張淵媛 楊崢

隨著算力、算法和數(shù)據(jù)的不斷提升，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經(jīng)成為新一輪工業(yè)革命的核心技術(shù)。AI可以賦予機器一定的學(xué)習(xí)能力，實現(xiàn)類似人腦的識別、認(rèn)知、分析和決策等復(fù)雜功能，其快速發(fā)展正在改變我們社會生活的方方面面。近年來，AI也被越來越廣泛地應(yīng)用于生物多樣性監(jiān)測，為生物多樣性保護提供了強大的科技助力。

一、運用AI進行物種監(jiān)測與識別

基于圖像與視頻智能技術(shù)的物種監(jiān)測。物種視頻監(jiān)測識別系統(tǒng)由硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)兩部分構(gòu)成，硬件設(shè)備包括前端攝像頭采集設(shè)備、后端識別服務(wù)器和終端展示設(shè)備（如手機、電腦和展示大屏等），這些設(shè)備協(xié)同工作，用于采集、處理和展示視頻和圖像數(shù)據(jù)；軟件系統(tǒng)中部署了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，用于圖像和視頻的分析，通過對物種的特征提取和分類，能夠獲得高精度的物種目標(biāo)識別結(jié)果，同時還可以輸出不同物種的數(shù)量。在對圖像和視頻分析處理之后，系統(tǒng)會對一定時間內(nèi)監(jiān)測到的物種、數(shù)量等信息進行統(tǒng)計分析，并以日報、周報的形式向系統(tǒng)管理人員發(fā)送郵件進行提示。如監(jiān)測到珍稀瀕危物種，系統(tǒng)將發(fā)出“預(yù)警”進行提示。此外，所有監(jiān)測記錄到的圖像、視頻數(shù)據(jù)信息都會保存在系統(tǒng)中，供科研人員隨時調(diào)用。

基于聲音智能技術(shù)的物種監(jiān)測。針對“只聞其聲，不見其物”的動物，采用基于AI的聲音監(jiān)測系統(tǒng)進行識別是一種非常有效的方法。該類系統(tǒng)采用高靈敏度的拾音器設(shè)備和集成聲音識別AI算法模型的物種聲音識別邊緣計算設(shè)備，可以長時間實時采集野生動物聲音數(shù)據(jù)，并對其進行動物物種及聲音場景的分類識別。分析處理聲音數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)會將監(jiān)測數(shù)據(jù)和對應(yīng)的識別結(jié)果發(fā)送至后臺數(shù)據(jù)庫進行統(tǒng)計分析，記錄出現(xiàn)的物種及頻次。如果發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)新物種、保護物種或珍稀物種，系統(tǒng)會以郵件形式發(fā)出新物種報告，并由專業(yè)人員進行復(fù)核。此外，該系統(tǒng)與物種視頻識別系統(tǒng)相結(jié)合，可共同構(gòu)建更加完備的動物智慧監(jiān)測識別系統(tǒng)。

二、AI在生物多樣性監(jiān)測與保護中的應(yīng)用

應(yīng)用于鳥類多樣性的監(jiān)測與保護。鳥類是生物多樣性中最受公眾關(guān)注的一個類別，同時由于鳥類對生境因子的變化比較敏感，常作為區(qū)域生物多樣性監(jiān)測的指示性物種。智慧監(jiān)測系統(tǒng)在鳥類多樣性監(jiān)測應(yīng)用中能起到重要作用，其主要可解決三個方面的問題：一是看得清，即可通過對視頻圖像的智能處理，提升圖像質(zhì)量；二是看得準(zhǔn)，即可通過計算機深度學(xué)習(xí)技術(shù)，識別鳥的種類、統(tǒng)計鳥類數(shù)量；三是看得懂，即可通過AI算法模型，監(jiān)測和分析鳥類的行為。目前，北京已經(jīng)有多處布置了鳥類智慧監(jiān)測系統(tǒng)，其中運行成效較為突出的是南海子麋鹿苑鳥類智慧監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過5G網(wǎng)絡(luò)將高清攝像頭采集的高分辨率視頻信號實時上傳至服務(wù)器后進行自動識別，有效解決了傳統(tǒng)人工監(jiān)測方法效率低、成本高、數(shù)據(jù)碎片化等問題。該系統(tǒng)于2023年1月下旬拍攝到了國家一級保護動物白尾海雕，這也是該地自建立智能系統(tǒng)后首次監(jiān)測到猛禽類動物，顯示了AI在監(jiān)測報告珍稀瀕危野生動物上的潛力。

應(yīng)用于其他野生動物監(jiān)測與識別。AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化為野生動物識別和保護工作提供了強有力的支撐。近年來，生物聲學(xué)監(jiān)測方式也被應(yīng)用于野生動物研究，成為野生動物監(jiān)測與保護的“神助攻”。一些研究人員嘗試將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與一系列自動記錄裝置結(jié)合，并通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、聲音譜圖轉(zhuǎn)換以及聲音識別模型的開發(fā)與設(shè)計，對采集到的大量動物音頻數(shù)據(jù)進行自動分析處理，以實現(xiàn)目標(biāo)物種的自動判別。另外，AI也被應(yīng)用到昆蟲監(jiān)測中。蟲情預(yù)警器是智能識別應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，主要應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，利用昆蟲活動特性抓捕收集昆蟲，并自動烘干拍照，再利用AI識別計數(shù)，以達到監(jiān)測農(nóng)業(yè)害蟲蟲情的目的。

應(yīng)用于智能無人機進行林業(yè)資源調(diào)查與特定物種保護。森林生態(tài)系統(tǒng)是重要的自然系統(tǒng)之一，有著豐富的生物多樣性。搭載人工智能技術(shù)的智能無人機可通過掛載高清攝像頭和遙感設(shè)備，拓寬地面巡視，增加高空視角，應(yīng)用于森林生物資源調(diào)查。智能無人機還能夠自主避障，且可以以一臺無人機為中心進行編隊飛行，實現(xiàn)無人機與無人機之間的協(xié)同，大大提高工作效率。在森林系統(tǒng)的野生動物監(jiān)測和保護中，利用智能無人機可精準(zhǔn)監(jiān)測野生動物的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法進一步對物種進行識別和歸類，還可以監(jiān)控物種的健康狀態(tài)，梳理同一物種不同個體間的關(guān)系等，實施全方位的監(jiān)測和保護。此外智能無人機還可通過特征識別（如腳印、面部特征、活動特征）對某特定瀕危動物進行重點監(jiān)測，達到保護瀕危動物的目的。

三、運用AI進行生物多樣性監(jiān)測的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

從AI應(yīng)用于生物多樣性監(jiān)測的優(yōu)勢來看，傳統(tǒng)方法對野生動物種類及種群數(shù)量進行觀測及統(tǒng)計面臨多種問題。以鳥類監(jiān)測為例，鳥類調(diào)查隨機性大，樣線調(diào)查的方法很難真實反映一個地區(qū)的物種結(jié)構(gòu)，固定樣點調(diào)查往往需要長時間、高頻率的調(diào)查密度，但這會降低生境的覆蓋度，造成樣本容量與調(diào)查總體間的不匹配。另外，人工監(jiān)測方法基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取成本高，大量依靠高度專業(yè)的人員投入，耗時耗力、效率較低，難以滿足當(dāng)前生態(tài)監(jiān)測工作的需求。

采用AI與生態(tài)學(xué)大數(shù)據(jù)分析方法優(yōu)勢十分明顯：第一，能夠?qū)崿F(xiàn)自動化、智能化、長周期的實時監(jiān)測，幫助解決在鳥類監(jiān)測中的數(shù)據(jù)不實時、不全面、不準(zhǔn)確等問題。隨著智能監(jiān)測點的增加，可提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的覆蓋面與準(zhǔn)確度，減輕專業(yè)人員的工作壓力，提高鳥類監(jiān)測工作效率，為鳥類調(diào)查和動態(tài)監(jiān)測提供創(chuàng)新手段。第二，基于AI的聲音識別技術(shù)具有不受光線影響、對生物無干擾、能夠全天候運行、數(shù)據(jù)傳輸壓力小等天然優(yōu)勢，還能夠直接監(jiān)聽生物之間的溝通信息及相關(guān)行為，為保護生物多樣性提供了重要的數(shù)據(jù)依據(jù)。第三，可構(gòu)建基于AI的分析預(yù)判平臺，為管理部門決策提供技術(shù)支撐。通過獲取生物的圖像、視頻和聲音，形成集物種監(jiān)測、信息管理和決策支撐為一體的綜合性平臺，讓生物多樣性監(jiān)測與保護更加智能化、信息化、精準(zhǔn)化，提高生態(tài)問題治理的科學(xué)水平。第四，可作為科普宣傳平臺，服務(wù)于公眾。AI監(jiān)測與保護平臺，可實時直觀地展示生物的形態(tài)、行為及健康狀況，對于科普宣教是一種方法創(chuàng)新。AI終端展示平臺，可以向公眾生動地呈現(xiàn)各類生物保護知識，在提升公眾生態(tài)環(huán)境意識和素養(yǎng)的同時也提高了互動性，進而提升了公眾保護生物多樣性的主觀能動性。

從AI應(yīng)用于生物多樣性監(jiān)測所面臨的挑戰(zhàn)來看，基于圖像與視頻的物種監(jiān)測方法，目前還不能完全取代人工監(jiān)測工作，一是系統(tǒng)的性能升級及功能完善需要具備生態(tài)學(xué)知識的專業(yè)人員深度參與；二是物種棲息地的自然環(huán)境復(fù)雜多變，一些惡劣條件下捕獲到的音視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，給系統(tǒng)帶來了較大的識別難度，可能存在誤識別的情況，需要進行人工二次校驗?；谏疃葘W(xué)習(xí)的聲音識別方法的準(zhǔn)確率仍受物種活躍度及音頻質(zhì)量的影響。此外，對于目標(biāo)物種的自動監(jiān)測，往往需要大型的聲學(xué)數(shù)據(jù)集，特別是更接近于真實環(huán)境、復(fù)雜度更高的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的收集與處理不僅需要耗費大量的時間，而且依賴于生態(tài)學(xué)專家的精準(zhǔn)標(biāo)注，數(shù)據(jù)集的不均衡性也會對識別準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響。

四、AI應(yīng)用于生物多樣性監(jiān)測與保護的未來展望

基于AI的深度學(xué)習(xí)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)方面有較大的優(yōu)勢，它可以通過不斷調(diào)整模型結(jié)構(gòu)及優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)從海量輸入數(shù)據(jù)中自動提取數(shù)據(jù)特征并進行高精度分類識別。

在科學(xué)研究方面，隨著AI算法模型的不斷迭代，對于不同生境不同物種的識別率將大幅提高，并對生物多樣性保護研究工作產(chǎn)生深遠影響。對比人工監(jiān)測，AI識別產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長。一方面，對于動物學(xué)、行為生態(tài)學(xué)和物候?qū)W等基礎(chǔ)研究，將促使其產(chǎn)生方法上的創(chuàng)新和突破；另一方面，對于遺傳資源數(shù)字序列信息（Digital Sequence Information，DSI），環(huán)境DNA等發(fā)展較快的生物學(xué)研究領(lǐng)域，AI識別將產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)集，以加快相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的更新和拓展。

在野生動物保護方面，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推動下，AI可更廣泛地應(yīng)用于野生動物資源的監(jiān)測與識別。通過建立網(wǎng)格化的棲息地AI監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，將動態(tài)掌握野生動物的種群規(guī)模變化及活動規(guī)律，對其生存狀態(tài)做出更完善的評估，輔助野生動物保護機構(gòu)更好地進行有針對性的保護工作。

在生物安全領(lǐng)域，基于AI算法模型的特征識別將助力動物疫源疫病監(jiān)測工作的開展。目前，隨著城市環(huán)境不斷向好，城市范圍內(nèi)人與動物接觸概率不斷增加。特別是超大城市，鳥類遷徙季城市公園、濕地野生鳥類過境停留頻繁，人畜共患病傳播機會加大。在鳥類遷徙通道建立AI監(jiān)測點，針對高風(fēng)險物種采取特征監(jiān)測，識別患病特征，可極大改善人工監(jiān)測發(fā)現(xiàn)機會少、風(fēng)險感知滯后的固有缺陷，為城市人居環(huán)境的生物安全保障提供有力支持。

參考文獻：

[1] 張旭曜.基于深度學(xué)習(xí)的聲紋識別算法研究[D]，2022.

[2] 阮國輝. 自然保護區(qū)野生動物物種多樣性現(xiàn)狀及保護對策[J].農(nóng)家參謀， 2020（17）：139.

[3] 張學(xué)瑩，張浩林，韓瑩瑩，翁強，袁崢嶸，姚遠. 基于深度學(xué)習(xí)的野生動物監(jiān)測與識別研究進展[J]. 野生動物學(xué)報. 2022， 43（1）：251-258.

[4] 吳亞楠. 智能無人機在林業(yè)中的應(yīng)用實踐[J]， 信息通信， 2019年第2期.

[5] Salas J， de Barros Vidal F， Martinez-Trinidad F. 2019. Deep learning： current state. IEEE Latin America Transactions， 17（12）： 1925- 1945.

致謝：感謝中國科學(xué)院半導(dǎo)體研究所鑒海防研究員、王洪昌博士、郭慧敏博士對本文的支持

作者均為北京生物多樣性保護研究中心副研究員