“每天，全世界有75個(gè)物種滅絕”——這是2019年聯(lián)合國披露出來的一組驚人數(shù)字。而亞洲象就是世界自然保護(hù)聯(lián)盟列出的瀕危物種，種群數(shù)量一度降至170余頭。

西雙版納國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管護(hù)局，與科技企業(yè)聯(lián)手，率先將人工智能、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)集成運(yùn)用于野生動(dòng)物多樣性監(jiān)測(cè)，構(gòu)建了一套亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)野生亞洲象的實(shí)時(shí)觀測(cè)和秒級(jí)預(yù)警，目前邊緣端人工智能模型精度達(dá)到96%以上，達(dá)到國際領(lǐng)先水平。

經(jīng)過多年的拯救和保護(hù)，亞洲象這一古老而珍稀的動(dòng)物發(fā)展到2020年的300頭左右，種群數(shù)量約增加55%。亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)的應(yīng)用，不僅緩解了當(dāng)前緊迫的人象沖突，對(duì)西雙版納雨林保護(hù)也有了新的發(fā)現(xiàn)和啟迪。

國際瀕危物種保護(hù)的難題：人象沖突、物種觀測(cè)數(shù)據(jù)難以獲得

野生生物棲息地往往在叢林、險(xiǎn)峰、深海、河流深處，野外環(huán)境變化，生物及科研人員要想展開深入研究面臨很高的安全風(fēng)險(xiǎn)，野生動(dòng)物保護(hù)在國際上一直面臨物種觀測(cè)數(shù)據(jù)難以獲得的問題。

幾十年來，隨著野生動(dòng)物保護(hù)工作的展開，亞洲象數(shù)量不斷恢復(fù)，活動(dòng)范圍擴(kuò)大，部分亞洲象開始走向農(nóng)地取食水稻、玉米等莊稼作物，不斷侵入村莊、城鎮(zhèn)。由于亞洲象食量巨大，人象沖突不斷升級(jí)。

據(jù)西雙版納州林草局統(tǒng)計(jì)，1991年至2010年，20年里人象沖突不僅致41人死亡、170人重傷，農(nóng)作物被大量糟蹋、農(nóng)地與農(nóng)田設(shè)施被毀，造成直接經(jīng)濟(jì)損失上億元，亞洲象保護(hù)面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。

一方面是頻發(fā)的人象沖突，一方面是傳統(tǒng)科學(xué)監(jiān)測(cè)手段的粗放與艱難。

郭賢明，一位奮戰(zhàn)在一線長達(dá)35年的亞洲象的保護(hù)專家，現(xiàn)任云南西雙版納國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)科學(xué)研究所所長。他介紹，因?yàn)槲麟p版納亞洲象棲息地境屬熱帶雨林，地貌復(fù)雜，道路不通，監(jiān)測(cè)預(yù)警工作長期依賴人工觀察大象糞便、腳印，不僅無法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)日益活躍的亞洲象種群軌跡，而且對(duì)于后續(xù)預(yù)警、科研及管護(hù)工作的開展也帶來不便，容易出現(xiàn)誤判、漏判的情況，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的收集和管理方式也比較粗放。

自然保護(hù)區(qū)科學(xué)研究所開始探索在無人機(jī)的協(xié)助下，步行追蹤象軌跡、預(yù)測(cè)路線，并對(duì)周邊居民發(fā)出預(yù)警。很快，生物及科研人員發(fā)現(xiàn)，無人機(jī)也有很多局限性，霧大的時(shí)候看不到象，下雨的時(shí)候無人機(jī)沒法飛，加之續(xù)航時(shí)間太短，一般無人機(jī)飛行不超過半個(gè)小時(shí)就得回來換電池。發(fā)揮新科技力量，去實(shí)現(xiàn)探索和改變珍稀物種保護(hù)遇到的困境成為當(dāng)務(wù)之急。“在國家林草局等有關(guān)部門的支持下，我們開始與浪潮尋求數(shù)字化解決方案，構(gòu)建了由數(shù)百個(gè)視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全天候?qū)崟r(shí)采集圖像及影像數(shù)據(jù)。”郭賢明表示。

科技的創(chuàng)造力：破解生物多樣性減少的大問題

“我們正在面臨氣候變化、雨林消失、生物多樣性減少等嚴(yán)重的環(huán)境與生態(tài)問題。”浪潮信息副總裁沈榮表示，實(shí)現(xiàn)生物多樣性保護(hù)的可及性與可持續(xù)性，不僅需要新的技術(shù)解決方案，而且要有更智能的方法，保障全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)，為瀕危物種保護(hù)科學(xué)探索提供參考。

據(jù)了解，目前國際已有的亞洲象智能識(shí)別模型的準(zhǔn)確率普遍較低，模型精度大概只有在60%左右，首個(gè)針對(duì)亞洲象的AI保護(hù)應(yīng)用就顯得至關(guān)重要。沈榮介紹，平臺(tái)建設(shè)初期，由于亞洲象數(shù)量稀少，活動(dòng)范圍廣，可獲得的圖片、視頻數(shù)據(jù)樣本非常少。加之亞洲象出沒時(shí)間不定，體型非常龐大，在夜晚光線不足的情況下，根據(jù)一個(gè)尾巴、一個(gè)背影立刻判斷亞洲象非常困難。為了提高模型精確度，浪潮在野象谷周邊搭建了眾多采集站點(diǎn)，收集到上萬張野生亞洲象圖像資料。專門針對(duì)陰雨天、夜間等畫面光線差、模糊、殘缺等問題，工程師又進(jìn)行了3個(gè)多月的算法優(yōu)化，將模型精度提高到90%。

此外，邊緣側(cè)經(jīng)過清洗處理的數(shù)據(jù)也將被用于建立亞洲象庫及生物多樣性庫，為科研人員進(jìn)一步研究亞洲象提供豐富的數(shù)據(jù)支持，從而能夠深入洞察人象沖突原因，為有效預(yù)防攻擊事件提供指導(dǎo)，分析食源減少情況支撐食源地優(yōu)化。

目前在西雙版納，一個(gè)月時(shí)間視頻、圖片的數(shù)據(jù)量就會(huì)達(dá)到30TB，隨著野生亞洲象活動(dòng)范圍擴(kuò)大，數(shù)據(jù)量也將不斷擴(kuò)大，模型算法不斷優(yōu)化迭代，不斷提高亞洲象監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

　　重塑地球生態(tài)平衡：解決瀕危物種研究和生態(tài)保護(hù)的長遠(yuǎn)命題

最新信息顯示，數(shù)據(jù)中心端借助管護(hù)員提供的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)與浪潮自采集數(shù)據(jù)，對(duì)大象影像資料進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與建模并不斷迭代，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)96%以上，且仍在不斷提升，處在國際領(lǐng)先水平。

中國科學(xué)院有關(guān)專家表示，自然保護(hù)區(qū)的專家們不需要再去通過大象的足印、糞便、吃剩的食物殘?jiān)茢鄠€(gè)體數(shù)量、分布范圍和飲食習(xí)慣。基于人工智能模型，可以對(duì)亞洲象進(jìn)行全天候的觀測(cè)和精準(zhǔn)識(shí)別，不僅有利于緩解人象沖突，也基于觀測(cè)結(jié)果為食源地優(yōu)化和亞洲象國家公園的區(qū)域規(guī)劃提供科學(xué)參考，科技可以讓“與象為伍”成為可能。

郭賢明表示，在我們的地球家園，還有眾多的生物面臨著不同的生存困境。目前，國際上有超過30000個(gè)物種被列入瀕危物種“紅皮書”，中國有千余種瀕危動(dòng)植物，生態(tài)穩(wěn)定性面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

沈榮認(rèn)為，將新一代信息技術(shù)引入到生物多樣性保護(hù)工作中，從而在食源地優(yōu)化、棲息地保護(hù)、瀕危生態(tài)保護(hù)層面帶來長期深遠(yuǎn)價(jià)值。當(dāng)然，這個(gè)方案還需要不斷探索與完善。

未來，還將在天文、考古、能源等多領(lǐng)域提供持續(xù)不斷的科技動(dòng)力，為更多區(qū)域的研究提供有效支持。