人工智能在野生动物保护中的应用

野生动物保护对于维持我们生态系统的微妙平衡至关重要。每种动物、植物和生物都在维持自然过程（如清洁的空气、肥沃的土壤和水净化）中发挥作用。通过保护森林和野生动物来保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。早期的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，更先进的方法变得必要。根据动物事务，每年约有 30,000 个物种（大约每小时三个）濒临灭绝，这突显了迫切需要更好的野生动物保护策略。

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新的工具。本文探讨了人工智能在野生动物保护中的变革性作用，强调了其在增强物种识别、种群监测、栖息地测绘和反偷猎工作方面的潜力。

​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继续威胁野生动物，自然资源保护主义者正在转向视觉 AI 等先进技术。这项技术可以处理和分析视觉数据，并被证明是一个游戏规则改变者。通过解释图像和视频，视觉 AI 可以帮助自然资源保护主义者以更高的准确性和效率工作。让我们来探讨一下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，并将其分类到不同的群体中。通过将目标检测应用于来自相机陷阱和无人机的图像和视频片段，像Ultralytics YOLOv8这样的计算机视觉模型可以准确地识别不同的物种，即使在具有挑战性的条件下也是如此。这项技术使研究人员能够比传统方法更有效地监测生物多样性并检测新的或濒危物种。

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种群监测

通过 追踪 动物种群数量是保护工作的重要组成部分。无人机和相机陷阱中实施的视觉 AI 等解决方案可以实现连续且非侵入式的观察。诸如 YOLOv8 等计算机视觉模型可以追踪动物的移动，观察行为模式，并使用物体计数来追踪种群规模，从而为动物的迁徙和行为提供有价值的见解。这些解决方案可以帮助国家公园和畜牧业等领域，从而帮助监测动物福利并收集其他有价值的数据。 

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栖息地测绘

栖息地测绘是理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，以追踪栖息地随时间的变化。这些信息有助于自然资源保护主义者识别关键区域，如繁殖地和迁徙路线，并制定战略以保护这些重要的森林和野生动物资源。

一个真实的例子是弗拉芒技术研究所 VITO 与欧洲环境署 (EEA)和瓦赫宁根环境研究中心合作完成的工作，他们为包括荷兰、奥地利和南葡萄牙在内的地区生成了AI/ML 分类栖息地地图。

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反盗猎工作

盗猎仍然是对野生动物的主要威胁。根据世界动物基金会最近发布的一份报告，盗猎是一项利润丰厚的贸易，每年产生 70 亿至 230 亿美元的收入。 

视觉 AI 帮助自然资源保护主义者检测和预防这些非法活动。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当局发出警报。这种积极主动的方法加强了反盗猎工作，并保护了濒危物种。

根据《Discover Magazine》的报道，哈佛 Teamcore 团队与 Air Shepherd 等组织合作，开发了配备 AI 的无人机，这些无人机在这项工作中发挥着关键作用。这些无人机配备了热红外摄像机，即使在黑暗中也能识别盗猎者。

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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，为更有效地保护生物多样性提供了新方法。以下是一些主要优势：

效率和准确性

AI 显著提高了数据收集和分析的效率和准确性。传统方法通常依赖于人工观察，这可能非常耗时且容易出错。例如，在鸟类调查期间，自然资源保护主义者通常会在栖息地的特定地点清点鸟类。这种方法可能非常耗费人力，并且由于观察者疲劳或错误识别而导致不准确。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机会。

在“草原鸟类调查”研究中可以找到一个案例研究，该研究比较了点计数法和样带法两种方法。该研究强调了人工数据收集的挑战，例如检测率的变化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，通常会导致数据不完整或不一致​

然而，AI 可以快速准确地处理大量数据，为自然资源保护主义者提供可靠的见解，并减少出错的可能性。

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无法单独实现的。这种可扩展性可以对不同的生态系统进行全面监测，从而使保护工作能够覆盖更多的区域并更有效地覆盖更多的物种。

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随着时间的推移而显著节省成本。自动化数据收集和分析降低了劳动力成本，并使自然资源保护主义者能够更有效地分配资源。

全天候监控

AI 可以持续监测野生动物及其栖息地。与人类工作不同，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盗猎或环境变化等威胁至关重要，从而可以立即采取行动来保护濒危物种和保护关键栖息地。

挑战与缺点

虽然 AI 为野生动物保护提供了显著的好处，但它也带来了一些需要解决的挑战和缺点。以下是一些关键问题：

技术限制

人工智能系统可能会面临技术挑战，例如准确性限制、数据处理瓶颈以及对大型、良好标注的训练数据集的需求。识别错误可能导致不正确的数据，处理大量高分辨率图像或视频素材可能不堪重负。

资金壁垒

在野生动物保护中实施先进的人工智能系统成本高昂。费用包括购置和维护无人机、相机陷阱和其他设备，以及数据存储和处理。此外，在国家公园等大型、延伸区域设置摄像头会进一步增加成本。这些资金壁垒可能会限制许多保护组织，特别是那些资源有限的组织。

与现有方法整合

将人工智能与传统保护技术相结合可能很复杂。这需要对程序和员工培训进行重大变更。抵制采用新技术以及将人工智能与现有方法融合的复杂性可能会阻碍成功实施，并延长实施时间。

对技术的依赖

过度依赖人工智能会带来硬件故障、软件错误和其他故障等风险。对技术的依赖可能会降低自然资源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，平衡人工智能的使用与传统方法对于保持韧性和适应性至关重要。

人工智能在野生动物保护中的未来

随着人工智能技术的不断进步，它在彻底改变野生动物保护方面的潜力变得越来越有希望。新兴发展预计将大大改善我们监测、保护和保存野生动物的方式，使保护工作更有效，更适合应对未来的挑战。

自主无人机和机器人

野生动物保护领域的新发展不断涌现。例如，对配备人工智能的自主无人机和机器人技术的研究已经开始，在野生动物监测、反盗猎工作甚至野火监测方面显示出可喜的潜力。 

根据一项关于使用无人机进行野火监测的研究，这些无人机可以有效地巡逻广阔且难以进入的区域，只需最少的人工干预，提供实时数据，并更快、更有效地应对威胁。 

在野火的背景下，这些无人机可以帮助检测和监测火情爆发，从而能够快速响应，以保护野生动物和栖息地。随着人工智能技术的进步，预计这些无人机和机器人将在飞行中做出更复杂的决策，例如改变飞行路径以跟踪动物、避开障碍物或跟踪野火的蔓延，从而进一步提高它们在未来保护野生动物方面的效率。

计算机视觉的进步

未来计算机视觉模型的进步，例如更复杂的物体识别和行为分析模型，将进一步提高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的发展，它们将能够更有效地处理更高分辨率的图像和视频，从而提供更准确、更详细的关于动物行为、种群动态和栖息地利用的见解。

主要要点 

在本文中，我们探讨了人工智能如何通过加强物种识别、种群监测、栖息地测绘和反盗猎工作来改变野生动物保护。我们讨论了包括提高效率、可扩展性、成本效益和全天候监测在内的优势，同时也解决了诸如技术限制、资金壁垒和对技术的依赖等挑战。 

展望未来，人工智能的持续发展提供了有希望的进步，但合乎道德的使用和持续的研究对于创建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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