前苹果工程师、Jackery联创做宠物健康硬件，年营收超10亿，获红杉投资｜硬氪专访

前苹果工程师、Jackery联合创始人投身宠物健康硬件领域，年营收突破10亿元，获红杉资本注资｜硬氪专访

摘要：从自动化设备进化为具备感知、判断、通知、行动能力的智能终端。

作者｜黄楠
编辑｜袁斯来

Petlibro创始人伍昱在某种程度上是一位幸运者。他二十多岁时，正值中国消费硬件出海的黄金时期。

伍昱于2007年加入苹果担任工程师，参与了早期iPod和初代iPhone的研发与生产。2012年，他开启创业之路，联合创立储能品牌Jackery，瞄准用户对用电焦虑和充电安全的痛点，希望填补苹果产品未覆盖的空白需求。2016年，他加入泽宝担任CEO，参与了泽宝销售额从十亿级别跃升至五十亿人民币的过程。

2019年，伍昱决定再度创业，投身宠物智能硬件领域。

当时，这并非一个热门赛道。在咖啡厅和路演现场，人们讨论的是TWS耳机、扫地机器人和智能摄像头，却鲜有人关心独自在家的猫是否喝足了水。

伍昱注意到了被主流忽视的场景：朋友出差时，喂食器卡粮，猫饿了一天，主人却无从得知；多宠家庭中，一只猫需吃处方粮，却常在其他碗边混食；猫咪频繁进出猫砂盆，主人难以判断是习惯还是健康问题。

彼时，宠物硬件市场已有头部卖家，但多数品牌聚焦于猫砂盆这一大单品，未在海外发力；同时，宠物健康数据管理与服务的领域仍是一片空白。伍昱意识到，他找到了一个尚无绝对龙头、也未被真正定义的赛道。

他与几位喜爱宠物的年轻人共同创立了智能宠物品牌Petlibro。公司先后获得红杉、深创投等头部机构融资，年营收达数亿元。2021年，公司推出首款智能喂食器Granary系列。

然而，这并非一款简单的“远程投喂”设备。从产品定义开始，团队研发思路和定价策略便与行业主流打法拉开差距。

过去，国内多数宠物智能厂商推崇短平快的爆款策略，依赖成熟供应链复制功能，以价格竞争快速抢占市场。跨境平台上，大量白牌WiFi喂食器售价集中在40至60美元；而Petlibro初代基础版Granary首发定价为69.99美元，同系列带摄像头的旗舰版上市价达149.99美元，在同类产品中定位明显更高。

这一选择并不取巧。伍昱有自己的判断：硬件易被复制，但宠物数据及围绕数据建立的软件系统才是不可替代的。

“不仅是硬件，放眼整个宠物行业，尚未诞生公认的全球龙头，中国第一是谁也无定论，用户对品牌的认知高度分散。我们的想法很简单：既然选择创业，就要选择一个有机会做大、也值得做大的方向。”伍昱说。

以下为硬氪与Petlibro创始人兼CEO伍昱的对谈实录，内容经编辑：

寻找没有绝对龙头的赛道

硬氪：你个人经历与宠物硬件交集不多，为何选择这个赛道创业？

伍昱： 一直以来，几乎每个领域都有大量问题亟待解决，但同样也有许多实力强大的公司在尝试解决。

例如手机行业，还需要初创公司进入吗？其实不太需要。产品形态已做到极致，创新空间相对有限。用户心智中已有第一，甚至前五大品牌都已确立。

我们开始观察哪些赛道还有机会；自然而然地从身边调研，也回顾了熟悉的消费电子和家电领域。当时在深圳，大部分赛道已有表现不错的公司。因此，我们必须首先说服自己，做这件事的价值到底是什么？

调研中发现，宠物硬件赛道有其特殊性。用户端没有统一的头部品牌认知，谁是世界第一不知道；谁是中国第一也无定论。加上智能属性，全球范围内真正意义上的好品牌是谁？一个绝对的世界第一尚未形成。

我们的想法也很简单。既然决定创业，至少要把梦想想得更大一点。

硬氪：Petlibro首款智能喂食器于2021年推出，据你们观察，当时海外养宠用户对智能化的接受度与真实需求处于什么阶段？

伍昱： 2019年前后，宠物硬件行业整体还处于单点自动化阶段。市面主流产品包括自动喂食器、自动饮水机、自动猫砂盆等，基本功能停留在APP远程控制、定时定量和简单状态查看。大部分品牌的产品叙事，都聚焦于如何帮用户便利养宠。

那时ChatGPT尚未问世，但我们已明确一个方向：设备不应停留在被动控制，而应具备感知、判断、通知和行动的闭环能力。这也是Petlibro后续产品迭代的底层逻辑。

事实上，海外用户对智能宠物用品的接受度更早，例如美国市场已有Whistle、FitBark等宠物可穿戴设备，以及Petnet等智能喂食器品牌，但普遍问题是功能单点、数据孤岛、健康闭环未形成，产品只能抓住用户初期的新鲜感，难以维系长期使用习惯。因此，我们团队希望进一步探索跨设备数据联动与长期健康服务。

硬氪：猫犬的行为习惯、喂养场景、健康风险差异显著，为何选择聚焦宠物健康方向？

伍昱： 宠物健康是动物生命的基础，落实到日常可观察、可影响的行为和数据上，吃喝拉撒睡、运动等行为，都是健康状态最直接相关的因素。例如，猫泌尿系统疾病高发，需关注饮水量、如厕次数、尿量、体重变化等关键指标；狗户外活动更多，要关注运动量、分离焦虑、进食习惯等。

虽然猫狗的生理结构存在明显差异，但我们没有划分各自条线，而是根据动物行为、场景判别风险差异，设计不同的产品形态和交互逻辑。

硬件只是入口，健康数据和服务才是长期价值。基于这一判断，团队并未将方向锁定在主打便捷功能的产品上，而是将健康相关能力作为长期研发重点，同时做好可靠性和日常使用体验。

我们清楚知道，结构、功能易被复制，但围绕宠物健康建立的全栈能力才是难以替代的壁垒。

硬氪：Petlibro是最早在喂食器中提出真空锁鲜概念的品牌，这一设计对宠物粮保鲜很有价值，过去却极少被业界关注。这款产品定义是如何形成的？

伍昱： 团队的产品思路相对聚焦，仅喂食器类目的SKU就做得非常细致，除真空锁鲜外，还陆续推出多宠喂食、RFID识别等功能。

这些方案背后是许多细碎的用户需求。例如，多宠场景中，海外多宠家庭渗透率很高，仅北美地区占比就超过50%。这类用户普遍面临一个问题：多只宠物饮食需求不同，需分粮喂养，但传统设备无法隔离，易出现混食、偷食情况。我身边有养宠朋友也是如此，家中三只猫有的需吃处方粮，一旦混食，即便不会立刻产生健康问题，也达不到精细化喂养标准。

我们采用RFID识别技术来解决。这一方案推出时间很早，当时大模型还停留在硅谷初创实验室里，未进入消费硬件落地阶段。RFID项圈路线或许听起来不前沿，但技术足够成熟、务实能落地，应用于规模化生产的消费级产品中，解决用户问题。

硬氪：你们的思路是先抓住普适需求做大单品，还是一开始就用多SKU验证细分需求？

伍昱： SKU和功能的取舍，我们有一个标准：这个功能点是否直接关联宠物健康，长期下来是否具备高质量数据收集闭环的能力；而非看这个需求覆盖的用户体量有多大、能否让产品快速起量。

以猫砂盆为例，自动铲屎是所有养猫用户的普适痛点，天然具备大单品潜质。但如果将有限资源投向除味、降噪、外观等表层体验优化，产品价值边界易局限于减轻日常清理负担。

因此，在做好清洁、噪声、安全和易用性等基础体验之外，我们进一步投入健康相关监测能力。

对Petlibro而言，要做健康监测，就需要让系统能区分每只猫咪的如厕数据，精准对应到个体。因此，团队投入大量精力在融合AI视觉技术、研究重量传感器上。通过AI识别，系统可判定是哪只猫咪进入猫砂盆、记录排泄频次、大小便类型；甚至未来产品中，还会提供血便、虫便等异常提醒功能。

再如多宠识别，表面看面向多宠家庭这一细分群体，实则对应精准喂养、体重监测等与健康直接相关的刚性需求，并非为凑SKU硬做的功能。

反过来讲，如果一个需求用户量很大，却与健康主线无关，我们不会投入资源。

多SKU是结果，而非起点。在“宠物健康”这一确定性方向的基础上，筛选出必须做的产品和功能，SKU就会在研发过程中自然产生。即便一开始产品功能不那么“大众”，我们也认为，这才是真正值得做的事。

硬氪：这套研发逻辑最早在哪款产品上验证闭环？

伍昱： 2023年，我们发布了首款带精准称重算法的宠物饮水机。

以前的自动饮水机产品只能检测水箱剩余水量，不具备数据甄别能力。我们产品的差异在于，搭载自研识别算法后，系统能精准区分水量变动的原因，包括宠物主动饮水、人为加水、还是设备触碰导致的误差，从而统计宠物每日的真实饮水量。

肾病等泌尿系统疾病是猫咪最高发的疾病之一，根源大多在于猫咪天性饮水量不足。我们身边就有真实案例：朋友的猫确诊泌尿系统问题后，医生明确要求每天固定饮水120毫升。他使用Petlibro饮水机，APP中能看到直观数据。例如，今天只喝了80毫升，虽然设备无法让猫主动多喝水，但会提示用户猫咪少喝了40毫升，回家后再用其他方式补足饮水。

其实，这款产品当时在公司内部争议很大。2022年，市场上几乎没有同类型的智能化、数据化宠物饮水硬件。其研发成本很高，核心零部件需重新开发，定价也达六七十美金；当时打开亚马逊，平台上其他产品定价大多在二三十美金。因此，大家预判发售后销量会非常有限。

但最终表现完全超出预期，上线单日销量很快突破千台。这验证了，用户愿意为可量化、可落地的宠物健康价值付费。同时，我们也第一次明确看到，健康数据能在单款产品上闭环，理清了软硬件生态的搭建思路。

跳出内卷，把宠物健康从焦虑变成数据

硬氪：宠物智能硬件赛道近两年明显升温，从技术路径看，哪些方向已出现智能化趋势？行业尚未跑通完整数据闭环，阻力集中在哪些层面？

伍昱： 类比自动驾驶行业，最典型的是特斯拉FSD的迭代逻辑。它会在算力更强的新硬件平台训练完整大模型，再通过模型蒸馏，将能力压缩迁移到老款硬件上。这种模型持续迭代、跨硬件兼容的能力，迭代速度甚至超出传统工程化团队的预期。

放到宠物硬件赛道，目前行业已看到相似方向，但还难以完整复制这套数据飞轮。

核心瓶颈有两点：一是家庭场景高度非结构化。光线随时变化会影响成像，家具、人、其他物体频繁遮挡，以及宠物持续运动，视角、尺度、姿态不断切换等因素，都会导致单帧信息不稳定，连续帧之间也缺乏一致性。

二是宠物生物特征采集与标注难度远高于人脸。宠物是非刚性目标，毛发、颜色、体型、品种差异极大，姿态没有统一标准，还会随年龄、修剪、胖瘦、疾病持续变化。加上宠物不配合采集，高质量标注样本稀缺，很难形成海量、标准化、可复用的数据资产。

这也是企业普遍卡在“能识别，但不稳定”的根本原因。目前，我们支持按周、按月进行模型更新。

硬氪：宠物健康硬件当前呈现出哪些结构性特征？

伍昱： 宠物健康硬件还处于非常早期阶段。目前用户对设备的核心期待，仍集中在便捷喂养、简化日常养护上。现有产品大多未能搭建起清晰的逻辑，帮助用户理解日常数据背后对应的宠物健康信号。这种落差并非用户造成，而是现阶段产品能力不足引发的认知预期错配。

我认为，核心不是“用户突然被教育明白了”，也不是市场突然出现显性需求，而是产品能否将宠物健康从一个模糊焦虑，转化为可量化、可验证、可行动的结果。

硬氪：现在行业做到哪一步了？距离真正的健康闭环还差什么？

伍昱： 目前只做到了“数据采集 + 风险预警”的浅层阶段。我们可以监测饮水量、进食量、排泄状态，但无法做到精准归因，例如明确量化饮水量缺口对应的健康风险、行为异常对应的潜在病症，以及给出可落地的干预、养护、就医建议。

单一设备的数据价值有限。真正的宠物健康，是饮食、饮水、排泄、运动、情绪、陪伴的多维耦合结果，解决的是生命状态的动态管理问题。不能归因、不能指导、不能干预，就不叫健康闭环。

当前，用户购买并使用Petlibro产品时，我们仍需投入很多精力，解释数据逻辑和指标含义。对用户来说，他们只能通过饮水、进食、如厕、活动、体重等间接行为判断健康状态。因此，系统输出的每个指标，都不能是黑箱结论，而必须让用户理解它从哪来、意味着什么、下一步该做什么。

例如，系统给宠物健康评分是90分，这个分数必须经得起交叉校验；系统识别到数据异常时，不能只抛出一句“存在风险”，而是能够溯源、解释诱因，并给出可落地的建议，甚至能支持用户去宠物医院做全套体检来验证判断。这就形成了从数据预警到医疗验证的闭环。

硬氪：北美是Petlibro的核心市场。与其他国家和地区相比，北美用户在养宠理念、健康管理意识及消费行为上有哪些差异？市场增长节奏与你们最初的趋势预判是否一致？

伍昱： 底层需求没有本质差别。收入高低不会改变用户对宠物健康的底层诉求，所有养宠人的目标，都是确保安全，改善生理和心理健康，降低疾病风险，甚至延长寿命。差异更多体现在场景习惯与审美偏好上，例如北美许多家庭是独栋住宅，喂养环境不同；不同市场对产品外观配色偏好不同等，都属于产品形态层面的微调。

真正具备产业影响的区域性差异，集中在增值服务的付费意愿和付费结构上。目前，北美市场兽医体系、宠物保险、订阅制消费习惯更成熟，对预防性健康服务付费意愿更强；相比之下，其他市场可能更偏一次性硬件购买，但底层健康需求同样存在。

长期看，谁能打通硬件体验、数据与健康服务，谁就更有机会将一次性硬件交易转化为持续的用户关系，进而沉淀为长期产品生态。