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Traini获5000万元融资，研发宠物情感AI软硬件，拓展海外市场。
硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资，资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。
本轮融资由Banyan Tree、Silver Capital、ZhaoTai Group、NYX Ventures领投，Strating Gate Fund、Jade Capital及多位科技投资人跟投，其中包括两位Nvidia资深VP、Anthropic 技术成员Julian Qian、同创伟业创始合伙人郑伟鹤、南山资本创始合伙人何佳、Plug and Play China CEO Peter Xu、Edgewater Investments合伙人Zach Zhang等。
老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。
在此之前，Traini已获得Google、Meta、Palo Alto Networks等公司高管的个人投资。2023年5月，公司完成天使轮融资，投资方包括FutureX Capital、BlueSea Partners、Tao Foundation、Mint Capital、Valkyrie Fund及小米联合创始人洪峰等，持续投入宠物情感AI的算法和产品化探索。
Traini多模态生成式AI应用于宠物行为理解与“翻译”，图片：企业提供
据公司介绍，Traini是目前少数将多模态生成式AI应用于宠物行为理解与“翻译”的团队之一。目标是基于Traini自有多模态模型，实现人与宠物之间的近实时语音对话。
目前，Traini的核心软件产品为PEBI（Pet Empathic Behavior Interface）。该系统支持跨文本、图像、视频和音频的多模态交互，通过分析宠物的叫声、表情和行为，对宠物的心理状态进行估计，并以接近人类对话的形式输出结果，实现人宠“对话”。
目前，Traini的模型已覆盖近120个犬类品种，在内部测试中的情绪翻译准确度最高可达94%。PEBI以API形式向宠物诊所和智能硬件厂商开放，为医疗和交互设备提供情绪与行为理解能力。
本次融资将加速Traini的首款AI智能项圈量产，图片：企业提供
本轮融资后，Traini计划加速推进首款智能穿戴设备量产——认知型宠物智能项圈（Cognitive Smart Collar）。这是公司推出的首款基于生成式AI的人宠交互硬件，目前已在Traini App和官网traini.app上开启预购。
该智能项圈结合AI与实时情绪追踪功能，内置Traini自研的Valence–Arousal（VA）情绪模型。该模型由Traini团队联合宠物行为学专家，在参考900余篇宠物行为研究论文和约200多万只狗狗的行为数据基础上训练而成。
项圈通过采集心率、体温、动作等生理与行为信号，并结合叫声模式进行综合分析，将结果转换为用户可读的情绪与健康画像。系统可以识别和追踪多种情绪状态，并以文字或语音形式向用户呈现“翻译结果”，包括叫声类型、情绪变化以及可能的需求。
为支撑上述应用，Traini还开发了3D宠物情感模型，使用自定义的即时情感向量，将宠物的“内在情绪”与“外部时间、地点情境”统一建模。
公司称该模型有三方面意义：其一，让宠物行为不再是孤立的动作，而是“情绪—习惯—情境”的连续体；其二，帮助用户识别宠物的快乐点、压力点和潜在风险；其三，为未来宠物智能穿戴提供“行为→情绪→情境→建议→决策”的基础框架。
Traini开发的3D宠物情感模型，使用自定义的即时情感向量，将宠物的“内在情绪”与“外部时间、地点情境”统一建模，图片：企业提供
在用户侧，Traini已在全球范围内为超过2亿只宠物狗提供过服务（包括工具使用与模型调用），其相关YouTube视频播放量超过6000万次。2023年推出的PetGPT支持自然语言交互和宠物行为分析，官方数据显示，覆盖用户中使用率超过99%，通过服务匹配使相关服务使用率提升约70%。
2024年，公司又发布了T-Agent，可基于Traini模型对狗狗需求的理解完成商品搜索、推荐和自动下单。目前，Traini已与近4万家美国本地宠物门店建立合作。
目前，Traini已构建起覆盖多品种、多场景、多情绪状态的高质量宠物音视频数据集，在精细标注基础上持续优化PPI系统（Pet Perception & Interaction）。在保持识别精度和泛化能力的同时，团队采用轻量化与边缘部署策略，提升产品在家庭环境中的响应效率和隐私安全。
文章来自 “ 36kr “，作者 富充
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装：https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址：https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话，该项目支持支持语音输入和实时对话，数字人形象可自定义等功能，首次对话延迟低至3s。
项目地址：https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验：https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案，生成数字人形象进行直播，并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址：https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales
