AI 在野生动物保护中的应用

野生动物保护对于维持生态系统的微妙平衡至关重要。每一种动物、植物和生物都在维持清洁空气、肥沃土壤和水净化等自然过程方面发挥作用。通过保护森林和野生动物来守护这些生态系统至关重要。

随着时间推移，野生动物保护工作不断发展。早期策略侧重于建立保护区并实施基本法规，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加剧，我们需要更先进的方法。据 Animal Matters 统计，每年约有 30,000 个物种（平均每小时约 3 个）走向灭绝，这凸显了制定更完善的野生动物保护策略的紧迫性。

如今，AI 正在彻底改变保护工作，为监测、保护和维护野生动物提供新工具。本文将探讨 AI 在野生动物保护中的变革性作用，并重点介绍 AI 在物种识别、种群监测、栖息地测绘和反盗猎工作中的应用潜力。

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，保护工作者开始采用视觉 AI 等先进技术。这项技术能够处理和分析视觉数据，正展现出颠覆性的潜力。通过解读图像和视频，视觉 AI 可以帮助保护工作者更准确、更高效地开展工作。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体中。通过对相机陷阱和无人机拍摄的图像与视频应用目标检测，像 Ultralytics YOLOv8 这样的计算机视觉模型即使在条件严苛的情况下，也能准确识别不同物种。与传统方法相比，这项技术能让研究人员更有效地监测生物多样性并发现新物种或濒危物种。

图 1。Ultralytics YOLOv8 识别野生动物物种。

种群监测#

追踪动物种群是保护工作的重要一环。在无人机和相机陷阱中部署视觉 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可以追踪移动情况、观察行为模式，并通过目标计数掌握种群数量，为动物迁徙和行为提供有价值的见解。这些解决方案既能帮助国家公园，也能应用于畜牧业等领域，协助监测动物福利并收集其他有价值的数据。

图 2。Ultralytics YOLOv8 模型统计牛只数量。

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，追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繁殖地和迁徙路线等关键区域，并制定策略保护这些重要的森林和野生动物资源。

一个现实案例是 VITO（弗拉芒技术研究院）与欧洲环境署（EEA）和瓦赫宁根环境研究所合作，为包括荷兰、奥地利和葡萄牙南部在内的地区生成了基于 AI/ML 分类的栖息地地图。

图 3。奥地利 10 米空间分辨率的二级 EUNIS 栖息地 AI/ML 分类地图。

反偷猎行动#

偷猎仍然是野生动物面临的重大威胁。根据 世界动物基金会近期发布的报告，偷猎是一项利润丰厚的非法交易，每年产生 70 亿至 230 亿美元的收入。

视觉 AI 可帮助保护工作者发现并防止这些非法活动。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。这种主动防范方式有助于加强反偷猎行动，保护濒危物种。

据《Discover Magazine》报道，哈佛 Teamcore 团队与 Air Shepherd 等组织合作，研发了配备 AI 的无人机，在这项工作中发挥着关键作用。这些无人机配备热红外摄像头，即使在黑暗中也能识别偷猎者。

图 4. 计算机视觉检测偷猎者。(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法。以下是一些主要优势：

效率和准确性#

AI 显著提升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，在鸟类调查中，保护工作者通常会在栖息地的特定地点统计鸟类数量。这种方法劳动强度大，而且观察者疲劳或误认鸟类都可能导致结果不准确。AI 能够快速、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。

一个案例见于“草地鸟类调查”研究，该研究比较了定点计数和样线调查两种方法。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，而且受观察者能力限制，往往会产生不完整或不一致的数据。

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见解并减少出错的可能性。

可扩展性#

AI 的一项主要优势是可扩展性。AI 系统可以同时监测广阔区域和众多物种，这是人类团队单独行动无法实现的。这种可扩展性有助于全面监测不同的生态系统，让保护工作覆盖更广的区域，并更有效地保护更多物种。

成本效益#

从长远来看，AI 技术也可能具有成本效益。尽管 AI 系统的初始投入可能较高，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力成本，并帮助保护工作者更高效地分配资源。

全天候监测#

AI 能够持续监测野生动物及其栖息地。与人工监测不同，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，保护濒危物种并守护关键栖息地。

挑战与不足#

尽管 AI 为野生动物保护带来了显著优势，但也存在一些需要解决的挑战和缺点。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，以及需要大量标注完善的训练数据集等技术挑战。识别错误可能导致数据不准确，而处理大量高分辨率图像或视频也可能让人不堪重负。

资金障碍#

在野生动物保护中部署先进 AI 系统成本高昂。相关开支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费用。此外，在国家公园等广阔区域内架设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。

与现有方法整合#

将 AI 与传统保护技术相结合可能很复杂，需要对工作流程和员工培训进行重大调整。人们可能会抵制采用新技术，而将 AI 融入既有方法的复杂性也可能阻碍顺利实施，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、软件漏洞及其他问题等风险。依赖技术可能削弱保护工作者的传统技能和知识，让他们在技术不可用或不适用时难以有效开展工作。在保护工作中，平衡 AI 与传统方法对于保持韧性和适应能力至关重要。

AI 在野生动物保护领域的未来#

随着 AI 技术不断进步，它改变野生动物保护方式的潜力也愈发令人期待。新兴发展有望大幅改进野生动物监测、保护和保育工作，让保护行动更加有效，也更能应对未来的挑战。

自主无人机和机器人#

野生动物保护领域不断涌现新的进展。例如，配备 AI 的自主无人机和机器人技术研究已经启动，在野生动物监测、反偷猎行动，甚至野火监测方面展现出可观的潜力。

根据一项关于使用无人机监测野火的研究，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，并更迅速、更有效地应对威胁。

在野火监测方面，这些无人机可以帮助发现并监测火情，以便迅速采取行动，保护野生动物和栖息地。随着 AI 技术不断进步，预计这些无人机和机器人将能即时做出更复杂的决策，例如调整飞行路线以跟随动物、避开障碍物或追踪野火蔓延，从而进一步提升未来保护野生动物的成效。

计算机视觉的进步#

未来，计算机视觉模型将不断进步，例如更先进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不断发展，它们将能够更高效地处理高分辨率图像和视频，从而更准确、详细地洞察动物行为、种群动态和栖息地利用情况。

要点#

本文探讨了 AI 如何通过提升物种识别、种群监测、栖息地制图和反偷猎能力，推动野生动物保护的发展。我们介绍了提升效率、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、资金障碍和技术依赖等挑战。

展望未来，AI 的持续发展将带来令人期待的进步，但要制定有效的保护策略并为子孙后代保护生物多样性，负责任地使用 AI 和持续开展研究至关重要。

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