矽谷工程師放棄高薪回台研究貓大便！他發明的「AI 智慧貓砂盆 ...

LuLuPet 創辦人吳承翰（James）13 歲開始就到美國唸書，雖然加州大學聖地牙哥分校專攻腦部學和電子工程肄業，但隨後進入高通和加州大學洛杉磯分校（UCLA） ... Share 【為什麼我們要挑選這則新聞】排泄物中藏有生物體內的各種健康資訊，有一位矽谷工程師發明了「AI智慧貓砂盆」，它可以透過影像辨識技術，讓飼主即時掌握喵咪健康狀態，是寵物預防醫療產業的一大創舉。

本文將帶讀者了解這項技術是如何辦到的，並告訴大家這個「AI智慧貓砂盆」有哪些特色。

（責任編輯：陳美羽） 科技部近日率82間科技新創公司參加拉斯維加斯消費性電子展CES，共有13家新創奪下創新大獎，智聯科技（LuLuPet）為其中之一，現年37歲的共同創辦人吳承翰（James），原是專攻神經網路的矽谷工程師，因未能即時發現愛貓得到急性腎衰竭而過世等種種遺憾，讓他決定放棄美國高薪，回台投身「貓經濟」，盼透過AI影像辨識等技術辨識貓咪排泄物，解決貓奴的痛點。

貓咪天性不愛喝水，70%疾病都與「排泄行為」有關 根據數據統計，家貓中70%的疾病都與「排泄行為」有關，LuLuPet共同創辦人施佩萱從事動物公益活動及社會企業超過6年，透過她的觀察，貓咪天性為用生肉補充水分，不愛喝水，導致家貓容易有結石阻塞等泌尿道與腎臟相關疾病，而這些問題都是需要透過排泄物才能觀察出來，然而貓奴若無認知又不注意，就會造成遺憾。

LuLuPetAI智慧貓砂盆是全球第一台透過影像辨識技術，監測貓咪各種尿與大便型態，更有多貓辨識的功能，結合專屬App建立健康資料庫，讓主人可以即時監控貓咪的健康狀態。

LuLuPetAI智慧貓砂盆目前於嘖嘖平台發起群眾集資，1小時就破百萬。

矽谷工程師為了愛貓放棄高薪，回台研究「貓大便」 LuLuPet創辦人吳承翰（James）13歲開始就到美國唸書，雖然加州大學聖地牙哥分校專攻腦部學和電子工程肄業，但隨後進入高通和加州大學洛杉磯分校（UCLA）半工半讀，熱衷於研究「模擬人類腦部思考」，後來這項專業演變成現今所稱的「AI」。

然而，因為家中的愛貓因急性腎衰竭突然去世，讓他放棄在美國矽谷的高薪工作，轉而回台投身「貓咪預防性醫療產業」。

用AI 技術監測貓大便，主人可隨時掌握貓咪健康狀態 James表示：「貓咪的排泄狀況可以看出他們的健康狀態，但他們不會說話表達，若主人一不注意，就很容易導致遺憾。

LuLuPet希望可以改善這樣的痛點，我們設計了一款可以持續監測貓咪排泄行為的智慧貓砂盆，並搜集超過13萬張排泄物照片，透過影像辨識AI技術判別大便的型態，並精準區分尿與大便，讓主人可以用 App監控貓咪的健康。

」 一開始在組建團隊時，James延攬養貓經驗豐富的共同創辦人施佩萱，除了與台中興旺動物醫院合作醫療顧問，更從高通、思科、中研院、工研院等機構延攬工程師，組成13人研發團隊。

經歷6年，建立12,000隻貓咪的醫療病理數據庫，靠著獨門技術，終於讓LuLuPetAI智慧貓砂盆問世。

可辨識7種大便型態，還支援多貓辨識 透過影像辨識並監控貓大小便擁有一定的難度，LuLuPetAI智慧貓砂盆克服了技術門檻，在寵物預防醫學領域無疑是一項重要的里程碑。

以下為AI智慧貓砂盆的4種特色： 一、用2D–3D技術模擬，推測排泄物體積 內建攝影鏡頭搭配底部醫療級嬰兒測重感應器，誤差值在2.5公克，能夠「先辨識、再測重」，透過2D–3D技術模擬推測排泄物的體積，除了可以辨識7種大便型態、還原9大類不同形狀的貓砂，也能達到同時記錄貓咪的排便、排尿量的效果，泌尿道感染等相關問題，亦能被獨立鑑別。

二、擁有多貓辨識功能，每隻貓咪都不漏接 攝影鏡頭除了能辨識排泄物外，更可以透過臉部、毛色及重量辨識家中不同的貓咪。

每隻貓咪進出貓砂盆都會有紀錄，在App上也會分別呈現不同貓咪的健康狀態報告。

三、每3秒一次截圖，即時提供飼主檢閱畫面 當感測到貓咪進入貓砂盆，攝影鏡頭每3秒就會截一張圖，飼主隨時打開App都可以回顧畫面，不管是要檢閱排泄行為、偷看貓咪是否準時上廁所，全都一鍵搞定。

四、具有即時預警功能，協助獸醫有效判病 透過貓咪年齡、品種、生活型態，再建立貓咪個別的專屬健康數據庫，與獸醫病理規則和貓咪醫療病理數據庫交叉比對，計算出家裡貓咪的健康狀態，App呈現貓咪每日排泄物狀況，當異常狀況發生時，會即時推播預警，讓主人帶貓咪即時就醫。

將AI技術用在寵物預防醫療產業，未來盼往物聯網發展 LuLuPetAI智慧貓砂盆將AI影像辨識技術運用在寵物預防醫療領域，不僅成功解決了貓奴們的痛點，也讓台灣在AI技術上被世界看見。

James希望接下來可以結合電子項圈、智慧音箱······等周邊設備，讓貓奴只要開口問，智慧音箱或手機就會幫貓咪回答動態及健康狀況。

（本文訊息由貝殼放大提供，內文與標題經TechOrange修訂後刊登。

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本文提供合作夥伴轉載，首圖來源：貝殼放大。

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