OdyssLife发布AI智能项链N1：用视觉大模型重塑饮食健康管理

作者 | 张子怡

编辑 | 袁斯来

在健康领域，知名著作《超越百岁》指出，运动固然是长寿的基石，然而营养学方面却面临更复杂的难题：没有一种饮食方案能适用于所有人，正如作者彼得·阿提亚所言，饮食健康与否取决于其对个体代谢的改善效果。阿提亚强调，无论是素食还是肉食，真正的健康标准在于能否提升个体的代谢健康，特别是胰岛素敏感性。因此，盲目跟风网络食谱常常徒劳无功。

远在大洋彼岸，这一理念激发了年轻人潘宇扬的创业火花。他观察到，市面上的智能穿戴设备多聚焦于睡眠和运动监测，而关乎健康的另一关键环节——“饮食”，却几乎无人问津，这正是健康管理的最后一块拼图。潘宇扬拥有丰富的技术背景，曾在华为参与小艺算法和鸿蒙OS开发，后在字节跳动从零打造了扣子Coze和豆包智能眼镜，兼具软件与硬件研发经验。

当众多创业者争相在AI硬件领域寻找下一个iPhone时刻，为大模型寻找入口时，潘宇扬另辟蹊径，选择以项链形态重新定义AI与健康的连接。据硬氪获悉，OdyssLife近期发布了其首款产品Odyss N1的宣传视频。这款AI项链号称全球首款Always-On智能项链，集成了图像、音频、动作等多模态感知能力，可实现全天候饮食与运动行为追踪。潘宇扬表示：“它能捕捉你吃饭的每一口，记录你的每一步运动，并将这些行为转化为数据和建议，指导用户更健康地生活。”

健康管理市场潜力巨大。与前辈不同，年轻群体更信赖设备、数据和分析技术。作为97年出生的创业者，潘宇扬本人就是可穿戴设备的忠实用户：脖子上挂着Odyss N1，手上戴着智能戒指和手环。年轻人是可穿戴设备最具潜力的增量用户，但也是最挑剔的群体，只有新奇、有趣且技术过硬的产品才能赢得他们的青睐。

01 90%的准确率

在奥德赛的办公室里，硬氪看到Odyss N1实物。它重量不足30g，双面全黑设计使正面的摄像头相当隐蔽，仅在阳光反射下才能察觉。潘宇扬认为，挂在胸前的项链拥有天然广角“上帝视角”，能完美覆盖用户的用餐区域。更重要的是，相比动辄四五十克以上、压鼻梁的智能眼镜，脖颈是人体承重能力最强的部位，小几十克的重量足以实现全天候“无感佩戴”。

不少人都曾尝试饮食监测类APP，但无论拍照、搜食物还是估重量，繁琐流程后热量的准确率往往不尽人意，更不用说坚持使用的难度。潘宇扬指出，除了“用户吃了什么”，食物摄入顺序会影响升糖速度，进而关联未来糖尿病风险；进食速度则影响饱腹感，可能导致过量摄入。“这些信息，只要让用户知晓并每日提醒，他们自然会改善。但传统APP无法提供这种体验。”

Odyss N1计划构建一个包含视觉、音频和动作感知的三模态系统。核心视觉部分并非连续录像，而是采用“打帧”技术，每秒仅截取三五张图片，在低功耗下清晰捕捉从餐厅场景、包装食品扫码到居家烹饪的全过程，甚至能精细识别每一口食物的种类、体积及制作方式。音频和动作感知作为辅助：音频通过聆听点餐或交谈中的关键词辅助标记食物；动作感知则监测用户全天活动量，评估能量消耗。最终，系统综合热量、宏量营养素、膳食平衡度、升糖速度乃至嘌呤等数据，为用户提供个性化生活建议。

针对图片中食物大小难判的问题，Odyss N1采取巧妙策略：团队研发了一套标定方法，通过三维空间中多帧画面拟合相对深度，再利用画面中必然出现的手部作为参照，初始化标定手部尺寸和食物相对深度，进而推算食物体积。预计该方案在经典西式菜品中的误差率控制在10%以内，远优于通用大模型或传统食物识别软件的估算误差。

据潘宇扬介绍，为避免大模型幻觉，他们采用传统CV算法+大模型的组合策略：传统计算机视觉算法精准测量食物尺寸和扫码；大模型则负责识别菜品种类和烹饪方式，作为关键“兜底”，从数据库中调取食物构成数据计算。例如面对“生章鱼拌牛肉”这类复杂菜式，传统算法可能误判为面团，但大模型能以85%概率精准识别为生章鱼，匹配正确能量密度。

Odyss认为，对大多数用户而言，准确度并非首要追求。美国用户饮食习惯零散，几乎没人能在吃每口零食时都掏出手机拍照，也没有产品能追踪未吃完或多人分享的场景，市场迫切需要一款能无感持续记录的产品。Odyss之所以率先切入北美市场，一个重要原因是“白人餐”结构相对简单，且当地家庭用餐购物体系完善——在Costco或沃尔玛，连葱等散装生鲜都贴有条码，可通过公开数据库还原重量和质量信息。

此外，与中国外卖文化不同，Odyss锁定的25至50岁北美目标用户中，80%的场景为居家做饭，无论是扫描包装食品，还是通过视觉识别黄瓜、番茄等散装蔬果的体积，都更为精准可控。可以看到，Odyss挑选了相对稳定市场中标准化的场景，通过最低交互门槛进行分析，本质上是一种数据化食物的过程。

02 蓝海中的挑战

事实上，现代人对健康监测的渴望与追求有目共睹。IDC《全球可穿戴设备季度跟踪报告》显示，2024年全球可穿戴设备总出货量预计突破5.6亿台。剔除音频类设备后，由智能手表、智能戒指及医疗级监测贴片构成的核心健康监测市场，根据Gartner及Grand View Research综合测算，2024年全球市场规模约为650亿至800亿美元。

当下最火的智能戒指是芬兰公司Oura，主打睡眠监测，年销量近600万枚，估值逼近110亿美元；手环领域，Whoop无屏幕手环专注运动场景，用户以职业运动员、企业高管为主。智能项链则是更新颖的品类，已有产品中商业化最成功的或许是Limitless，主打录音+AI形成私人记忆库，已卖身于Meta。其他产品多与情绪检测、日常记录相关。相比之下，监测饮食健康和运动是个有趣且相对空白的市场。

不过，智能项链挂在胸前虽有良好视角，但佩戴此类设备进入公众或私密场所时，隐私保护法律问题不容忽视。隐私是AI设备走向市场的重大挑战，需要更多数据变聪明，但无节制收集数据会引发他人警惕与反感，难以大众化。

因此，Odyss N1在产品设计上不保存任何原始照片或录音，传感器获取的数据经算法提取“吃什么、动了多少”等结构化信息后即销毁。App端仅展示可视化健康数据图表，而非相册。这也是团队将N1设计为时尚挂坠、采用隐藏式摄像头的原因。同时，初代产品中，他们决定不强调AI陪伴功能，而是专注解决功能性痛点。

“我们一定不会做严肃医疗。不会把它当CGM这样的医疗产品用。”潘宇扬和团队强调，产品可作为饰品佩戴，饮食与运动监测提供的是生活方式指导。

Odyss的畅想固然美好，但饮食监测市场也在蓝海中涌现新变化。食物对代谢健康的影响，美国医疗器械厂商早已洞察这一庞大市场。美国疾病控制与预防中心发布的《2024年国家糖尿病统计报告》显示，美国约1.36亿人有血糖健康问题。2024年，FDA先后批准Dexcom Stelo和Abbott Lingo作为非处方产品上市。它们延续“上臂传感器+App”形态，但市场定位调整：主动淡化严肃的“医疗急救”属性，强调“消费级健康”，目标是通过监测代谢数据优化生活方式的大众消费群体。CGM过去多年在医疗器械市场的推广，使“控糖”成为耳熟能详的概念，这是新兴AI穿戴设备不具备的优势，也是其必须面对的挑战。