野生动植物保护中的 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发展。早期的策略侧立于建立保护区和实施基本的法规，例如Wildlife Conservation Act。然而，随着人类活动对生态系统的威胁日益加剧，更先进的方法变得不可或缺。根据Animal Matters的数据，每年约有 30,000 个物种（大约每小时三个）正走向灭绝，这凸显了对更好野生动物保护策略的迫切需求。

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。

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。

物种识别#

Vision AI 正在助力识别野生动物并将其分类为不同的群体。通过将object detection应用于红外相机和无人机拍摄的图像与视频素材，像Ultralytics YOLOv8这样的计算机视觉模型能够准确识别不同物种，即使在恶劣条件下也是如此。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发现新的或濒危物种。

图 1. Ultralytics YOLOv8 正在识别野生动物物种。

种群监测#

Tracking动物种群是保护工作的重要组成部分。集成在无人机和红外相机中的 Vision AI 等解决方案，可以实现持续且无干扰的观察。像YOLOv8这样的计算机视觉模型可以追踪运动、观察behavioral patterns，并利用object counting来跟进种群规模，从而为动物迁徙和行为提供宝贵的见解。这些解决方案可以同时帮助国家公园和畜牧业等领域，助力监测动物福利并收集其他有价值的数据。

图 2. Ultralytics YOLOv8 模型正在清点牛群。

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（佛兰德技术研究院）与European Environment Agency (EEA)以及Wageningen Environmental Research合作开展的工作，他们为荷兰、奥地利和葡萄牙南部等地区生成了AI/ML classified habitat maps。

Fig 3。奥地利 10 米空间分辨率的 AI/ML 分类二级 EUNIS 生境图。

反偷猎行动#

偷猎仍然是对野生动物的重大威胁。根据World Animal Foundation最近发布的一份report，偷猎是一项利润极为丰厚的交易，每年产生 70 亿至 230 亿美元的收入。

Vision AI 帮助保护主义者detect并防止这些非法活动。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。这种积极主动的方法强化了反偷猎工作并保护了濒危物种。

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)

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：

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。

一个案例研究可以在“Bird Surveys in Grasslands”研究中找到，其中比较了点计数和样线法这两种方法。该研究强调了手动数据收集面临的挑战，例如检测率的可变性以及环境因素对观察员准确性的影响。人工调查需要大量的人力和时间，由于人类观察员的局限性，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。

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。

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。

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。

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：

技术限制#

AI 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且标注良好的training datasets的需求。识别错误会导致数据不准确，而处理大量的的高分辨率图像或视频素材可能会让人应接不暇。

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。

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。

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。

AI 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。

自主无人机和机器人#

野生动物保护领域的新进展一直在不断开发中。例如，关于配备 AI 的autonomous drones和robotics的研究已经展开，在野生动物监测、反偷猎工作甚至野火监测方面展现出了广阔的潜力。

根据一项关于wildfire monitoring using unmanned drones的研究，这些无人机能够以最少的人工干预有效地巡逻广阔且难以到达的区域，提供实时数据并更迅速、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monitor fire爆发，从而做出快速响应以保护wildlife和栖息地。随着 AI 技术的进步，这些无人机和robots有望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、避开障碍物或追踪野火的蔓延，从而在未来进一步增强其保护野生动物的效力。

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。

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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