采集,需要你的授权
将有效授权与物理隐私关闭状态纳入采集条件。固定镜头的方向、视野及遮挡结构,以限制碗内采集范围为目标,仍需在真实使用场景中验证。
让日常,多一份了解。
融入生活的科技。
留给自己的了解。
从一个完整的马桶座开始。
将摄像头、补光与电子部件融入后部外壳,让记录自然发生,让设计回归生活。
视觉系统整合于座圈后部,设计目标是在容纳电子部件的同时,保持简洁、完整的产品轮廓。
规划中的视觉模块可在断电、解除锁止后独立取出,便于清洁、维修与升级。定位、密封和成像一致性仍在验证中。
减少主动拍照与手动填写的负担。
把采集、分析和回顾,连接成简单的日常体验。
载荷传感器识别在座与离座状态,结合防抖和状态判断,减少短暂减载带来的误触发。
SENSE THE MOMENT离座后,在授权有效、设备就绪且物理隐私关闭未生效时,采集碗内图像,无需等待合盖。
CAPTURE WITH CARE完成图像质量检查、数据保护与传输后,由云端模型分析 BSFS 形态。失败或无法分析的事件单独标记。
MAKE IT UNDERSTANDABLE通过获授权的 App 账户查看个人事件、形态分类和长期趋势,逐步了解自己的排便习惯。
SEE YOUR OWN PATTERNS记录是否完整,同样值得被看见。实际触发时延与可靠性仍需样机验证;家庭共用时的事件归属方式仍在评估。
从一日概览,到日历回顾。
让记录有处可看,让变化有迹可循。


当前产品方向:个人事件、BSFS 形态分类、长期趋势,以及清楚的数据控制。
以上为原始 UI 概念稿,日期、姓名与数值均为示例;评分及“正常/关注”等状态标签仍待定义与验证,不代表已实现的健康评估、临床结论或当前功能承诺。图片内为原始英文设计,页面切换语言时不改写图片内容。
把可维护性,留在设计之中。通过这份 O 型展示模型,看看座圈、固定后舱与可抽换模块之间的关系。
蓝色部件用于突出可拆模块。当前设计探索沿右侧抽出,维护时需断电并解除锁止;定位、密封与成像一致性仍待验证。

从完整轮廓,理解座圈与后部模块的布局。

开盖抬圈,展示固定后舱与座圈之间的关系。

模块沿右侧抽出,探索局部维护与更换的可能。
基于 1:3 数字展示模型的渲染图,非实物或量产结构。盆体与水箱用于展示安装关系,不代表 X1 的销售配置;实体装配及真实电子功能尚未验证。
隐私与控制,是产品设计的起点。
我们希望让每一次采集、每一次访问,
都有清楚的边界。
将有效授权与物理隐私关闭状态纳入采集条件。固定镜头的方向、视野及遮挡结构,以限制碗内采集范围为目标,仍需在真实使用场景中验证。
规划家庭成员的数据隔离、访问授权和事件归属确认;身份关联方式仍在评估,不承诺完全自动且准确的身份识别。
App 规划提供采集授权、记录访问与数据删除管理,让用户知道记录如何产生、由谁查看,以及如何删除。
认识 BSFS,了解视觉分析,
也理解每一次记录的边界。
BSFS(布里斯托粪便形态量表)将排便外观分为 7 型,从分离硬块到水样。它为日常观察提供一致的描述方式,帮助记录与沟通,而不是单独判断疾病。
呈条状或蛇状,表面较光滑。
数字表示形态顺序,不是健康分数;相邻类型间的差异可能很细微。
用统一的形态词汇替代模糊回忆,更容易回顾自己的记录,也便于与医护人员沟通。
形态与肠道通过时间存在研究关联。连续观察比孤立一次更有上下文,但不能据此计算个人的通过时间。
频次、饮食、用药及自身感受都可能影响解释。BSFS 本身不能确定变化原因,也不能诊断疾病。
下面的 14 次虚构记录,仅演示形态分布如何呈现。与上方选择器联动,不代表用户数据或模型表现。
4 型 · 14 次示例记录中有 5 次
分布图帮助看见记录模式,并不代表健康评级;类型编号不是等距测量值。
我们正在研发基于图像的 BSFS 分类。下面用观察线索解释任务,而不是公开一个已经验证的判定公式。
光照、遮挡、反光和背景都会影响分析。质量不足、采集失败或无法分析的事件,应单独标记。
轮廓完整,未见明显结块或裂纹。
与 3 型的差异常在表面,光照和反光可能掩盖细节。
通过标注图像开展训练,并探索有序对比学习。相邻类型的歧义、不同来源的泛化能力,以及无法可靠分析的情况,都是研发重点。
| 类型 | 形态描述 | 示例次数 |
|---|---|---|
| 1 | 彼此分开的坚硬小块,类似坚果。 | 1 |
| 2 | 整体呈条状,但由明显结块组成。 | 2 |
| 3 | 整体成条,表面可见裂纹。 | 3 |
| 4 | 呈条状或蛇状,表面较光滑。 | 5 |
| 5 | 分开的柔软块状物,边缘较清楚。 | 2 |
| 6 | 松散、蓬松的碎块,边缘不规则,呈糊状。 | 1 |
| 7 | 呈水样,没有可辨认的固体块。 | 0 |
以下是量表背景资料,不构成对 GuTelligence 产品的验证或背书。
Lewis & Heaton, 1997 — Stool form scale as a useful guide to intestinal transit time. ↗Continence Health Australia — Bristol stool chart. ↗原始研究涉及 66 名志愿者,探讨形态与通过时间的关系;不是本公司的模型测试。
围绕布里斯托粪便形态量表(BSFS)开展视觉分类研究,探索有序对比学习,利用类型之间的顺序关系。
BSFS CLASSIFICATION关注相邻类型的视觉歧义,以及背景、光照与图像来源变化对模型的影响,持续研究跨环境泛化能力。
REAL-WORLD ROBUSTNESS已围绕 ConvNeXt、DINOv2、Vision Mamba 开展实验。三维形态、可控合成数据与多模态学习属于未来探索,尚非 X1 功能。
ONGOING EXPLORATION计划上市年份
2029目前处于研发与原型验证阶段,具体上市时间将随研发进展更新。