人工智能奏響生態保護交響曲

　　當晨曦穿透亞馬孫雨林的薄霧，一組由廢舊手機改裝的聲學傳感器正豎起“耳朵”，人工智能(AI)模型在毫秒間分辨出三公里外鏈鋸切割樹干的異常聲響。與此同時，數千公里外的衛星遙感系統通過熱成像捕捉到東南亞某片棕櫚油種植園的林地邊界異動。數據上傳至云端后，自動生成的警報被推送至當地巡護隊的手持終端。這一由AI編織的生態防護網絡，正以超越人類感知的速度與精度，重構全球生態環境保護的技術版圖。

　　多場景落地：AI生態監測的精準化實踐

　　雨林哨兵。在秘魯瑪努國家公園，護林員輕輕擦拭著樹杈上的“雨林話筒”——一部改裝的舊手機，其搭載的降噪麥克風正收錄著金剛鸚鵡的鳴叫與溪流的潺潺聲。這是由華為與“雨林聯接”合作開發的包括采集設備、存儲服務、智能分析的創新聲學實時監測平臺，可以實時采集森林聲環境，并用AI模型識別鏈鋸聲、發動機聲、槍聲等人類威脅信號。當系統發出非法伐木或偷獵的報警時，快速部署巡護隊就會趕來開展執法行動。

　　熱帶雨林被稱為“地球之肺”，僅占地球表面的6%，卻養育了全球一半以上的動物和植物，是地球生態系統的重要組成部分。這套智能聲學系統也用于監測鳥類與其他生物聲學指標，將熱帶雨林變成一個會說話的生態監測站，為生態學研究與熱帶雨林的物種多樣性保護提供了珍貴數據。

　　海洋巡警。在浩瀚的印度洋公海，巡邏艇的雷達屏幕上監測到拖網漁船詭異的行跡，這是全球漁業觀察系統發出的提示。這個由國際海洋環保組織“Oceana”、應用衛星資料保護環境的科技公司SkyTruth聯手谷歌開發的監測網絡，如今已成為一個向監管方與公眾開放的全球漁業活動的可視化平臺。它如同海洋中的“聲吶系統”，用長短時記憶網絡分析6萬余艘漁船的歷史航跡，建立起包含船舶自動識別系統(AIS)關閉、航跡異常、在禁捕區作業等18種異常行為的“數字指紋庫”，揭示大型工業漁業的擴張與熱點違規行為，提升漁業活動的透明度，也讓偷獵者無處遁形。

　　鳥語翻譯官。清晨鳥兒發出清脆的鳴叫聲，或歡快或婉轉，或高亢或柔和，可惜人們聽不懂。美國康奈爾鳥類學實驗室和德國開姆尼茨工業大學合作開發的“BirdNET”，利用AI機器學習技術對鳥鳴聲進行分類識別，分析鳥鳴特征，如同構建了一部鳥類的“聲音字典”，目前已經可以識別超過3000個物種，未來還將不斷補充更新。該系統可以在大尺度上監測鳥類多樣性與遷徙時空模式，還揭示出光污染影響鳥類夜間活動等生態學新發現。該平臺也成為專家和公眾監測研究和保護鳥類的橋梁。最新推出的移動端應用程序已吸引全球50萬鳥類愛好者參與數據采集，以此加深對候鳥遷徙路線的認知。

　　野性檔案員。在南非克魯格國家公園，生態學家放大系統中的一張照片，AI算法便精準識別出畫面中花豹的獨特斑點圖案。這個由非營利組織“WildMe”開發的影像與個體識別系統“Wildbook”，針對海量的人工數據源照片，采用深度學習中的特征點檢測技術進行自動化識別，為野生動物建立“數字身份證”。這項技術早期用于鯨鯊追蹤和遷徙路徑研究，現在已經開源，大幅提升了種群監測效率，為野生動物種群估算與遷徙研究提供有力支持。同時也促進志愿者與科研界的全球協作，為瀕危物種保護決策提供量化證據。

　　跨界協作：AI驅動的多元保護共同體

　　AI技術在生態環境保護領域的發展，讓數據不斷融合，讓多元信息彼此印證。公開衛星影像、AIS、聲學與影像傳感器、云端計算與開源深度學習庫共同構成了“可復用”的工具箱。業界形象將其比喻為“即插即用的樂高套裝”，因為我們不再需要發明輪子，而是僅需學會把輪子和不同零件組裝成最快的車。例如，當巴西環保部門計劃建立亞馬孫監測網絡時，無需從頭開發，谷歌地球引擎便能提供衛星影像處理模塊和“TensorFlow”開源框架支持物種識別模型訓練，微軟AI for Earth項目則可以提供云端算力支持。這種模塊化設計讓發展中國家的環保機構也能擁有世界級的技術能力。

　　AI技術的迅猛發展不局限于實驗室，而是迅速走向現實部署。前文提到的基于聲學的鏈鋸/槍聲實時檢測、基于衛星與AI的非法漁業追蹤，以及基于深度學習的物種識別與個體識別等技術，都已在多個國家和保護區實現持續運行并產生執法或科研價值。這種從科研到應用的閃電式轉換，得益于“敏捷開發”模式，能夠讓非政府組織提前介入技術研發階段。例如，雨林護林員直接參與鏈鋸聲識別模型的優化，指出算法常將啄木鳥的敲擊聲誤判為伐木聲，這一反饋使模型準確率大大改善。康奈爾實驗室的“BirdNET”項目更是開創了“公民科學+AI”的新模式，業余觀鳥者的錄音既用于模型訓練，又產生實時監測數據，形成良性循環。

　　單一數據源(如單一衛星)往往不足以區分合法或非法活動，越來越多項目采用多源融合(光學影像+雷達+AIS+社區上報+機器學習模型)的方式提高精度并降低誤報。這種“數據拼圖”策略正在成為行業標配。例如“全球漁業觀察”同時分析AIS數據、衛星影像和漁船銷售記錄，用三重證據鏈鎖定非法捕撈，全球森林觀察系統則將遙感數據與社區巡邏日志交叉驗證，如同經驗豐富的偵探綜合多方線索，AI模型在多源數據的碰撞中，逐漸逼近生態破壞的真相。

　　AI模型輸出的信息只有及時轉化為生態環境執法或保護行動才有意義，政府、企業、非政府組織、專家、當地居民等多元主體合作是至關重要的。例如，華為與“雨林聯接”的合作就具有很好的示范意義，科技公司提供硬件研發能力，環保組織掌握生態需求，當地社區負責設備維護，三方在雨林中建立的不僅是監測網絡，更是可持續的生態保護網絡。

　　迷霧與荊棘：AI生態應用的挑戰

　　AI技術不斷迭代升級，在生態環保領域的應用越來越廣泛，但也面臨一些挑戰或局限性。一是衛星、聲學、AIS數據各有盲點。例如，衛星遙感在多云地區的監測能力下降50%，AIS信號可以人為關閉或通過廉價設備偽造，聲學傳感器也可能因風雨噪聲產生誤報。如果巡邏艇空駛幾百海里找到的只是海豚群而非違法捕撈的漁船，執法隊趕到現場發現是正常的森林更新作業，這種“AI誤判誤診”不僅浪費資源，更可能讓決策者失去對新技術的信任。

　　二是AI技術部署需要不斷更新、長期維護，這都需要資金與本地技術能力。許多生物多樣性熱點國家自身資源有限，雖有國際資助，但長期可持續性仍是挑戰。據估計，全球生物多樣性最豐富的前20個國家中，85%缺乏AI技術運維能力。例如剛果盆地擁有全球第二大熱帶雨林，但缺乏資金和技術人才，即使收到國際組織捐贈的設備，也常因電力短缺、網絡中斷而癱瘓。

　　三是先進的偷獵預警系統發出警報后，執法機構能否對警報做出及時有效的響應，對很多邊遠地區是巨大的考驗。預警與行動之間鏈條的斷裂，如同火災預警系統發出警報，卻沒有消防車或者消防栓里沒有水，后果可想而知。全球森林觀察系統數據顯示，在缺乏快速響應能力或執法授權的地區，AI警報的實際干預成功率很低，這暴露出技術之外的制度性瓶頸。

　　四是支撐AI運行的數據中心正在成為巨大的新碳排放源。根據IEA最新的《能源與AI》報告，自2017年以來，不斷擴張中的數據中心用電量平均每年增長約12%。到2030年，約十分之一的用電需求增長將由數據中心造成。2024年全球AI運算的耗電量已相當于3個瑞士的年用電量。某大型鳥類識別模型在訓練過程中的碳排放相當于150輛汽車的年排放量。換言之，當我們用AI守護地球時，卻可能在另一個維度傷害它，“綠色技術的黑色悖論”正成為生態保護領域的新課題。

　　向光而行：AI護綠的未來圖譜

　　未來AI技術要更好造福人類和保護生態環境，不僅需要技術創新，還要在堅持“技術向善”的原則下探索制度創新。2022年10月歐盟委員會通過《數字服務法案》，為用戶的在線權利提供了強有力的保護，并將數字平臺置于新的透明度和問責框架之下，成為全球首個數字服務監管的“工具箱”。未來各成員國可以將本地數據加密上傳至分布式云端，讓AI模型在不接觸原始數據的情況下進行分析，如同醫生通過透視片而非直接接觸病人來診斷。這種架構既保護了主權與隱私，又實現了跨區域協同。

　　邊緣計算采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，將計算和數據存儲放在網絡的邊緣(即設備或終端本身)，就近提供網絡服務，讓計算扎根于生態現場。相比集中式的云計算，邊緣計算不僅可以減少數據傳輸的時間和延遲，降低能量消耗，還提高了網絡可靠性，有助于解決偏遠地區的網絡與算力瓶頸。例如，應用邊緣計算技術，一些部署在樹上的小型服務器，能就地完成80%的聲學數據預處理，僅將關鍵警報傳回云端，使數據傳輸量和能耗均大大降低。

　　2021年11月，聯合國教科文組織發布《人工智能倫理問題建議書》，由193個會員國一致通過，成為有史以來第一份全球人工智能倫理標準。其核心價值觀包括“保護人權和尊嚴”，且明確將“環境和生態系統”列為政策行動領域之一，直接關聯AI在生態保護中的倫理規范。AI項目應從源頭就注重倫理與合規設計，在部署聲學、影像等可能觸及隱私的數據采集前，制定明確的倫理指南與數據保護措施。

　　世界自然基金會(WWF)在應用AI監測野生動物、森林和其他生態系統的健康狀況方面開展了大量工作。在長期實踐中，WWF積極倡導包容性保護，因為當保護工作由當地社區、政府和其他地方行動者主導時，這些工作會更加有效、更具韌性且更可持續，反之往往效果不佳，且難以持久。因此，AI技術應用于生態環境保護不是簡單捐贈設備，而是必須“授人以漁”，培訓本地團隊，形成可持續的技術造血能力。

　　為了改變AI高能耗高排放的認知，碳感知計算作為數字技術與低碳發展深度融合的創新范式應運而生，其核心是通過實時監測、動態分析能源供應的碳強度，智能調整計算任務的執行策略，盡可能多用清潔能源，主動優化碳足跡，實現計算過程全生命周期的碳排放最小化。亞馬遜、微軟等公司的云計算已引入碳感知調度，整體能耗降低超過20%。

　　AI技術正以謙遜而堅定的姿態融入生態保護的萬千細節，成為自然的忠誠守護者。只有積極運用AI技術，讓科技之光真正照進自然的每一個褶皺，我們才能在算法與綠葉的共鳴中，奏響地球生命共同體的新樂章。(作者：陳迎，系中國社會科學院生態文明研究所研究員)

　　《光明日報》( 2025年12月18日 14版)