假期前最后一个工作日，分享一个有趣的产品：Birdfy,https://www.birdfy.com/
我很早介绍过一家杭州的公司，做植物识别 & 养护的 AI 出海公司，主要面向欧美市场，目前几乎是欧美市场这个赛道的 Top 1：每天一个 FUN AI｜Picture This: 国内宝藏AI公司推荐
今天分享的产品其实同样来自中国，产品逻辑和赛道选择，很值得分享给大家。
如果你家里有一个院子，平时喜欢在窗边喂鸟，可能遇到过这样的情况：
刚刚放好鸟食，转身去倒杯咖啡，等回来时，鸟已经把食物吃完飞走了。你甚至不知道刚才来的是麻雀，还是某种以前从没见过的鸟。
美国有一家公司，专门为这件小事做了一款产品。
它把摄像头安装在喂鸟器上，只要有鸟飞过来，摄像头就会自动拍摄，AI 负责识别鸟的品种，手机则会收到一条通知。
你不用坐在窗前等待，上班、做饭甚至出门旅行时，都能看到自家院子里来了哪些鸟。
这家公司叫 Birdfy。
今年 9月3日，Birdfy 宣布全球累计销售超过 100万台智能观鸟设备，同时公布了一份美国观鸟报告：2025年6月至2026年5月，它的设备完成了约 21亿次 AI鸟类识别，平均每秒66次。
一台喂鸟器，为什么能卖出这样的规模？
Birdfy 背后并不是一家从零开始研发 AI 的创业公司，而是一家来自深圳、有十多年智能摄像头经验的企业。
它原本生产家庭安防摄像头，后来发现，用户竟然很喜欢分享摄像头拍到的小鸟。于是，这家公司决定把摄像头变成喂鸟器。
Birdfy背后的母公司是 Netvue，2010年成立，最初主要开发智能家居设备，包括室内外安防摄像头、智能门铃等。
Netvue 的联合创始人兼首席科学家温江涛是 IEEE 会士，在多媒体通信与视频编解码领域有长期研究经验。
温教授来自清华大学，如果大家稍作研究会发现，现在很多图像类的 AI 创始人都来自清华大学。我在2017年也有幸和温教授共事过一段时间，但那时候做图像识别 AI 成本极高，所以当时的项目在做了一年多之后也就作罢了。
相比那些先提出一个消费创意、再从头寻找硬件供应商的创业公司，Netvue 已经拥有摄像头设计、视频传输、云端存储和 AI 视觉识别方面的技术积累。
但 Birdfy 的诞生，来自一个非常偶然的用户行为。
Netvue 原本希望用户利用安防摄像头观察家门口发生的事情，结果在 2020年前后，很多人开始分享自己家摄像头拍到的鸟类视频。
有人拍到了鸟在镜头前吃东西，有人拍到了从未见过的鸟，还有人专门把精彩片段上传到社交媒体。
这些视频逐渐聚集在一个叫作 #CaughtOnNetvue 的话题下面，意外形成了一群喜欢看鸟的用户。
2020年，随着疫情期间居家生活增加，Netvue 团队决定开发一款专门用来观察鸟类的摄像头。
最初的方向是提高拍摄效果，后来他们意识到，与其等待鸟偶然飞进普通摄像头的画面，不如直接利用食物吸引鸟停留，再把镜头放到鸟最容易出现的位置。
喂鸟器与摄像头的结合，就这样诞生了。
2021年11月，Birdfy 在 Kickstarter 上线了第一款智能喂鸟器，最终获得 387名支持者，筹集了约 9.05万美元，随后又通 过Indiegogo 及亚马逊等渠道进入全球市场。
这个众筹成绩其实不算特别惊人，因为同一时期，另一家智能喂鸟器创业公司 Bird Buddy，在 Kickstarter 获得了超过 2.2万名支持者，筹集约 419万欧元。
但 Birdfy 的优势在于，它并不需要从零开始搭建整套硬件和软件能力。
母公司 Netvue 已经在智能摄像头领域经营多年，把成熟的摄像头技术用于新的消费场景，让团队能够更快地开展产品迭代。
几年后，Birdfy 逐渐从单一的智能喂鸟器，扩展到智能鸟屋、蜂鸟喂食器、智能鸟浴盆以及不同配置的摄像设备。
截至今年9月，公司披露的累计设备销量已经突破 100万台。
美国有 9600万人观鸟，但大部分人只在自家院子里看
Birdfy 能发展起来，还有一个很重要的市场背景：美国观鸟的人，比很多人想象的多得多。
美国鱼类及野生动物管理局在 2024年公布的一份研究显示，根据 2022年全国调查，美国 16岁及以上人口中，约有 9600万人参与观鸟活动，占该年龄段人口的 37%。
其中，约 9100万人会在自己家附近观鸟，约 4300万人曾专门外出观鸟。2022年，美国观鸟者在相关旅行、设备和土地等方面的支出合计约 1080亿美元。
传统观鸟可以是一项很专业的户外活动，需要望远镜、鸟类图鉴、摄影设备，还要熟悉不同鸟类的生活习性。
但对于多数普通爱好者来说，它可能只是周末在院子里撒点鸟食，偶尔坐在窗前看一看。
Birdfy 瞄准的，正是后一种需求。
你不需要知道哪种鸟什么时候出现，也不用专门拿着相机守在窗边。只要家附近有鸟愿意来吃东西，摄像头就能替你完成观察和记录。
这款产品实际上降低了两项门槛：一是观察需要投入的时间，二是识别鸟类需要积累的知识。
原本需要自己完成的等待、拍摄、辨认和整理，现在有一套设备自动完成。
而对于没有专业观鸟经验的人来说，第一次在手机上看到一只颜色漂亮、叫不出名字的鸟，通常就足以产生继续使用的兴趣。
从拍到一只鸟，到拥有一本自家的鸟类图鉴
Birdfy 最基础的使用流程并不复杂。
用户购买设备后，在院子或阳台安装喂鸟器，装入鸟食，通过手机应用连接家中的无线网络。部分型号配备独立太阳能板，可以减少频繁取下摄像头充电的麻烦。
当鸟停在喂鸟器上，设备通过运动检测启动拍摄，生成照片或短视频，并将内容同步到手机。用户可以实时观看，也可以之后查看自动保存的精彩片段。
真正让这台设备区别于普通摄像头的，是后面的 AI 识别。
Birdfy 的鸟类识别数据库覆盖超过 6000种鸟。系统不仅识别羽毛颜色，还会结合体型、羽毛纹理、设备所在地理位置，以及周围环境等信息判断鸟类品种。
今年6月，Birdfy 还公开介绍了新一代视觉语言模型 OrniSense。
相比单纯输出一个鸟类名称，这套系统开始尝试解释为什么做出某个判断，同时支持识别同一画面中的多种鸟，以及部分能够根据外观区分性别的鸟类。
例如，一只红色的小鸟出现在镜头里，普通人可能只知道它是一只红鸟，但AI可以综合羽毛、外形和地区信息，判断它是否为北美红雀。
如果识别成功，App就会自动标注鸟类名称，并提供相关资料。
当然，系统并不保证每次识别都准确。尤其是蜂鸟，不同品种的雌鸟在外观上可能十分接近，再加上它们飞行速度快、镜头容易产生运动模糊，即使专业观鸟者也不一定能够根据一段短视频准确辨认。
Birdfy 因此加入了人工纠错机制，让有经验的用户提交反馈，再由团队核实并用于后续模型改进。
除了辨认鸟的种类，用户还可以按照日期、鸟类品种搜索自己拍下的视频，查看某种鸟最近什么时候出现、来过多少次，以及自己家附近的鸟类活动有没有变化。
这就把一台原本只能拍摄视频的设备，逐渐变成了一个会持续积累内容的个人观鸟档案。
21 亿次识别，让普通家庭的喂鸟器变成观察网络
Birdfy 今年 9月公布的观鸟报告，还展示了这种产品规模扩大后能够产生什么样的数据。
从2025年6月到2026年5月，它的设备完成了约 21亿次 AI 识别；平台累计录制的精彩片段超过 60亿段，对应的视频总时长超过 3300万小时。
这些录像绝大多数都来自普通家庭，而不是专业研究人员架设在自然保护区的摄像设备。
报告中有一个有趣的发现：在 Birdfy 的美国设备记录里，最常被识别到的鸟并不是颜色鲜艳、经常出现在观鸟照片中的北美红雀，而是家朱雀。
在统计期间，家朱雀被识别超过 2亿次。但这种分布存在很强的地区差异，落基山脉以东，北美红雀的识别频率更高；以西则更多是家朱雀。
鸟类活动时间也有明显规律。设备记录显示，当地时间清晨5点左右，鸟的活动开始增加；到了6点，识别量上升超过四倍，并在早上8点达到高峰。
也就是说，许多家庭还没起床，院子里的小鸟已经开始了一天最活跃的活动。
写到这里，我都觉得很有趣，本来要删掉的，但是还是想分享给大家。
这批数据还记录到超过 2000万次蜂鸟识别，其中既包括常见品种，也包括一些较少出现在普通观鸟者视野里的蜂鸟。
尽管如此，持续运行的设备网络，确实能为普通家庭提供过去很难获得的观察资料。
从个人爱好变成可以分享的内容
Birdfy 还有一个值得关注的增长数据。
根据公司今年披露的报告，过去一年，用户分享了超过 200万张鸟类照片和视频，分享活动同比增长 227%。
这种内容的传播方式，与一般的社交软件并不相同，拍摄者不需要自己构思内容、寻找拍摄角度，也不用花时间剪辑。
设备会自动记录近距离的鸟类活动，有时是两只鸟争夺食物，有时是松鼠偷吃鸟食，有时则是一只罕见的鸟第一次出现在镜头里。
用户只需要挑选喜欢的片段，就能分享到社交媒体，或者直接发给朋友、家人。
Birdfy 还会自动整理视频集锦和月度回顾，让用户了解过去一段时间里有哪些鸟来过。
这样一来，喂鸟器不仅提供即时提醒，还会持续产生新的内容。
内容分享又能让更多人直观地理解这款产品。一张近距离拍摄的鸟类照片，比一大段关于 AI 识别技术的介绍更容易展示设备的实际用途。
不过，分享量增长不等于销售转化，Birdfy 并未公开这些分享究竟带来了多少新购买者，也没有披露社交媒体渠道的获客成本。
从产品设计看，它至少具备一种很自然的传播条件：
每台设备都可能持续产生值得分享的内容，而且这些内容来自真实的日常生活，不需要用户额外学习内容创作。
硬件卖出后，再通过 AI 和会员持续收费
Birdfy 最初是一家销售智能喂鸟器的硬件品牌，现在则逐渐建立起围绕设备的订阅业务。
目前在美国官网，Birdfy Feeder 2 的页面标价约 190美元，配备更高规格摄像头的 Feeder 2 Pro 约 240美元，拥有多个拍摄视角的 Feeder 2 Duo 约 360美元。实际售价会随型号、套装和促销变化。
硬件之外，Birdfy 提供免费、Plus 和 Pro 三个会员层级。
免费用户每天可以获得 10次 AI 鸟类识别，生成的视频最多 20秒，普通视频在云端保存 30天，并有 5GB精选内容存储空间。
Plus 与 Pro 则提供不限次数的 AI 识别、更长的视频录制和云端保存时间，以及更大的精选内容存储空间。
官方商城目前展示的 Plus 会员价格为 79.99美元、Pro 会员为 149.99 美元；Plus 支持最多两台设备享受相关识别权益，Pro 则支持最多十台设备。
这样的会员结构，使 Birdfy 能够在销售设备之后，继续通过软件服务获得收入。
尤其是对于那些已经习惯每天打开App、积累了大量鸟类视频的用户而言，无限识别、更长的视频保留时间，以及更完整的访问记录，可能逐渐从可选功能变成愿意付费的便利。
但 Birdfy 也保留了不依赖持续订阅的使用路径。
部分旧型号曾直接销售终身 AI 识别版本，已经获得这项权益的用户，之后不会因为新会员制度推出而失去原有权益。
这点很重要，智能喂鸟器首先是一款需要真实投入数百美元购买的硬件，如果所有基础功能都必须再付费，反而可能影响用户的购买意愿。
公司接下来的收入空间，也不只在会员。
已经购买喂鸟器的家庭，可能继续购买蜂鸟喂食器、摄像鸟屋或智能鸟浴盆。不同设备可以接入同一个 App，形成一个持续扩展的家庭观鸟系统。
不过，Birdfy 没有披露会员付费率、年度经常性收入、毛利率等关键数据，因此还不能仅凭 100万台累计销量，就推算它的营收或盈利规模。
真正的难点，仍然在现实世界里
智能喂鸟器与纯软件最大的区别，是它必须长期放在室外工作。
摄像头需要稳定联网，电池需要持续供电，鸟食需要补充，设备还要能够抵御雨水、低温，以及松鼠等动物的破坏。
在今年更新的智能喂鸟器评测中，评测者肯定了部分产品的拍摄效果、易用性和应用体验，但也遇到过设备反复断开无线网络、阴天时太阳能供电不足，以及部分木制型号耐用性不理想等问题。
这意味着 Birdfy 不能只把 AI 做得越来越聪明，还必须持续解决连接稳定性、镜头质量、硬件维护和售后服务的问题。
而且，安装喂鸟器本身也有生态责任。
美国康奈尔大学鸟类学实验室建议，普通种子喂鸟器需要定期清洁，通常每一至两周一次，在高频使用或潮湿天气下还应增加清洁频率，以降低鸟类之间传播疾病的风险。
一台摄像头，如何把偶尔的兴趣变成每天的习惯
回头看 Birdfy 的发展过程，它最早从安防摄像头用户分享的鸟类视频中发现需求，再把摄像头直接安装到喂鸟器上，省掉用户等待和拍摄的时间。
随后利用 AI 识别，让不熟悉鸟类的人也能逐渐积累知识，并通过自动集锦、观察记录和分享功能，延长用户与设备的关系。
这种产品设计的核心，并不是让 AI 替用户完成一件原本很复杂的专业工作，而是让一项本来只能偶尔参与的爱好，变成每天都可能发生的新鲜体验。
用户也许最初只是想看看院子里有什么鸟，但随着拍摄的视频越来越多，他们可能开始区分不同的品种，留意鸟类什么时候出现，甚至增加新的喂鸟器和观察设备。
而对一家已经拥有成熟摄像头技术的公司来说，有时候找到一个新的、值得每天打开摄像头的理由，比继续提高摄像头的分辨率更重要。