野生动物保护中的 AI

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、植物和生物体都在维持自然过程方面发挥着作用，例如保持空气清洁、土壤肥沃和水质净化。通过保护森林和野生动物来守护这些生态系统至关重要。

随着时间的推移，野生动物保护工作不断发展。早期策略侧重于创建保护区和实施基本法规，例如《野生动物保护法》。然而，随着人类活动日益威胁生态系统，更先进的方法变得不可或缺。据 Animal Matters 称，每年约有 30,000 个物种（大约每小时三个）正走向灭绝，这凸显了对更好的野生动物保护策略的紧迫需求。

如今，AI 正在革新保护工作，为监测、保护和维护野生动物提供新的工具。本文将探讨 AI 在野生动物保护中的变革性作用，重点介绍其在物种识别、种群监测、栖息地制图和反盗猎工作方面的潜力。

视觉 AI 在野生动物保护中的作用#

随着人类活动和气候变化持续威胁野生动物，保护工作者正转向视觉 AI 等先进技术。这项能够处理和分析视觉数据的技术正在带来突破。通过解读图像和视频，视觉 AI 可以帮助保护工作者提高工作准确性和效率。下面来看看这项技术如何发挥作用。

物种识别#

视觉 AI 正在帮助识别野生动物，并将其分类到不同群组中。通过对来自相机陷阱和无人机的图像及视频素材应用目标检测，Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型即使在具有挑战性的条件下，也能准确识别不同物种。与传统方法相比，这项技术能更有效地帮助研究人员监测生物多样性，并发现新的或濒危物种。

图 1. Ultralytics YOLOv8 识别野生动物物种。

种群监测#

跟踪动物种群是保护工作的重要组成部分。部署在无人机和相机陷阱中的视觉 AI 等解决方案，可以实现持续且非侵入式的观察。像 YOLOv8 这样的计算机视觉模型能够跟踪移动、观察行为模式，并利用目标计数掌握种群规模，为动物迁徙和行为提供有价值的洞察。这些解决方案既能帮助国家公园，也能服务于畜牧业等领域，协助监测动物福利并收集其他有价值的数据。

图 2. Ultralytics YOLOv8 模型统计牛的数量。

栖息地制图#

栖息地制图是了解和保护野生动物赖以生存的生态系统的关键。计算机视觉模型可以分析卫星图像和环境数据，跟踪栖息地随时间发生的变化。这些信息有助于保护工作者识别关键区域，例如繁殖地和迁徙路线，并制定策略来保护这些重要的森林和野生动物资源。

一个现实案例是 VITO（比利时弗拉芒技术研究院）与欧洲环境署 (EEA)及瓦赫宁根环境研究所开展的合作。他们为包括荷兰、奥地利和葡萄牙南部在内的地区生成了经过 AI/ML 分类的栖息地地图。

图 3。奥地利 EUNIS 二级栖息地地图，空间分辨率为 10 米，经过 AI/ML 分类。

反盗猎工作#

盗猎仍然是对野生动物的重大威胁。根据世界动物基金会发布的最新报告，盗猎是一项利润极高的贸易，每年产生 70 亿至 230 亿美元的收入。

视觉 AI 可帮助保护工作者检测并阻止这些非法活动。通过使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。这种主动式方法强化了反盗猎工作，并保护濒危物种。

据 Discover Magazine 报道，哈佛 Teamcore 小组与 Air Shepherd 等组织合作，开发了配备 AI 的无人机，在这项工作中发挥着重要作用。这些无人机配备热红外摄像头，即使在黑暗中也能识别盗猎者。

图 4. 计算机视觉检测盗猎者。(来源：believersias.com)

在野生动物保护中使用 AI 的优势#

AI 为野生动物保护带来了诸多优势，提供了更有效保护生物多样性的新方式。以下是一些主要优势：

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，这可能耗时较长且容易出错。例如，在鸟类调查期间，保护工作者通常会在栖息地的特定地点清点鸟类。由于观察者疲劳或误识别，这种方法可能劳动强度高且准确性不足。AI 能够快速、准确地处理大量数据，提供可靠的洞察并降低出错概率。

"草地鸟类调查"研究就是一个案例，其中比较了定点计数和样线调查两种方法。该研究强调了人工数据收集面临的挑战，例如检测率的差异以及环境因素对观察者准确性的影响。人工调查需要投入大量人力和时间，而且由于人工观察者的局限性，往往会导致数据不完整或不一致。

然而，AI 能够快速、准确地处理大量数据，为保护工作者提供可靠的洞察，并降低出错的可能性。

可扩展性#

AI 的主要优势之一是可扩展性。AI 系统可以同时监测广阔区域和众多物种，这是人类团队单独完成的任务。借助这种可扩展性，保护工作可以全面监测多样化的生态系统，覆盖更大范围并更有效地触及更多物种。

成本效益#

从长期来看，AI 技术也可能具有成本效益。虽然 AI 系统的初始投资可能较高，但减少对大量人力资源的需求可以随着时间推移带来显著节省。自动化数据收集和分析能够降低人工成本，并让保护工作者更高效地分配资源。

全天候监测#

AI 支持对野生动物及其栖息地进行持续监测。与人类工作不同，AI 系统无需休息，可以全天候运行。这种持续监控对于及时发现盗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。

挑战和缺点#

尽管 AI 为野生动物保护带来了显著优势，但也带来了需要解决的诸多挑战和缺点。以下是一些主要问题：

技术局限#

AI 系统可能面临准确性有限、数据处理瓶颈以及需要大量且经过良好标注的训练数据集等技术挑战。识别错误可能导致数据不正确，而处理大量高分辨率图像或视频素材也可能带来巨大压力。

资金障碍#

在野生动物保护中实施先进的 AI 系统成本高昂。相关支出包括采购和维护无人机、相机陷阱及其他设备，以及数据存储和处理成本。此外，在国家公园等大范围、长期延伸的区域部署摄像头会进一步增加成本。这些资金障碍可能限制许多保护组织，尤其是资源有限的组织。

与现有方法的整合#

将 AI 与传统保护技术整合可能较为复杂。这需要对流程和员工培训进行重大调整。对采用新技术的抵触，以及将 AI 与既有方法融合的复杂性，可能阻碍成功实施并延长实施周期。

对技术的依赖#

过度依赖 AI 会带来硬件故障、软件漏洞及其他失效等风险。对技术的依赖可能削弱保护工作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工作效率降低。在保护工作中平衡 AI 与传统方法的使用，对于保持韧性和适应性至关重要。

AI 在野生动物保护中的未来#

随着 AI 技术不断进步，其革新野生动物保护的潜力变得更加令人期待。预计新兴发展将大幅改善我们监测、保护和维护野生动物的方式，使保护工作更加有效，也更适合应对未来的挑战。

自主无人机与机器人#

野生动物保护领域不断涌现新的发展。例如，配备 AI 的自主无人机和机器人技术研究已经启动，并在野生动物监测、反盗猎工作甚至野火监测方面展现出良好潜力。

根据一项关于使用无人机进行野火监测的研究，这些无人机只需极少人工干预，就能有效巡查广阔且难以抵达的区域，提供实时数据，并更快、更有效地应对威胁。

在野火场景中，这些无人机可以帮助检测和监测火灾的发生，从而迅速响应，保护野生动物及其栖息地。随着 AI 技术不断进步，这些无人机和机器人预计能够即时做出更加复杂的决策，例如改变飞行路径以跟随动物、避开障碍物或跟踪野火蔓延，从而进一步提升其未来保护野生动物的能力。

计算机视觉的进步#

未来计算机视觉模型将取得进一步发展，例如更加先进的目标识别和行为分析模型，这将进一步增强监测和理解野生动物的能力。毫无疑问，随着计算机视觉模型不断演进，它们将能够更高效地处理高分辨率图像和视频，为动物行为、种群动态和栖息地利用提供更加准确、详细的洞察。

要点总结#

本文探讨了 AI 如何通过增强物种识别、种群监测、栖息地制图和反盗猎工作，改变野生动物保护。我们介绍了效率提升、可扩展性、成本效益和全天候监测等优势，同时也讨论了技术局限、资金障碍和对技术的依赖等挑战。

展望未来，AI 的持续发展将带来令人期待的进步，但负责任地使用 AI 并持续开展研究，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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