【宠溺型】铲屎官，全国仅有15%"

炫耀点设计：

• 排名前10% → 铂金铲屎官徽章
• 幸福度>90分 → 猫生赢家称号

社交裂变机制： 点击 邀请朋友测试，双方都能获得 高级报告解锁券（还能对比两只猫的性格差异）。

五、商业闭环：从情感到消费的转化链

数据驱动的精准推荐

核心逻辑：情感报告不是终点，而是消费决策的起点。

转化话术示例： AI报告显示本周运动量不足 → 弹窗：猫咪可能太无聊了！试试这款智能逗猫棒92%的猫玩后睡眠质量提升。限时立减50元

六、技术边界

避免贩卖焦虑

错误做法： 报告显示 你的猫幸福度只有50分，再不行动就晚了！

正确做法： 你的猫目前状态良好（70分），以下建议可以让它更开心：[具体方案]。如果分数持续下降，建议咨询兽医。

核心原则：提供信息 + 建议，而非制造恐慌 + 强推产品。

七、最后的话

AI不是用来监控的，而是用来翻译的。

猫不会说话，但它的每一个行为都在表达。睡觉的姿势、吃饭的速度、半夜的叫声。以前我们只能刷刷宠物专家的视频，现在AI就可以帮我们翻译。

这让人和猫的关系更亲密、更科学，当主人看到报告上写着你的猫本周幸福度95分，它很爱这个家，这份安心和快乐，值得付费。

附录：快速上手清单

本地部署命令速查：

# 安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
下载Qwen2.5模型
ollama pull qwen2.5:7b
启动服务
ollama serve
Python调用示例
import requests

requests.post(‘http://localhost:11434/api/generate’,

json={"model": "qwen2.5:7b", "prompt": "分析猫咪数据…"})

(本文代码为演示逻辑，生产环境需完善异常处理、并发控制、数据加密等)