IoT × AI 解决方案

让每一次心跳
都被 温柔感知

一套面向北美市场的宠物智能项圈解决方案。通过 6 轴 IMU、体温传感与 GPS 定位的融合, 为宠物主人提供「轻健康监测 + 实时定位」的双重守护。不做医用诊断,只做每日陪伴—— 用数据读懂它的每一天。

nRF52840 BLE 5.06轴 IMUGPS/LTE-MIP67 防水14–21天续航
§ 01 / 业务挑战

宠物健康监测的四大痛点

全球宠物可穿戴市场正以年均 16% 以上的速度增长,但现有产品在健康监测精度、续航、防水性和多场景覆盖方面仍存在明显短板。 本方案从真实用户痛点出发,重新定义「轻健康 + 定位」的融合体验。

P-01

宠物行为异常难以察觉

宠物无法表达不适,主人往往在症状严重后才发现问题。日常的活动量下降、睡眠异常等早期信号容易被忽略,错过最佳干预窗口。

P-02

体温变化无法持续追踪

传统体温测量需要人工操作,无法实现 24 小时连续监测。宠物发热、低温等异常往往在就诊时才被发现,缺乏历史数据支撑诊断。

P-03

走失风险与定位盲区

每年数百万宠物走失,传统标签和芯片只能在被找到后识别身份。主人需要实时知道宠物位置,尤其是在户外活动和旅行场景中。

P-04

现有方案的技术妥协

市面产品要么只有 GPS 追踪缺乏健康监测,要么采用 PPG 光学心率方案在长毛犬种上准确率极低。真正融合「轻健康 + 定位」的方案仍然稀缺。

§ 02 / 技术方案

三条技术路径的评估与抉择

我们系统评估了市面主流的三种技术路径,从犬种适配性、续航表现、健康监测维度和差异化竞争力四个维度进行对比, 最终选择了 IMU + 体温 + GPS 的融合方案作为核心技术栈。

A

纯 GPS 追踪方案

Tractive / Fi 类

定位精度高,技术成熟
功耗优化方案丰富
用户认知度高,市场验证充分
无健康监测能力
功能同质化严重
缺乏差异化竞争壁垒
健康监测
续航
7–30天
差异化
仅定位,无法满足健康需求
B

PPG 光学心率方案

PetPace / Invoxia 类

可获取连续心率数据
临床级健康监测潜力
数据维度丰富
长毛犬种准确率极低(<60%)
功耗高,续航仅 3–5 天
传感器贴合要求苛刻,佩戴不适
长毛犬准确率
<60%
续航
3–5天
佩戴舒适度
技术限制导致实用性不足
C

IMU + 体温 + GPS 融合

推荐方案

BCG 心率参考不受毛发影响
多传感融合覆盖健康+定位
14–21 天长续航
IP67 防水,全犬种适配
BCG 心率为参考级非医用级
需要 Edge Impulse 行为模型训练
多传感器集成复杂度较高
全犬种适配
续航
14–21天
差异化
最优平衡:健康 + 定位 + 续航

最终决策:多传感融合 + 零自研算法

本方案选择路径 C 作为核心架构,通过 Bosch BMI270 六轴 IMU 实现 BCG 心率参考和行为分类, ADI MAX30208 高精度体温传感器实现 ±0.1°C 连续监测,Quectel BG95-M3 实现 LTE-M/NB-IoT 蜂窝定位与 GNSS 双模追踪。 算法层面采用「零自研」策略——步数使用 ST FSM 内置方案,行为分类使用 Edge Impulse 平台训练, GPS 使用 Quectel 官方例程,最大限度降低研发风险和时间成本。

§ 03 / 系统架构

从传感器到用户指尖的数据流水线

整个系统采用模块化五层架构设计:传感采集、边缘推理、数据上行、云端处理、用户触达。 每一层都可独立升级和降级,确保系统的可维护性和可扩展性。

01

传感采集

BMI270 六轴 IMU 以 50Hz 采样加速度与角速度,MAX30208 每 30s 采集体温,BG95-M3 按需获取 GPS 坐标。

BMI270MAX30208BG95-M3
02

边缘推理

nRF52840 主控在本地运行 Edge Impulse 行为分类模型(走/跑/睡/静止/异常),ST FSM 计算步数,降低云端传输量。

nRF52840Edge ImpulseST FSM
03

数据上行

BLE 5.0 连接手机 APP 实时同步,LTE-M/NB-IoT 蜂窝通道在无手机场景下直传云端,双通道保障数据不丢失。

BLE 5.0LTE-MNB-IoT
04

云端处理

AWS Amplify 后端接收数据流,Lambda 函数执行异常检测规则,Amazon Location 服务处理地理围栏事件,触发实时推送。

AWS AmplifyLambdaGeofence
05

用户触达

uniapp 跨平台 APP 展示健康仪表盘、GPS 地图、行为时间线和趋势报告。APNs/FCM 推送异常告警,支持家庭多成员共享。

uniappAPNsFCM
宠物智能项圈四层系统架构图

图:四层系统架构 — 硬件层 → 云端层 → 应用层 → AI 分析层

§ 04 / 研发过程

18 周 MVP 研发路线

从立项到 MVP Demo Day,18 周完成硬件原型、固件开发、APP 开发、云端部署和整机验证的全流程。 每个阶段都有明确的交付物和验收标准。

总周期
18 周
核心团队
硬件 + 软件 + 产品
关键里程碑
7 个
验收标准
MVP 全链路 Demo
Week 1

立项 Kickoff

完成需求分析、竞品调研和技术选型,确定 IMU + 体温 + GPS 融合方案。

需求文档竞品分析报告技术选型方案
Week 2–4

硬件原型设计

完成原理图设计和 PCB Layout,选定 nRF52840 + BMI270 + MAX30208 + BG95-M3 核心器件组合。

原理图PCB Layout v1BOM 清单
Week 5–6

PCB 打样与固件开发

PCB v1 打样回板,同步启动嵌入式固件开发,实现传感器驱动和 BLE 通信协议栈。

PCB v1 样板固件 AlphaBLE 协议文档
Week 7–9

软件开发与联调

uniapp 移动端 APP 开发,AWS Amplify 后端搭建,完成硬件-软件-云端三方联调。

APP v1.0 RC后端 API联调测试报告
Week 10–12

EVT 验证与模具开模

工程验证测试(EVT),验证传感精度、续航和防水性能。同步启动注塑模具开模。

EVT 测试报告模具设计图Edge Impulse 模型 v1
Week 13–15

DVT 与整机集成

设计验证测试(DVT),整机组装,IP67 防水测试,续航实测达到 14–21 天目标。

DVT 样机防水测试报告续航测试数据
Week 16–18

MVP Demo Day

完成全功能 MVP 演示,包括实时健康监测、GPS 追踪、行为分类和异常告警全链路。

MVP 整机Demo 演示技术文档包
§ 05 / 成果展示

核心技术指标

以下指标基于 EVT/DVT 阶段的实测数据和行业基准对比,展示本方案在关键维度上的技术优势。

体温监测精度
目标值±0.1°C
基线行业平均 ±0.5°C
提升5× 提升
行为分类准确率
目标值92%+
基线Edge Impulse 基线 78%
提升+14pp
GPS 定位延迟
目标值<30s
基线冷启动 60–90s
提升-50%
续航表现
目标值14–21天
基线PPG 方案 3–5天
提升4× 提升
防水等级
目标值IP67
基线竞品多为 IPX6
提升全浸泡级
全犬种适配率
目标值100%
基线PPG 方案 <60%
提升+40pp

“基于 BCG 的心率方案完美解决了我们在长毛犬种上的测量难题。不依赖光学传感器, 意味着金毛、萨摩耶这些品种终于也能享受到持续健康监测了。”

技术评审团队
硬件工程部

关键验收节点

原理图评审通过Week 2
PCB v1 打样验证Week 5
软件 v1.0 RCWeek 9
EVT 测试通过Week 12
DVT 整机验证Week 15
MVP Demo DayWeek 18
§ 06 / 应用场景

从日常陪伴到专业护理

多传感融合方案不仅服务于单一场景,而是覆盖宠物生活的方方面面—— 从日常健康监测到户外防丢追踪,从家庭共享关怀到专业寄养监控。

日常健康监测

日常健康监测

24 小时连续追踪体温、活动量和睡眠质量。AI 行为分类自动识别异常模式,在症状显现前发出预警,帮助主人及时带宠物就医。

体温监测活动追踪睡眠分析异常预警
GPS 实时定位与防丢

GPS 实时定位与防丢

LTE-M 蜂窝 + GNSS 双模定位,无需手机也能实时追踪。设置电子围栏后,宠物越界即刻推送告警。支持轨迹回放,记录每一次散步路线。

实时定位电子围栏轨迹回放越界告警
家庭共享关怀

家庭共享关怀

多成员家庭账号共享同一宠物的健康数据和位置信息。无论谁在遛狗、谁在出差,全家人都能随时了解毛孩子的状态。

家庭共享多设备同步健康报告远程关怀

更多适用场景

运动量管理

根据犬种、年龄和体重设定每日运动目标,追踪步数和活动时长,帮助宠物保持健康体重。

宠物寄养监控

寄养期间主人可远程查看宠物的活动状态和位置,确保寄养环境安全可靠。

老年宠物护理

针对老年宠物的体温波动和活动量下降进行持续监测,及时发现慢性病征兆。

多宠家庭管理

一个 APP 管理多只宠物的项圈设备,统一查看所有毛孩子的健康和位置数据。

§ 07 / 我们的能力

IoT 全栈交付能力

我们的团队覆盖从硬件设计到云端部署的完整技术栈,能够独立完成 IoT 产品从概念到量产的全流程交付。

硬件全栈设计

从原理图设计、PCB Layout 到嵌入式固件开发,具备完整的 IoT 硬件产品化能力。熟悉 Nordic、Quectel、Bosch 等主流芯片平台。

边缘 AI 部署

基于 Edge Impulse 平台的 TinyML 模型训练与部署经验,能够在 Cortex-M4 级别 MCU 上实现实时行为分类和异常检测。

云端架构设计

AWS Amplify / Lambda / IoT Core 全栈云端架构设计与实施,支持百万级设备接入的 IoT 数据管道和实时告警系统。

跨平台 APP 开发

uniapp 跨平台移动端开发,一套代码覆盖 iOS 和 Android。擅长健康数据可视化、地图集成和实时通信等复杂交互场景。

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深圳市龙岗区京基御景时代大厦南塔 10 层

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