“宠物开口说话”，这个 AI 让宠物主感动到哭 ！| 对话Traini创始人孙邻家

00:05就我经常思考，就什么叫native AI嘛，原生这件事情，我觉得我们属于。但是我们因为有共情，我们可以让用户感知到，可以传播。所以我觉得在共情的这个能力上，对用户的影响或者给用户的帮助会更大。

00:24我其实觉得创业是把自己个人的擅长和一个市场的痛点结合到一块儿，然后去做。你在做创业的时候，应该已经做好了足够的心理准备，说这个旅程一定不是一帆风顺，百分之九十九都say no，然后那个才是常态。

00:46至少百分之七十的时间放在找PM上。如果你有一个团队了的话，再把剩下的百分之二十的时间放在找人上，然后剩下的百分之十用来找投，找投资。

02:02谢谢Mars。Hello hello，文浩。光辉历史谈不上啊。那我自己的话，因为我已经连续创业十三年了。我之前在国内创业过七年，然后在美国创业第六年。

02:12之前一直都是做这个本地生活服务数字化。国内这个，呃，管这个叫法更简单，对吧？叫O2O，主要是做这个。我2018年来美国，最开始一直在做这个亚洲餐的外卖平台，做了四五年的时间。然后在22年，创立了Traini。

02:29我们自己定义这个Traini呢，是一个集内容生成、搜索和推荐于一体的这样一个宠物情感互动的平台。它其实是一个AI native的community，一个社区性质的，对。那在具体的产品上，就是说大家现在看到的这个宠物行为翻译的这个部分，那我们其实是通过这个多模态来打造了全球首个具有动物情商或者说宠物情商的这样一个对话式AI。

02:57然后我们把它叫这个PetGPT，然后从而实现这个情感的计算，然后最终帮助这个呃宠物实现人化的交流，啊就和人一样的这样交流。那我们自主开发的这个呃一个模型呢叫PEBI，然后这个模型呢主要是让Traini能够识别宠物的这个情绪和行为，

03:19然后带来真正的这种同理心的关怀。另外呢，长线上我们也希望帮助兽医能够提供这种精准的医疗诊断，就健康诊断的辅助。我们最终其实希望让宠物主能够更好地理解宠物的，就是这种复杂的行为，提供这种个性化的，呃，宠物护理的，呃，解决方案。

03:41对。这个是我们现在呃在做的事情上，因为我们把它做成了一个交互式AI，就是一个机器人的形式。就是未来我们也希望让它能够除了理解宠物和人的这种复复杂的意图之外，呃——也能够帮宠物主直接去操作，就比方说搜索，然后完成这种任务。

04:01如果它需要服务的时候，我们可以直接基于这个宠物的呃理解，这种个性化的理解，直接去给它自动匹配搜索，然后实现这种服务的整个的这个task的过程的完成。我们最后希望这样，然后进一步提升，就是呃，这个人机交互的，呃，这个体验。

04:20对。这个是Traini现在就是说整个做的事，以及我们未来想做的事，非常完整。

04:59对。这个其实准确的说是从用户身上不断不断挖过来的。当我我之前养养养宠物，然后我们也有自己也有这个需求。但是它直接的还是跟我的工作关系，就是工作有关系。因为我之前在做外卖平台的时候，我们遇到了很多女生找我们的司机代买狗粮。

05:19所以我们那时候其实是先了解了这个行业，然后在做行业调研和用户调研的时候，用户给我们的反馈是说他们经常有各种的行为问题。所以那个时候就想成立社区，做社区这种智能社区，帮他们去解决这个问题。然后做了智能社区之后，用户在使用我们的产品的过程中——他们就会，哎，那要做这种，呃，宠物的行为解读，

05:43他们会经常给我们这种反馈。所以我们就开始考虑说，那在科学性上、技术线上，然后以及数据上怎么样去，呃，做。呃，所以我们就做了深度的这个准备吧，然后包含团队的准备。我为此，对，特意找来了之前的OpenAI的工程师来做我的合伙人，然后来保证这个模型能够训得出来，

06:06对吧？就是在技术路线上能够呃行得通，所以还是做了非常非常多的呃准备。就是在这之前，我们也做了很多的这个test，给你看的视频，呃——也是我们变得popular，是一个呃无心插柳的事情。我们其实最开始就是想用它来测试用户的需求的。

06:27因为那个时候我们刚上线了这个照片的翻译，就通过照片来翻译这个狗狗的呃这个emotion，这个情绪的部分。然后我们当时想说，呃因为我们后边要做这个狗叫声和这个呃视频的这个翻译嘛，然后我们也想说，那这种方式是不是用户真实的需求，以及他们有没有其他的这个呃诉求。

06:49所以我们当时就发了这个视频去进一步呃测试，结果呢就是一大堆的用户来给我们反馈。然后首先这个需求是直接明确了，对吧？然后还衍生出了两个需求，然后另外一个需求就是，呃，你们有硬件吗？对吧？就是有没有翻译器类似的东西。

07:08第三个需求是，你们可以做猫吗？我们家的猫也需要翻译，能翻译猫吗？就会出来这些。所以我们因为这个，然后就在这个基础上，然后又去做了大量的工作。然后包含，因为我们现在是一个app based的嘛，就是一个APP形式的，所以在app里边，

07:26然后用户怎么样去交互，我们原来是用chat，然后就聊天的这种方式。在那里边往上上传，然后最近我们又改了一个新的版本，然后把它直接变成homepage，对吧？然后在homepage上直接可以去点，直接去翻译，这样就让它用户非常的容易找到。

07:42就等等这些，我们还是做了很多的调整，其实都是一步一步按照用户的反馈和需求不断进阶过来的。

08:09首先必须得明确的就是动物之间的交流，它其实不只是用这个语言来交流，它是一个多模态的交流，就它会用表情、肢体语言，然后叫声同时来表达。所以我们的定位也是一个宠物行为的翻译，我们从来没讲过我们是狗语的翻译，对吧？就很多人呃自己有自己的解读，所以这个还是就是不太一样的。

08:36那基于这个动物属性的部分，它们之间是可以交流的。然后呢，但是因为狗狗和就是宠物狗和其他的动物还不太一样的地方，因为它在我们的生活环境当中跟我们住在一块儿，这个特别的近，离我们的生活特别近，所以它们会去受到我们的呃影响，就是我们的行为，然后比方我们会对它训化，

09:00对吧？然后教它，然后呃说什么，然后怎么样去跟它交互，那这些都会影响它的行为。所以这种时候它在表达的时候——它就不只是一个呃叫声了。现在其实你可以在社媒上你可以看得到，有好多的那种狗狗，呃它可能在叫的时候就是类拟人声，对吧？

09:20就它其实甚至不是拟人，它是类拟人声，然后可能啊啊啊，我想我我想什么。对，就是那种。那些其实很多都是因为狗狗跟我们生活的太近了，然后它可以去，例如像边牧，那像边牧的话，呃——边牧当然可以训，对吧？你可以训出来，结果会非常的好。

09:38但是边牧的智商，你即便是不训，你只要做这个动作，不断地在它面前做，它就可以模仿，它是可以做到的。假设扔垃圾，对吧？你吃完了一个东西，然后你要到那儿去，然后要把那个打开，垃圾盖儿，发现大象装进冰箱分几步就一样，然后垃圾扔到垃圾桶里分几步，对吧？

09:58过去踩一下，盖儿打开，丢进去，哗，盖上，OK。它天天看天天看，它可以学会的。所以就是它会受到我们的影响，但是就是说这两个部分吧，一个部分就是动物本身的这个属性，例如说两个狗之间叫，然后这个时候可能是有危险，对吧？它的那种叫声就告诉另外一只狗是知道的，说这是有危险，它就会赶紧跑，是吧？

10:19然后它就会跑，也有像我们刚才讲的这种，就是受人的这种影响，它可能去扔一个垃圾，然后过来那个让你抱一抱啊等等这些，这个都是跟我们的交互之后衍生出来的很多的行为。

11:00对，我们是选择了这个路线，就是现在也有科学界，呃，科学家，呃，像密歇根大学之前有做，就是说他们用纯粹的叫声，但它那是定向采集的，它会刺激狗狗发出这种叫声，它定向采集，然后去，呃，训练。但是我们觉得这个呢，首先就是你的这个准确度会受到影响，因为你很难拿到那么精准的，呃，这个，呃，

11:23语料。然后另外一个呢，就是狗狗在叫的时候，同一种叫声里边它可能有，就是多种意思的表达，这个可能是跟，就是当下的这个环境发生的影响有关系。那这种时候你怎么判断它这个声音到底是什么意思？所以你要去看它的表情啊、肢体语言，然后以及它甚至它的对对象的对象是啥，对吧？

11:48就对面的对象是什么，然后等等这些来综合判断。我觉得这样的话才更可以，可以说更专业，或者说更科学，去理解它的整个。

12:30对。是可以的。

12:34技术是可以平移的。这个里边其实我们要看，就是现在大家，呃，至少在科学界，大家会认为就是狗它其实是有语言的，只是它的语言不那么发达。然后鲸鱼是有语言的，那它的，对，它的语言体系，呃，就是信息体系那个丰富度其实是比狗要高很多的，

12:55这个要发达。但是鸟好像没有。但是我知道好像韩国还是还是日本一个大学教授在做那个鸡的GPT，Chicken GPT，然后他是特别想知道鸡在说啥，所以去了解。我觉得了解动物的习性或者说这些表达的话，呃。

13:14确实是，呃，用类似的科学方式，对吧？但是只是它的表达的丰富度，那鸟的这个表情，或者说至少我们看不到它的表情吧，比较难，对吧？但肢体语言可能还可以，但它的肢体语言可能不会像狗那么丰富，我觉得这个可能会受到影响。

13:37我认为是可以沟通信息，只是沟通的比较少。

13:46那倒可能也不，那倒可能也不至于。

14:29那你应该自我反省一下，为啥它只烦你不烦别人？

14:42那它是看见它就烦吗？嫌就嫌弃吗？

15:04我觉得这就是一个很有意思的，呃，事儿。对。就任何事情肯定都有两面性嘛，但我们就我们认为就是说帮助我们去聊，深度的了解它们，还是可以让你知道啊，为啥就说它它嫌弃你的更多，对吧？那嫌弃宝宝有可能是因为宝宝叫，它就是经常的哭闹，然后它可能会觉得有噪音，对吧？

15:25那嫌弃你，你不是，那是不是你虐待它了？呃，或者说你可能不小心，它报复你，对吧？你像Ella他们家的狗狗，她上次讲就是说，呃，她出差，因为没有办法，她就放到她爸妈家去，对吧？然后，然后它

15:41对，它回家就到处尿，对吧？然后它只是只要它回来，就那一段时间到处尿，它就是报复她啊，那是因为它看不见她，它报复，对。那也是它们宠物表达情感的，呃，一种方式，或者情绪的一种，呃，一种方式。但

16:24只是因为你没洗澡，所以它不喜欢你。

16:29我我我觉得这可能会引发我们更多的反思嘛，就是，呃，为什么是，就是例如说我们是不是有什么不好的行为，呃，或者习惯，然后，呃，影响到它了。但是我们因为是这个世界的主宰，对吧？所以我们可能都根本就不care那个，但是它其实表现出来了，因为这个你影响到我了。

16:48那我们应该要反思说，它作为我们家庭成员之一，我们应该怎么样跟它相处。世界的主宰，但是在这一段情感的交互当中，我们是平等的，我们应该是不是换个方式去对待它？

17:08那也有可能，它看你不爽，是因为你铲铲屎铲得太慢了。

18:01我觉得就是做垂直领域里边，它的数据量不会像general的那些大模型那个数据量那么大，这是，这是一个。第二个呢，其实做fine-tuning呢，可以做，可以做的原因是，虽然我们，呃，最终训练的时候要用人，那我们就要想怎么样把它转化成人的语言，或者是人能够理解的，这样机器去理解其实是OK的，对吧？

18:26那，呃，因为我们的人类的语言，我们能听得懂，直接可以转成文字。那动物的，我们因为不能听懂，所以不能直接转成文字，所以我们先要做语义的定义，转成文字，假如说我们要做fine-tuning的话。转成文字，转成我们能理解的，机器能理解的，然后再去，这这是方法之一啊。

18:46那另外一个，我们实际上是这两个方式同时用，就是不是只单用一个。我们自己也根据狗狗的品类做很多的这个自己的模型，然后在那个推理上，我们也就是在这个效果上，我们也去做这个，呃，fine-tuning，然后变成，呃，机器能够。

19:05那这个过程当中，呃，其实方法论上也比较直接啊，我们就是把专家的domain knowledge变成这个数据标注的标准。简单点说，其实就是这个。然后你在这个过程当中，对。当然这个标注的过程中它是比较复杂，你需要的资源，呃。

19:23然后包含这个，呃，专业性都很强。那另外一个数据的部分的话，我们这个行业里边确实是没有那么多结构性的数据，大量的这个数据集，你确实就是它就是非结构性的。我个人认为就是创业公司其实很多的时候要去干这些脏活。然后我们要想办法去建立一个一个通道，然后是能够形成这个数据飞轮，然后不断拿数据进来的。

19:50因为你并不需要在一天之内把罗马大，把这个罗马大厦建建成，对吧？帝国建成，你可能需要比方一年两年，OK，那你在这个过程中，你能够采集到多少数据，以及怎么样去采集数据。这个事情就变得很重要。所以我们一直在考虑的是怎么样去优化这个AI的系统。

20:09然后这个系统当中其实有一个很大的部分，呃。有两个因素哈，一个是数据的采集，那数据采集怎么样让用户贡献，然后形成这个飞轮。那另外一个，数据标注，除了专家之外、机器标注之外，还有一个就是用户标注。所以这些方向都是我们在想的。

20:27当然你有一个零到一的过程，那比方公开的数据，然后能不能用，然后用了之后它会达到什么标准。那我可以非常开诚布公地讲，公开的数据现在用的话，估摸着做出来的结果也就百分之三四十吧，就准确度的话，因为它同质化特别的高，然后就很多都用不了。

20:46这个是做垂直领域的好处，我觉着，就是好处的话，就是你只需要定向的。像我们只需要定向的采集狗狗有行为的这种视频，就这种素材，我们用来做这个。那我们就想着各种的办法，对吧？跟各种的渠道，跟用户去合作，然后拿到这样的数据，就OK了。

21:06它的数据集、数据量其实远比我们认为的那种大模型的数据量低很多。大模型当中数据量要求很高的，有一来自于很大一部分在那个推理的部分。如果你的太少了，你做推理，它效果是不好的。但我们其实不是，我们定向解决宠物的这个行为的这个问题，在这个部分我们就专注在这之上。

21:28然后它，我们需要的是就是高质量的数据。而不是就是大量的，你要量，但是那个量说它不是一个general很宽泛的一个量，我们是要准确的，然后这种高质量的，然后一定的数量级，这样一个过程。

22:56不是，这个确确确实，就是说这也是我们产品跟别的产品的差异吧。就是我们不是做语这个语音的映射，就是不是做狗叫声的映射。你做狗叫声的映射，准确度首先是没有办法保证，情感度也是没有办法保证，就你没有办法实现这个共情。那我刚才前面讲了嘛，就是我们用这个多模态，你用多模态的话是通过视频去，呃，去理解它，它不是只是通过叫声。

23:24然后这是技术上的差别啊。第二个就是关于这个，呃，多情感的问题，呃。首先，狗和猫都是有多情感的，这个是科学家已经证明的。然后猫的会少一点，猫大概在十五种左右，狗有二十多种。就是这个，它是一个多情感的。

23:42作为用户而言，或者说宠物主而言，有很多的时候没有能力去解读它的那个怎么样，这个表情或者这种情绪是什么意思，就是这种多情感，他可能解读不出来。他只能像你，我们可以想象一下，多数的情况下，多数的宠物主，他只能解读，就是说他做出这种比较明显的行为表现的时候。

24:05像像刚才这个Mars说的，他要扇你，对吧？他那个表情是那样了，然后你才知道。但是你觉得他嫌弃你，是嫌弃吗？或者说他那个里边有没有别的成分，这个其实宠物主是解析不出来的。那我们其实就是要需要，就是大量的这个，呃，行为专家，然后，呃，把他们的domain knowledge就变成这种，就是数据集之后，

24:27呃。去训练之后，我们可以去精准地理解它。然后这是第二。第三是还有一个产品定义的问题，就是你产品定义了之后，它最终要变成一个什么样子。我们的产品实际上有两条线，一条明线，一条暗线。

24:43明线是你直接用模型来翻译宠物的行为，对吧？这个，然后但是因为我们是一个聊天base的，你聊天的base的用户可能会去问很多的问题。就是他不是说只传上来，你传上来你可以去描述描述，让他就说你想了解什么。那这个的话就要用到大模型，这是其一。

25:05我们另外一条线，对话式机器人嘛。那对话式机器人，你可以理解它跟宠物没关系，只是把你的宠物的行为、情感都记录下来了，然后用它的方式，就是来跟你聊天。那个就是一个纯大模型的方式。那它如果不能够去不断地generate新的东西出来。

25:27基于你对你这个宠物的，呃，个性化和情行为的理解的话，那它完全没有办法，对吧？那你很快就就就枯燥了，这个就跟那个CAI一样，对吧？角色生成一样，如果它不是持续的更新，不断地去的话，那你你就没有了。所以我们其实有一条明线，一条暗线。

25:46这也是为什么我们选择用语音输出和chat作为产品的一个底座的，啊，一个一个考量吧。

26:41大部分对，然后我们标注的过程是用宠物行为专家来标。

26:51我们我们用我们自己用视频，就现在大的模型公开的没有，对。这也是难的地方。就像4O，它都没有，它它都没有开放，对吧？也用不了。然后另外一个，即便是开放了，现在能做多模态的是做人的，就像你前面提的，它是做人的，没有做动物的。

27:07所以这个就是需要我们自己来做啊。

27:16有。但是我们那时候是做的社区，就用社区的形式来验证说，那，呃，用户愿不愿意就是在行为这个方向上去有更深度的，呃，使用啊什么的。所以我们其实最开始发社区的版本的当中，我们在社区里边还上了那个宠物行为纠正的这个solution，

27:38就是训练狗狗的那个，呃，solution，对。就是因为我我们是做人宠互动，对吧？就是你你这个互动的过程中，你训练狗狗其实也是互动的一部分。因为你在训练的时候，如果这狗狗不听，以及它做出反应，你你理解不了，你怎么样去纠正它，就等等，

27:55这些都是在反映在这个，呃，行为问题上。所以我们在那儿做了，做，对，做了很多的验证的。到目前为止，我们的app已经做了就五个版本了，就我们再发一个新的版本，已经是五个版本了，第五个版本。

28:44对。我们那个时候其实内部已经做了，就是我们产品已经做了，但是我们没有发给用户用。然后我们想也去看一下用户在这个方面的需求是不是会有这个出入，所以我们就先先发demo，让用户来，对，测试用户的需求。

29:12对。其实我觉得就是你产品不一定说，呃。因为现在现在猜测啊，我我也不知道细节，别像那个，呃，OpenAI，大家都有一个论调是说OpenAI之前的时候每次发都是隔代发。就实际上它可能现在已经，呃，那个五已经做好了，在做六了，然后它现在现在发的是四，对吧？

29:32然后等它发五的时候，它已经在做七了，就它隔代发。但假设这是真的的话，那我想表达的意思就是说你所有的产品做出来，你可能那个效果或者这种方向它不一定那么好的时候，你可以先一发一部分，对吧？然后用demo的形式去test用户是不是有这个需求。

29:58这个方向上至少在短期内我们还是会用PLG吧，就产品来驱动增长。我们这个事情首先就是。这个比较空白嘛，然后没没没有比较好的产品，然后来帮用户解决。所以我们首先在产品上只要做的效果好，用户自然会有口碑的传播。那现在其实我们也验证了，对吧？

30:19像demo啊什么它已经验证了，那我们只要需要把产品做到这个样子，然后通过比方说像KOL什么的，然后去放大这个效果，啊用户呃就会来。那我们过去的这些时间里边的用户也都是靠这种方式，然后自然增长来的。这个还是依然是我们呃最核心的。

30:38另外的话，我们其实长线上是希望去做成社区嘛，然后社区的话就可以在用户关系上去做裂变，啊去做长线的这种啊裂变，例如说像呃邀请他的家庭成员呀，朋友啊，可能是在比方说这种社交场景里边可以跟其他的人去meet up。然后再邀请啊，就是通过这种关系链，然后去做这个呃深度的裂变。

31:04这个方向也是我们在呃长线上呃会去考虑的。然后第三个点上的话，我们会围绕着呃模型能力及用户上传的素材，去做一些内容上的新的尝试、创新。比方说狗叫吧，对，我我不讲细节了啊，因为这个我们还没那，我先暂时先保密一下。比方说像狗叫，既然用户已经把狗叫传上来了，他是做行为分析，对吧？

31:32他只想知道狗叫什么意思，那狗叫有没有可能再去generate之后成一个新的内容。我们可能会在那些方面也去探索，假设能够做出来一个比较好玩，我们现在看技术上是有可行性的，又做出了一个比较好玩的东西，那这个东西就可以可能引导用户又去做，就是吸引更多的用户进来。

31:53大概会在这三个方向上去发力，做增长。有道理。

32:19对。这个肯定很吸引用户的。对，所以

32:34对。所以这个里边它最大的机会或者说嗯需要做的地方是你怎么去形成这个社区。对你形成了社区，你有用户base，然后你再去做这些东西，你你这有，对，都好办。

34:06这是一个很好的问题啊，我觉得是这样的，如果我们不相信专家标准的话，因为现在市面上的那些，我说实话，当然如果说百分之百这有点绝对，至少绝大部分没有采用专家标准。因为那个成本太高了。啊，大家不，之前不会那么做。然后另外一个呢，就是多模态这个东西也是今年，至少是今年，然后才才变得成熟，对吧？

34:30在之前的时候基本上也不成熟，所以就是他没有这个技术的支撑。在这个基础上我们来看，如果我们都不相信专家标准的话，那我们就没有办法。刚才讲了，就是说我们不是一个纯叫声的这个呃翻译。那这个叫声的解读，对我们是基于他的行为来解读。

34:49那这个行为我们是专基于专家，这就跟医生一样，我们去看病，然后医生告诉我们的说你这个是什么什么什么原因。那他的这个哪来的呢，他是基于他做了大量的呃研究，对吧？科学家做的研究出来的这个结果。那我们这个也是一样，我们这个也是基于科学家做了大量的宠物行为的研究得出来的。

35:15那这个就是人类，可以这么说，人类能够理解的宠物最高的呃程度了。当然它肯定是有不准的成分在，因为毕竟有好多的这个东西还是需要不断地去探索。但是我们目前根据很多的论文呃来看，呃。就是现在在技术上，就是在科学性上，它是没有问题的，没有问题的问。

35:38现在很多的科学家，呃，用用用的方式，他遇到的问题也是数据量的问题。就是他数据量够了，然后是能够出现更好的，呃，效果和结果的。啊，这是一个。所以，如果不相信这个标准，那这个事情就就就就没得玩了啊。那第二个呢，就是，呃，在用户端，我们其实主要还是考虑说用户可以有一个反馈机制，让我们知道它是准还是不准。

36:05然后这个不准是因为什么造成的，我们其实可以去修正的。我觉得这个比，就是说那个绝对的准确率而言，要就是更有意义。现在来看，根据我们的用户呃使用的这个情况来看，用户并不追求绝对的准确率。就现在市面上可能30%，从30%到80%，甚至到到到90%，这个对用户来说是极大极大的提升。

36:34他并不要求100%，他也不要求说，呃，因为行为表达的时候，像说，假设我给我给我举个例子啊，就是比方说这个fact是说狗狗饿了，它的眼神也好，它的叫声也好，表达的是饿了，对吧？那我们给用户传递的，为了实现这个共情，可能是说，妈妈我饿了，我想吃鸡腿。

36:57这是我们人为的往上附加了一些，基于这个场景和这个交互附加的这个东西，对吧？那你说，那它的叫声里边有没有鸡腿，然后有没有说妈妈我饿了，对吧？但是这个东西的它的fact是说宠物真实地表达了我饿了。这是准的，这是百分之百准的。

37:17但是你要是用这句话来衡量它，那肯定不是百分之百准。所以我觉得在共情的这个能力上，对用户的影响或者是给用户的帮助会更大。

37:39对，我觉得这个要更重要一些，

37:47整体上来说还是挺顺利的，但其实在23年的时候吧，怎么说呢，就是我自己觉得整体上还是挺顺利的，因为我做了足够的这个心理预期，对吧。心理建设。但是从严格的执行上来说，至少在呃今年四月份以前吧，呃至少在融资这件事情上，我觉得还是有一些challenge的。

38:10一个是公司处在这个阶段上，呃。就比较早期，然后呃你有好多东西需要去证明，对吧？然后另外一个呢，就是确实是很多的投资人对这个市场没有任何的研究。就我们太新了，新到至于他们没有任何的domain knowledge，对吧？都没有常识，然后确实不知道。

38:31然后我经常遇到的其实是很多投资人他不养宠物，他没有办法，他认为他应该养了宠物，他要有直接的感知，他才能去判断。就跟我经常跟他们举的例子就是说，我要去做一个外卖平台，我还得去开一家餐厅，我还得去当个大厨，这不现实，对吧？你怎么去判断这个事情？

38:50这个确实是有很大的难度。但如果这样的话，他们会有迟疑。他选择相信你的这个时间长度就会拉长，那这样的话你在短时间内如果融资可能就会遇到问题。我们为什么说又整个又比较顺利呢是，我也确实比较幸运的遇到了很多就是高质量的这个天使投资人，然后他们更多的是看说哦，

39:12用户确实有这个需求，然后这个市场也够大，然后团队有这个能力也靠谱，然后他能够去做，那我就选择相信，然后来投，对吧。然后直到四月份，然后我们有就是呃像机构啊什么的，呃更认可我们，他们认为情感的这个陪伴，然后年轻一代的这个需求以及AI这个方向上，呃的机会都认可了之后，我发现一切的事情都变得更顺利了，

39:39对吧？然后包含我们的，当然产品也出来了，到六月份的时候，我们至少在这个部分的翻译部分也出来了，到七月出来更多。对。然后包含这个呃呃test的视频，受到更多的用户去。幸运的地方我其实觉着，无意中选择了一个离我们生活更近，更容易帮我们让用户是就是共情的这么一个行业或者一个产品，

40:04这不是我的。只是我选择了这个，对吧？因为宠物它就是离我们的生活更近，它就很容易共情，说谁看见它，哦，这个就是。这个我觉得跟相比于做工具的那些公司，就我经常思考，就什么叫native AI嘛，原生这件事情。我觉得我们属于，但是我们因为有共情，我们可以让用户感知到、可以传播。

40:26但是还有很多做，比如像工具的，像今天你用的这个，呃，视频的这个，如果我不在这个行业了，我不用这个，我是没有办法跟它共情的，我是感知不到的，对吧？但是我们那个不是，谁看见了他都可以共情一下。我觉得这个对我们的这个帮助确实大了很多。

40:43呃。所以说这个一点心得吧，我其实觉得创业是把自己个人的擅长和，呃，一个市场的痛点结合到一块儿，然后去做。你在做创业的时候，应该已经做好了足够的心理准备，说这个旅程一定不是一帆风顺的，不是天天融资新闻，天天采访，都是这些高光的时刻。

41:07不是，天天的是bug，然后用户删了，然后用户给你写差评，然后投资人不认可你，对吧？百分之九十九都say no，然后那个才是常态，怎么样去找到PMF才是常态。如果没有准备好，就是这个心理过程的话，我觉得是比较难。那我呢是因为创业了十几年之后，已经被毒打过N多遍了，对吧？

41:30就是这个心态比较平，所以我觉得它比较顺利。但是你像如我所讲，其实这个过程中还是有这个起伏的。

42:14是的，像刘润老师，因为那个不是发了我们那个视频嘛。然后他发了之后，我看他的那条视频有超过十万的转发量。我不相信里边十万的人都都都是养宠物的。

43:14可能还是跟产品形态，呃，有关系吧。就是我们之前因为是做社区和那个行为纠正先开始切进来的嘛。就我觉得，呃，就是投资人对那个方向，就是说它的AI的部分其实没有那么突出。那我们后来就是不断地调整产品，然后再就是围绕着宠物行为不断地去做产品的升级嘛。

43:37那实际上这个产品现在出来，那投资人肯定认了，就是马上我们也会有一个好消息啊，就是新的融资也会有一个好消息，所以还是，对，还是变得容易了。

43:50但是我想表达的意思就是说，你在创业的过程中，容易难这个事好多不是你能够去掌控的。前两天有个朋友，原来公司也上市过，对吧？然后新的融资好像也不是那么容易。就是我觉得创业本来就是一个个体差异化很大的，呃，事情。我最开始遇到最大的挑战，实际上是说你之前做外卖平台，然后你做一个宠物的行业，然后就是说白了就你的能力能不能平移嘛。

44:20就投资人其实在这个点上他们会会有challenge的，对。虽然我自己已经做了很多的准备，只是这个就是看不见，对吧？因为我们依然是做平台，然后做产品、做开发、做增长，这个其实没什么差别，啊，都是to C的，对，我只是用新的技术手段，然后target的新的方向。

44:39其实至少70%还是overlap的，对吧？还还是重叠。但是你你去说服投资人，让他相信你有能力在这个点上可以做得更好，还是有挑战的，实事求是地说还是有挑战的。我之前的时候经常遇到的投资人告诉你，你去做这个我就投你，你来做这个我就投你什么的。

44:57要做做外卖相关的我就投你，对吧？

45:04对。其实这件事我至少最最近吧，就是感受特别的突出嘛。就是之前的时候他们不相信或者什么的，然后现在就说，哦，因为像现在我们有很多的B端的客户在等用我们的这个API来做产品，对吧？然后能够看得到，然后很多人都在。

45:24然后这种时候，那投资人就说，哦，你的那个判断，你对这个行业的认知，然后大家会对你敬佩，而不是challenge你。但是在至少一年以前，不是的。我们家狗为什么要叫你，对吧？我们家狗为什么要训？中国没有啊，不用啊，对吧？

45:41有好多时候会有会会会有这种，对。但是话又说回来，就是说我们也确实没有必要跟他们去在这个方向上要有那么非要争个输赢，说谁对。我觉得创业嘛，就是正确的非共识的事儿。那正确这个事儿你怎么判断，其实你要做大量的市场调研或者是用户的调研，来辅助你对这个认知产生正确的判断。

46:05如果是对的，然后你就坚持就好了。至于外边相信不相信，包含像融资，我依然觉着融资是个概率学，或者说是个艺术，对吧？他其实，对你见得足够多的人，总还是有人相信你的这个dream的，对吧？然后他是会支持你的。然后另外呢，就是可持续性也非常的重要。

46:26我觉得我们现在融资变得容易了，还有一个原因就是我们公司已经两年了。我们是在AI出来之前就已经做这个行业了，我们笃定这个里边这个方向是OK的，然后再到AI出来，对。帮了我们，对。那现在回过头来，那很多投资人看的时候，对你坚持了两年，你对这个行业的认识是肯定是很专业的了，

46:49是和之前是不一样的了，这个也有巨大的帮助。

47:39然后我们之所以两年前，呃，要做这个事情，我们不是相信AI，我们相信的是用户的需求，就是我们对这个场景的认识，对用户对宠物行为的理解解读，就是说这个的需求，这个痛点，我们是深度认可的，是这个。然后至于产品怎么做，所以我我刚才有介绍，我们最开始先上这个行为纠正，对吧？

48:03我做不了那个，因为那个时候我没有这个，技术不够成熟，我做不了，我先做行为纠正，我先做社区。然后在做的过程中，那个时候我们要做智能社区嘛，然后智能社区要做机器人，然后机器人就看哪个机器人的这个解决方案更好。然后那之前的那个机器人方案都不好嘛。

48:22那直到ChatGPT出来了之后，我觉得这个有的时候就是timing嘛，就是你在这个timing里边正好，然后出来了之后发现跟你这个东西很很硬核。我记得上次是之前京东的CTO啊，然后跟我说过，呃，一个说创业有的时候是有两种状态，一种呢是直接扎扎入到这个风口里边。

48:42比方现在大家都知道AI，然后技术都出来了，你直接用这个AI，然后扎进来。第二种是你坚持一个方向，然后你去做你用户，呃，有需求的东西去做，然后等风口来。我觉得我们其实无意识地做了后边这个选择，就是我们笃定用户有需求，然后我等了这个大模型的这个东西，

49:06它可以赋能我们，然后让这个风口来，所以我们成了AI应用，然后原生的AI应用，然后起来。我们并不是说技术来了，我拿着技术我去做了AI应用，原生的应用，不是这么一个逻辑。所以这是有差别的。

49:27对。这个团队首先肯定是要grow嘛，然后要，呃，要还是要更多人解决更多的事情。但是我，呃，这也说到另外一个话题，我觉得，呃，在新的这个AI时代底下，还有两个事情是我们需要思考的。第一个呢就是远程协作，全球化的，因为你可能要面向全球的市场，然后那你在做产品的时候也也要面向这个，

49:51呃，全球的人才。那现在就是像远程办公或者分布式办公这种东西可能还是会有极大的帮助的，虽然效率上有些部分会会被损失掉的，这也是毫无疑问的，但是它还是会被。我觉得变得越来越主流。然后第二个事情我很笃定，就是说小团队可以做大事儿。

50:10当然我们四个人肯定是太少了，这个不够。但是我想表达，你比方说我十个人、二十个人，可能可以做十亿美金，对吧？可能这样的事情是是是有极大的可能的，因为我们可以用大量的工具来做协同，然后做整个的效率的提升。我人去做核心的那个原生的部分、智慧的部分，对，我觉得还是有机会的。

51:13对。就是从成本上来讲啊，我们一定是会考虑这个方式的。但是我们有很多的concern，就你说的这个事情，其实印度做得更成熟，对吧？就是做得做得更好。当然国内的工程师的质量肯定是更好。

51:28但现在有一个大的国情的问题嘛，就是两个国家关系的问题。然后还有一个问题是说，呃，这些团队是外包的，对吧？它不是我核心的，就是它不是在我公司体系的。然后我的这个，呃，数据安全或者说产品安全怎么样保证，这些可能都是现实的问题，

51:50就是公司要要要要考虑的。因为在在早期的时候，很多的时候可能就是那个，说说的直白点，那层窗户纸儿捅破了，可能就是你的这个优势也就没了。就像这种时候，是是要考虑。但是如果单纯的只是从工程实现上来讲的话，毫无疑问会选择这种方式。

52:55其实挺多的。基于当下的大环境，我觉得有一个很直接的地方，就是硅谷还相信理想主义吧。啊，对。或者说就是那种，对，特别原创新的那种，可能短时间内离商业化还比较远的一些东西。但是大家觉得那个事情很有意义，然后它确实很创新，然后大家就是至少还会去投资，对吧？

53:18然后你还能拿到钱。比方像我两年前做这个项目的时候，那个时候已经融资很难了，就那个时候就是已经市场已经变冷了。然后就大家都说就融不到钱啊什么的，那我拿着PPT也融了一些，虽然融的不是很多，对吧？也融，就说这个事情也有。然后后来我们，虽然我前面讲了我们融资很难，但我们在上一轮的时候也有投资人五分钟就投了很多钱进来。

53:43他只见了我五分钟，投了很多钱进来，也有。对。就是这种事情现在就是从那国内可能不太容易发生了，至少。但是我觉得在就是在硅谷，就是这个理想主义，当然就是说比较前沿创新的一些，大家还是支持的。到国内的话，更愿意投这种确定性很高的，对吧？

54:02就是能够赚钱、马上赚钱，确定性很高的，对。那这些的话在硅谷也有，但是就是还是有一部分。然后第二个我自己直接的感受是，可以真实地做自己，这个跟国内还是不太一样，就是不太一样。这个真实地做自己有好多的因素去组成，比方说其中之一，我不需要处理政商关系，产品说话，只只要产品好，

54:23然后投资人投。然后我我我我根本不需要管政府是什么，但当然我所有的东西是在合规的前提下，对吧？我只要不搞出事儿就行，我不需要去处理这个关系。然后另外一个就是我穿什么，然后吃什么，我住什么地儿，然后我每天怎么样，就像我们就穿着工服，

54:43OK啊，OK的，没有问题。我不需要非得穿个爱马仕，对吧？然后，哎，开个好车证明我有实力，然后去跟投资人聊，才显得像。不是，在硅谷你，对，你你你想什么样都行，你只要真实，他更关注你的愿景是啥，然后你这个人的思想的深度，怎么样去解决这个问题。

55:03对。所以在这一点上的话，就是这些总结出来啊，就是刚才说的这个个性化的部分总结出来，在创业这件事情上，就是效率高。你不考虑那些东西，你很专注地去解决这一个问题，你的效率高。对。

55:17还有一个差别，就是我们现在都说国内卷，然后大家都觉得硅谷是天堂，然后硅谷不卷，我觉得这也是有误区的。就是硅谷也卷，然后卷的方式不同。因为硅谷呢是集合了全球的，呃，这个高端的人才，对吧？就这种把资源呀，然后都带进来了。那这种情况下，需不需要，就是国内的卷很多时候是要卷时长。

55:42硅谷其实不太卷时长，对，它卷的是效率和创新。那是因为这个人才结构，或者说这个地区的这个构成造成的。你卷时长也没有用，对吧？美国的整个的大文化，它也不要求你卷时长。对。

55:55但它卷不卷？卷。对，如果你的产品创新程度不够，技术壁垒不够，对吧？然后你跟别人根本就没有办法竞争。所以在硅谷基本上就是模式创新是比较难的嘛。

56:06你要做，至少至少也是产品创新，然后和技术创新，这个和国内我觉得也是有很大的不同吧。对，

56:36我觉得硅谷的人之所以感受到幸福，或者说大家还有这份自信，这relax吧。然后我觉得很重要的一点就是，整个创投生态它是还是比较比较完善、比较完整的。你比方说有很好的退出机制，然后也有很好的天使投资人对风险的承担，然后这个他都是有很强的这个意识，

57:00然后他还会选择去投，对吧？然后他相信科技可以改变世界，他相信未来，他相信你的愿景。就它是一个正循环，它一直在这样循环。虽然现在经济不好了，然后有那个波动啊什么，但它这个大的正循环它一直还在。我觉得国内就是这个可能就翻过来了，对吧？

57:19就是这两年和过去两年，可能它一下就翻过来了。这个时候让你就是，它没有这个，然后说不投就不投了，对吧？其实过去两年里边，大家都说不投消费啊，然后什么不投To C啊什么的。其实硅谷我自己的感知是，硅谷从来没停下脚步去投这些，只是没有好的项目出来而已。

57:42有好的出来都投了，包含像A16Z、红杉什么的，他们都投了。对。只是没有，没有可能没有像To B那么多。

58:11把你百分之至少百分之七十的时间放在找PMF上。如果你有一个团队了的话，再把剩下的百分之二十的时间放在找人上，然后剩下的百分之十用来找投、找投资。

58:41这个是综合的。其实这个里有一个前提，就是我觉得不是每个人都需要创业的，或者说也不是每个人都适合创业的。一个人想去创业的时候，有两件事情特别重要。第一件事，你有一个特长，你这个特长而且还挺突出的。然后是有一个痛点，正好你发现了这个痛点，然后这个痛点和你的擅长，它正好又是匹配的。

59:06所以你用你的擅长去解决这个痛点。这种情况下，也就是说你提前已经做了调研，你已经在找那个痛，找了痛点。其实意味着说，你只要产品发布出来，大的方向上不差，它应该是可以找到PMF的。但是呢，因为你的产品形态是什么样等等，这些都会导致比方用户的留存率啊、付费率啊什么的不好。

59:28比方说你一个app，假设一个网站，用户不愿意付钱，可能变成一个app用户付钱；或者是一个app不愿意付钱，变成一个网站他愿意付钱；一个图片他不愿意付钱，你变成一个视频的，他就愿意付钱，对吧？但是这个痛点是说，哎，你能解决他的问题，你只是用什么样的方式去解决，他就付钱更多了，对吧？

59:46就那个是需要去找，那这个找的话是要test的。像刚才讲的，你可以先怎么样简单，因为我们要考虑成本嘛。如果你的团队擅长，然后又做这个，那我先发照片，然后看行不行，假设说，对吧？然后我去跟用户聊，那你在这个用的时候，照片行吗？

1:00:03然后能解决吗？然后……那他就说，哦，我们需要语音的，或者说我需要这个视频的，那你就再去给他做语音的、视频的，就不断地去调优。其实PMF是一个调优的过程。对。

1:00:15前两天我也，我我自己也在想，就是什么叫算是找到了PMF嘛？我也发了个朋友圈，来来来讨论这个问题。我觉得首先找PMF，首先是有阶段性的，其次是一个动态的过程。最后一个是说，它只要在增长，其实就算是找到了PMF。就无论是用户增长还是revenue的增长，它只要一直可持续地增长，其实就算是找到了。

1:00:38如果它不可持续，哪怕说我现在一天能进一百万，对吧？有一百万的revenue，但是它涨了两天之后它down下去了，它不涨了，那也不能算找到了。但我现在每天只有十块钱，但它一直涨，今天十块、明天十块、后天十块，它一直在涨，这个其实也算，

1:00:55只是我这个比较小，对吧？就是我这可能这个市场或者用户的需求比较小，但是这个PMF实际上是找到了。你那个时候要想到的是怎么样去扩大这个产品的影响力，然后让它付更多的钱。

1:02:37好，谢谢徐文浩。嗯，拜拜，拜拜，谢谢大家，拜拜。好，拜拜。