野生动植物保护中的 AI
了解 AI 如何通过改善森林和野生动植物资源保护工作来改变野生动植物保护领域。
野生动物保护对于维持生态系统的微妙平衡至关重要。每种动物、植物和有机体在维持自然过程（如净化空气、保持土壤肥沃和净化水源）中都发挥着作用。通过保护森林和野生动物来维护这些生态系统必不可少。
随着时间的推移，野生动物保护工作也在不断演进。早期的策略侧重于建立保护区和实施基本法规，例如《野生动物保护法》。然而，随着人类活动对生态系统的威胁日益严重，更先进的方法变得不可或缺。据 Animal Matters 统计，每年约有 30,000 个物种灭绝（平均每小时约 3 个），这凸显了改进野生动物保护策略的紧迫需求。
如今，人工智能正在彻底改变保护工作，为监测、保护和保存野生动物提供了新工具。本文探讨了人工智能在野生动物保护中的变革性作用，重点介绍了其在增强物种识别、种群监测、栖息地测绘和反偷猎行动方面的潜力。
Link to this section视觉 AI 在野生动物保护中的角色#
随着人类活动和气候变化持续威胁着野生动物，自然保护主义者正转向使用视觉 AI 等先进技术。这种能够处理和分析视觉数据的技术正在成为“游戏规则改变者”。通过解读图像和视频，视觉 AI 可以帮助自然保护主义者以更高的精度和效率开展工作。让我们一起来看看这项技术是如何产生影响的。
Link to this section物种识别#
视觉 AI 正在改善野生动物的识别和分类方式。通过将目标检测应用于相机陷阱和无人机拍摄的图像与视频片段，像 Ultralytics YOLOv8 这样的计算机视觉模型即使在极具挑战性的条件下，也能准确识别不同的物种。与传统方法相比，这项技术使研究人员能够更有效地监测生物多样性并发现新物种或濒危物种。
图 1. YOLOv8 识别野生动物物种。
Link to this section种群监测#
跟踪动物种群是保护工作的一个重要方面。视觉 AI 等方案部署在无人机和相机陷阱中，可以实现持续且非侵入式的观察。计算机视觉模型（如 YOLOv8）可以跟踪运动、观察行为模式，并利用目标计数来掌握种群数量，从而为动物迁徙和行为提供有价值的见解。这些方案可以为国家公园和畜牧业等领域提供帮助，不仅有助于监测动物福利，还能收集其他有价值的数据。
图 2. YOLOv8 模型计数牲畜。
Link to this section栖息地测绘#
栖息地测绘对于理解和保护野生动物赖以生存的生态系统至关重要。计算机视觉模型可以分析卫星图像和环境数据，以跟踪栖息地随时间的变化。这些信息有助于自然保护主义者识别关键区域（如繁殖地和迁徙路线），并制定保护这些宝贵森林和野生动物资源的策略。
一个现实世界的例子是 VITO（佛兰芒技术研究所）与欧洲环境署 (EEA) 和 瓦赫宁根环境研究中心 合作开展的工作，他们为包括荷兰、奥地利和葡萄牙南部在内的地区生成了 AI/ML 分类栖息地地图。
图 3。奥地利 10 米空间分辨率的 2 级 EUNIS 分类栖息地地图。
Link to this section反偷猎行动#
Poaching remains a major threat to wildlife. According to a recent report made by the World Animal Foundation, poaching is a highly profitable trade, generating between $7 and $23 billion each year.
视觉 AI 可以帮助自然保护主义者检测并预防这些非法活动。通过利用监控摄像头和无人机监测保护区，AI 可以发现可疑活动并实时向有关部门发出警报。这种主动的方法加强了反偷猎力度，保护了濒危物种。
据《Discover》杂志报道，哈佛大学 Teamcore 小组与 Air Shepherd 等组织合作，开发了配备 AI 的无人机，在这一工作中发挥了关键作用。这些无人机配备了热红外摄像头，即使在黑暗中也能识别偷猎者。
图 4. 计算机视觉检测偷猎者。(来源: believersias.com)
Link to this section在野生动物保护中使用 AI 的好处#
AI 为野生动物保护带来了许多优势，提供了更有效保护生物多样性的新方法。以下是一些主要好处：
Link to this section效率与准确性#
AI 显著提高了数据收集和分析的效率与准确性。传统方法通常依赖人工观察，既耗时又容易出错。例如，在鸟类调查期间，自然保护主义者通常会在栖息地的特定点进行计数。这种方法劳动强度大，且因观察者疲劳或识别错误而不够准确。AI 可以快速、准确地处理大量数据，提供可靠的见解并减少出错的可能性。
可以在“草原鸟类调查”研究中找到一个案例，该研究比较了点计数和样线法这两种方法。这项研究强调了手动数据收集的挑战，例如检测率的波动以及环境因素对观察者准确性的影响。人工调查需要大量的人力和时间，由于人类观察者的局限性，往往会导致数据不完整或不一致。
然而，AI 可以快速且准确地处理大量数据，为自然保护主义者提供可靠的见解，并减少出错的可能。
Link to this section可扩展性#
AI 的主要优势之一是其可扩展性。AI 系统可以同时监测广阔的区域和众多的物种，这对于人类团队来说是不可能独自完成的。这种可扩展性实现了对多样化生态系统的全面监测，使得保护工作能够覆盖更广阔的地域并更有效地触及更多物种。
Link to this section成本效益#
从长远来看，AI 技术也具有成本效益。虽然对 AI 系统的初始投资可能很高，但减少对大量人力资源的需求可以带来长期的显著节省。自动化数据收集和分析降低了劳动力成本，并使自然保护主义者能够更有效地分配资源。
Link to this section全天候（24/7）监测#
AI 允许对野生动物及其栖息地进行不间断的监测。与人类不同，AI 系统不需要休息，可以全天候运行。这种持续的监视对于及时发现偷猎或环境变化等威胁至关重要，从而能够立即采取行动保护濒危物种并维护关键栖息地。
Link to this section挑战与局限#
虽然 AI 为野生动物保护带来了显著好处，但它也存在一些需要解决的挑战和弊端。以下是一些关键问题：
Link to this section技术限制#
AI 系统可能会面临诸如准确性限制、数据处理瓶颈以及对庞大且标注良好的训练数据集的需求等技术挑战。识别错误会导致数据不准确，且处理海量高分辨率图像或视频片段可能会让人不堪重负。
Link to this section财务障碍#
在野生动物保护中实施先进的 AI 系统代价高昂。费用包括获取和维护无人机、相机陷阱和其他设备，以及数据存储和处理。此外，在国家公园等广阔的延伸区域设置摄像头会进一步增加成本。这些财务障碍对许多自然保护组织来说可能是限制性的，特别是那些资源有限的组织。
Link to this section与现有方法的集成#
将 AI 与传统保护技术集成可能会很复杂。这需要对流程和员工培训进行重大改变。对采用新技术的抵触情绪以及将 AI 与现有方法结合的复杂性，可能会阻碍成功实施并延长实施周期。
Link to this section对技术的依赖#
过度依赖 AI 会带来硬件故障、软件漏洞和其他失效的风险。对技术的依赖可能会削弱自然保护主义者的传统技能和知识，使他们在技术不可用或不适用的情况下效率降低。在保护工作中，平衡 AI 的使用与传统方法对于保持弹性和适应性至关重要。
Link to this sectionAI 在野生动物保护中的未来#
随着 AI 技术的不断进步，它彻底改变野生动物保护的潜力变得更加广阔。新兴的发展预计将极大改善我们监测、保护和保存野生动物的方式，使保护工作更加有效，并更好地应对未来的挑战。
Link to this section自主无人机和机器人#
野生动物保护的新发展不断涌现。例如，对配备 AI 的自主无人机和机器人的研究已经开始，在野生动物监测、反偷猎行动甚至野火监测方面展现出了广阔的前景。
根据一项关于利用无人机进行野火监测的研究，这些无人机可以有效地巡逻广阔且难以到达的区域，同时将人工干预降至最低，从而提供实时数据并更快速、更有效地响应威胁。
在野火方面，这些无人机可以帮助探测和监测火灾爆发，从而快速响应以保护野生动物和栖息地。随着 AI 技术的进步，预计这些无人机和机器人将能够在飞行中做出更复杂的决策，例如改变飞行路径以跟随动物、避开障碍物或跟踪野火的蔓延，从而进一步增强其在未来保护野生动物方面的有效性。
Link to this section计算机视觉的进步#
未来计算机视觉模型的进步，例如更复杂的目标识别和行为分析模型，将进一步增强监测和了解野生动物的能力。毫无疑问，随着计算机视觉模型的演进，它们将能够更高效地处理更高分辨率的图像和视频，为动物行为、种群动态和栖息地使用提供更准确、更详细的见解。
Link to this section关键要点#
在本文中，我们探讨了 AI 如何通过加强物种识别、种群监测、栖息地测绘和反偷猎行动来改变野生动物保护。我们讨论了其带来的好处，包括提高效率、可扩展性、成本效益和全天候监测，同时也解决了技术限制、财务障碍和对技术依赖等挑战。
展望未来，AI 的持续发展提供了令人期待的进步，但道德使用和持续研究对于制定有效的保护策略和为子孙后代保护生物多样性至关重要。
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