## 680｜AI产品直接听懂婴儿哭声的5种诉求？背后逻辑不在“翻译”

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这两天，我在亚马逊的商品广告邮件里看到一款有意思的产品。世界知名儿童安全座椅品牌Maxi-Cosi，在亚马逊上推出了他们的智能摇篮。说实话，智能摇篮是很早就有的概念了，好像没什么独创性。在它的相关推荐里，有一款去年上市的See Pro 360婴儿监测器，另外飞利浦也有外观相似的婴儿监测器，都是“摄像头+带屏设备”的组合。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025112516/1894144132314709120/112516.png)

为什么要聊这几款产品呢？主要是因为它们的宣传都主打一个点，那就是产品的AI功能，能识别婴儿哭声到底是什么意思，比如饿了、困了、胀气、不舒服还是烦躁，结果还会直接推送到家长手机上。

说实话，我的第一反应是“这靠谱吗？”

要知道，凌晨3点婴儿哭闹，新手父母最头疼的就是找不到原因。是饿了？可一小时前刚喂过；尿了？尿布也是刚换的；那是胀气还是单纯想要抱抱？只能挨个试，运气不好时折腾半小时，孩子哭声还不停。我也在网上常看到有新手爸妈说，半夜孩子哭了，只能抱着在屋里来回走，直到把孩子晃睡为止，感觉像每天都在进行“凌晨拉练”。此外，在高铁、飞机上，我们有时也会碰到婴儿哭闹，大部分的新手爸妈都是一脸慌乱，既不好意思又手足无措。

结果，现在说AI能直接“听懂”婴儿哭声并给出答案，这听着不像天方夜谭吗？

于是，我花了两小时翻阅这个技术背后研发公司的学术论文，又特意去看了亚马逊上的用户评价，发现一件很有意思的事：这些产品的AI功能其实不是在“翻译”婴儿哭声，而是在“读取”婴儿的生理数据。当然，这里的“翻译”和“读取”都要打引号，接下来我就和你说说这个技术背后的创业公司。

研发这项技术的公司叫Zoundream，是2019年成立的瑞士健康科技公司。他们的AI能识别五种婴儿哭声对应的状态，分别是饿了、困了、不舒服、胀气和烦躁。当婴儿半夜哭闹的时候，监测器会实时分析哭声，以秒级速度推送通知到你的手机，直接告诉你“宝宝可能是胀气了”这类结论。

问题来了，AI凭什么知道婴儿想表达什么？

我在看论文时发现，他们的验证方法和我想象的完全不同。我原本以为，他们的研究方式是找很多父母听婴儿哭声，然后让家长标注孩子哭闹的原因。说起来，我本来还准备现身说法，当个“污点证人”——虽然我有两个孩子，而且两个孩子都顺利长大了，但如果让我去听孩子的哭声，不管过去还是现在，我都不太知道这个神秘的小东西为啥在哭。

这篇论文开篇就说了，他们不是找一堆父母来标注“这个哭声听起来像饿了”，再让AI学习这些标注。因为这样做的话，AI学到的只是人类的主观判断，不一定准确。看到这里，我觉得这家公司挺有想法，有点儿意思。

他们是怎么做的呢？他们用的是“多模态生理数据验证”。这个词听着拗口，说白了就是给婴儿录音的同时，还会连接脑电图、脑氧饱和度监测仪，并用摄像头记录婴儿的面部表情。就像体检时医生会同时测血压、心率、血氧一样，他们也是多管齐下收集数据。

于是，当婴儿哭闹时，这些设备会同步记录大脑活动、血氧变化和表情变化，然后他们会发现一些规律：当某种哭声特征出现，比如音高突然飙升出现尖峰，对应的脑氧水平会下降——这就能确认婴儿处于疼痛状态；当某种低频哭声出现时，大脑活动模式会显示婴儿正处于困倦状态。

也就是说，AI不是在猜“这个哭声听起来像什么”，而是在读取“哭声发生时，对应的生理指标是什么”。这就像血压计不是在“翻译”你的感受，而是直接测量你的血压数值。Zoundream的技术也不是在翻译婴儿的“语言”，而是通过声音特征读取婴儿的生理状态。

他们训练这个AI用了超过10万小时的真实婴儿哭声数据，最终在消费者需求分类上达到92%的准确率。需要注意的是，这个准确率衡量的不是“人类觉得AI猜对了”，而是“AI识别结果和生理指标显示的状态一致”。这意味着，AI可能比有经验的父母还要准确，因为父母靠的是经验和直觉，而AI靠的是客观生理数据。

顺带说一句，这家公司和其他企业不太一样，他们很重视把研究成果转化为学术论文发表，而不只是做成产品功能。比如今年年中，他们就在专业期刊《自闭症与发育障碍杂志》（Journal of Autism and Developmental Disorders）上发表过一篇论文，研究方向是通过婴儿哭声，帮助医生筛查自闭症风险，这样能实现更早介入治疗，提升康复效果。

在这项自闭症早期筛查研究中，他们用AI分析婴儿哭声，能以90.28%的准确率区分有自闭症倾向的婴儿和正常发育的婴儿。关键在于，AI发现自闭症倾向的婴儿在哭声中会表现出“发声困难”和“较高且不稳定的基频”。论文里有句话让我印象很深：“这些特征对人耳来说难以察觉，但对机器算法而言却清晰可见”。

他们还在巴塞罗那临床医院做过另一项研究，用AI分析58名新生儿的哭声，能以94%的准确率区分健康婴儿和患有呼吸道或胃肠道感染的婴儿。你看，一个有经验的儿科医生可能需要结合体温、精神状态、食欲等多个指标才能判断婴儿是不是生病了，但AI只需要听几秒钟哭声，就能给出一个参考意见。

当然，这不是说AI要替代医生，而是AI可以作为一个辅助工具，帮助父母和医生更早发现问题。

回到普通父母的日常使用场景，我特意看了亚马逊上的用户评价，有位妈妈的留言让我印象很深。她说：“我是第三次当妈妈了，可还是分不清胀气和饿了的区别。这个功能真的救了我，有次它提示‘胀气’（Gas），我没有喂奶而是给宝宝拍嗝，结果他打了个大嗝就立刻睡着了。”

Zoundream的AI做的事，不只是识别哭声，还会结合环境数据给出建议。比如监测器监测到室温超过26度，婴儿又发出“不舒服”的哭声，系统就会提示“检测到室温过高，宝宝可能过热，建议减少衣物或降低室温，而非喂食”。

这就是我前面说的“多模态分析”，不是单纯听哭声，而是把哭声、室温、湿度、时间等信息综合起来判断。这个产品逻辑其实挺聪明的，因为婴儿的需求往往不是单一因素导致的。

不过，我建议你不用盲目追捧，这类产品也有不少问题。比如白噪音机或电视声音太大的时候，产品的识别率会下降；有时它能识别出“婴儿烦躁”，但说不清楚具体原因，这对新手爸妈来说，简直就是废话。而且现在这类产品价格不便宜，例如前面提到的智能摇篮在亚马逊标价约1099美元，折合人民币七八千元，而便宜点的婴儿监测器也要200美元，折合人民币也得1400多元。价格，不仅仅是门槛的问题，也是影响到能不能收集到更多的数据，让AI更加准确的问题。

值得注意的是，用AI“读取”声音背后的数据，这个思路不只是用在婴儿哭声上。我发现最近几年有很多研究，都在瞄准这个方向，覆盖的物种还挺广。

比如在硅谷，我一个朋友做了个叫Traini的APP，专门识别狗叫声。它能识别狗的12种情绪，包括快乐、悲伤、焦虑、疼痛等，准确率达到81.5%。它的技术路径和Zoundream一样，都是分析叫声的频率、音调、持续时间这些物理参数。2024年这个APP的下载量增长了400%，现在iOS用户已经超过20万，在TikTok和YouTube上，他们的不少演示短视频都很火。

还有个让我印象深刻的是养猪场的应用。我看到有篇某大厂的AI系统宣传文章，里面提到江苏有个养殖户，用农业AI分析猪群的叫声、体温和环境数据，能提前14天预判蓝耳病疫情，准确率比兽医目测诊断高40%。要知道，一个有经验的兽医可能需要观察猪的精神状态、食欲、体温等多个指标才能判断，但AI只需要听猪叫，就能发现人耳听不出的异常。不过这个应用案例，我没能找到具体养殖户的名字或者是更详细的信息，这里只是列出来，供同学们参考。

还有更前沿的研究。2024年，科学家用AI分析抹香鲸的沟通声音，发现了它们的“语音字母表”。抹香鲸会发出一种叫codas的有节奏的点击声，不同海域的鲸鱼群有不同的“方言”，就像北京人和河南人说话的差异。这个研究叫Project CETI，团队里有50多位专家。此外，非洲大象的象群也有类似发现，科罗拉多州立大学的研究团队发现大象会用个体化的“名字”称呼彼此，这项研究在2024年发表在Nature上。

这些案例有个共同点：从容易理解的角度，我们会说AI是在“翻译”动物的语言，但从本质上说，AI是在帮人类“看见”原本看不见的模式或信息。就像抹香鲸项目研究负责人说的：“AI只是一个辅助工具，像显微镜或望远镜，让人类能够感知无法感知的事物。”

说了这么多，肯定有新手父母关心这类产品值不值得买。我的建议是可以试试，但别完全依赖。单是一个婴儿监测器就要200美元，价格并不便宜，但如果能减少半夜的焦虑和试错，或者想体验一下现在AI工具的能力，还是有价值的。不过要记住的是，AI给的是参考意见，不是标准答案。你自己对孩子的观察和了解，永远是最重要的。

最后，我想说的是，从这个案例能看出，让AI读取和分析生理数据的趋势，会越来越多地出现在医疗和健康领域。声音、表情、动作，这些我们习以为常的信号，背后可能都藏着人类感知不到的生理信息。AI的价值不是替代人类的经验和直觉，而是捕捉人类感知不到的信号。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> Zoundream官网：https://zoundream.com/
> 论文地址：https://zoundream.com/publications/

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