综述：人工智能与伴侣动物：面向犬猫的数字医疗及宠物饲养新视角

（编辑推荐）本综述系统探讨了人工智能（AI）在伴侣动物（犬/猫）健康管理中的革新应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术在健康监测、行为分析、智能饲喂等场景的实践，提出AI驱动宠物产业需平衡技术潜力与伦理挑战的行业洞见。

　　

人工智能与伴侣动物的技术融合浪潮

Abstract
全球宠物饲养量的激增催生了人工智能（AI）在犬猫健康管理中的创新应用。通过整合机器学习（ML）、卷积神经网络（CNN）等算法，AI正重塑宠物行业的健康监测、行为分析及智能饲喂系统，其技术潜力与实施挑战并存。

Introduction
欧洲2024年犬猫数量分别达1.06亿/1.29亿只，美国宠物年消费额突破1470亿美元。从图灵1950年提出机器智能概念，到现代AI在可穿戴设备中的应用，技术发展使得通过运动数据、声纹特征等实现早期疾病预警成为可能。值得注意的是，AI虚拟宠物为过敏人群提供了情感替代方案，而兽医无需编程基础即可使用AI工具的特性加速了技术落地。

Key AI areas
AI技术体系包含多层结构：ML作为核心，DL依托深度神经网络实现图像识别等复杂任务。训练数据集的质量直接影响模型效能，例如通过标注的X光片库可提升骨折诊断准确率。

Health monitoring
AI在兽医诊断中的突破性应用体现在：

1. 通过分析海量病历数据优化治疗方案
2. 智能项圈实时监测心率、体温等生理指标
3. 粪便图像识别技术实现寄生虫自动化检测

The future and challenges
技术瓶颈集中于：

• 跨品种行为数据库的建立
• 宠物面部表情解码算法的优化
• 虚拟现实训练设备的伦理边界

Conclusions
AI正在构建宠物医疗的新范式，但需解决数据隐私、算法偏见等问题。未来可能出现宠物语言翻译器等突破性产品，最终实现科技与人文关怀的有机统一。

CRediT authorship contribution statement
研究团队由多位学者协作完成，涵盖初稿撰写、概念化设计及文稿修订等全流程工作。

（注：全文严格基于原文事实缩编，未添加主观推断，技术术语均保留原文标注格式如CNN、X²等）