当晨光冲破亚马逊雨林的迷雾时，一系列由废旧手机制成的声学传感器就会竖起“耳朵”。人工智能 (AI) 模型可以在几毫秒内辨别出电锯切割三公里外树干时发出的异常声音。与此同时，数千公里外的卫星遥感系统利用热图像捕捉到了东南亚油棕种植园森林边缘的异常运动。一旦数据上传到云端，自动生成的警报就会发送到当地巡逻队的移动设备上。这张由人工智能编织的生态保护网络，正在以超乎人类感知的速度和精度重塑全球生态环保科技格局。
多场景部署：精准监控践行生态AI
雨林的哨兵。在秘鲁的马努国家公园，一名护林员轻轻地清理“雨林麦克风””由放在树枝上的旧手机制成。船上的降噪麦克风记录了金刚鹦鹉的叫声和河流的噪音。它是华为与“雨林连接”开发的创新实时声学监测平台，包括采集设备、存储服务和智能分析。它可以实时采集森林声学环境，并利用人工智能模型识别人类威胁的迹象，例如电锯、发动机声、枪声等。当系统发出有关非法采伐或非法采伐的警报时，偷猎事件发生后，快速部署的护林员队伍赶赴执行执法行动。
雨林被称为“地球之肺”。虽然它们只覆盖地球表面的6%，却养育着世界上一半以上的动植物，是地球生态系统的重要组成部分。该智能声学系统还将用于监测鸟类和其他生物声学指标，从而改变雨林变成一个会说话的生态监测站，为雨林生态研究和物种多样性保护提供有价值的数据。
海上巡逻。在印度洋广阔的公海中，一艘巡逻艇的雷达屏幕上检测到了一艘渔船的奇怪动作。这是对全球渔业监测系统的提醒。该监测网络由国际海洋保护组织 Oceana 开发，利用卫星数据来保护环境。它由科技公司 SkyTruth 和谷歌开发，现已成为向监管机构和公众提供全球渔业活动的可视化平台。它就像海洋中的“声纳系统”。利用短期记忆网络，该公司将分析6万多艘渔船的过往轨迹，并创建一个“指纹数据库”，记录18种异常行为，例如船舶自动识别系统（AIS）中断、渔船异常等。ack，以及在禁渔区的作业。这暴露了大规模工业捕捞扩张和违法行为的热点，增加了捕捞活动的透明度，让偷猎者无处藏身。
鸟译者.清晨，鸟儿发出轻柔的鸣叫声。它们的叫声可以欢快、悠扬、高亢或无声，但不幸的是人类无法理解它们。 BirdNET由美国康奈尔大学鸟类学实验室和德国开姆尼茨理工大学联合开发，利用人工智能机器学习技术对鸟鸣进行分类识别，分析鸟鸣特征。这就像建立一本鸟类的“声音词典”。目前已识别出3000多个物种，并将继续补充和更新。该系统将能够大规模监测鸟类多样性和迁徙的时空模式，还将揭示光污染如何影响夜间鸟类rd活动和其他现象。生态学的新发现。该平台还充当专家和公众之间的桥梁，以监测研究和保护鸟类。最近推出的一款移动应用程序聚集了来自世界各地的50万鸟类爱好者参与收集数据，以更好地了解候鸟的迁徙路线。
狂野的档案员。在南非克鲁格国家公园，当生态学家放大系统中的一张照片时，人工智能算法准确地识别出了照片中豹子的独特斑点图案。 “Wildbook”是由非营利组织“WildMe”开发的个体和图像识别系统，利用深度学习特征点检测技术，自动识别来自人工数据源的大量照片，建立野生动物的“数字身份证”。这项技术最初用于追踪鲸鲨并研究它们的迁徙路线。现已开源并使用用于人口监测。这大大提高了监测效率，为野生动物种群估算和运动研究提供了有力支持。它还鼓励卷心菜全球志愿者和科学研究界之间的合作，为有关濒危物种保护的决策提供定量证据。
跨境合作：人工智能驱动的多元化保护社区
人工智能技术在生态环保领域的发展，使得数据不断整合、多种信息相互印证成为可能。公共卫星图像、AIS、声学和图像传感器、云计算和开源深度学习库共同构成了一个“可重复使用”的工具箱。在业界的想象中，这被比作“即插即用的乐高套装”。这是因为你不再需要发明轮子，你只需要学会如何组装轮子和各种零件使汽车更快。例如，如果巴西环境保护局计划建设亚马逊监测网络，Google Earth Engine可以提供卫星图像处理模块和开源TensorFlow框架来支持训练物种识别模型，而无需从头开始开发它们，而微软的AI for Earth项目可以提供云计算支持。这种模块化设计为发展中国家的环境主管部门提供了世界一流的技术能力。
人工智能技术的快速发展不仅仅局限于实验室，而是正在快速走向现实世界的落地。上述技术，例如电锯和枪声的实时声学检测、利用卫星和人工智能监测非法捕捞、基于深度学习的物种和个体识别等技术，在许多国家和保护区持续运行，创造了价值e 执法和科学研究。这种从科研到应用的快速转变得益于“敏捷开发”模式，让NGO能够主动介入研究和技术开发阶段。例如，雨林护林员直接参与优化电锯声音识别模型，并观察到算法经常将啄木鸟的敲击声误认为是伐木声音。这种反馈极大地提高了所制作模型的准确性。康奈尔实验室的BirdNET项目创造了公民科学+人工智能的新模式。业余观鸟者的记录用于训练模型，生成实时跟踪数据并形成良性循环。
单个数据源（例如单个卫星）通常不足以区分合法与非法。越来越多的项目正在使用多源融合（光学图像+雷达+AIS+社区报告+机器学习模型）来提高准确性并减少错误电子警报。这种“数据拼图”策略正在成为标准的行业标准。例如，全球渔业观察通过同时分析 AIS 数据、卫星图像和渔船销售记录，使用三重证据链来遏制非法捕捞。全球森林观察系统交叉验证遥感数据和社区巡逻记录。正如经验丰富的侦探整合多条线索一样，随着多个数据源的碰撞，人工智能模型逐渐接近生态系统破坏的真相。
人工智能模型产生的信息只有及时转化为保护行动和生态环境法的应用才有意义。多方之间的合作非常重要，包括政府、企业、非政府组织、专家和当地居民。例如，华为与Rainforest Connection的合作就具有重要的示范意义。科技公司提供硬件研究和开发能力、环保组织了解生态需求以及当地社区维护设备。三方不仅建立了雨林监测网络，还建立了可持续的生态保护网络。
雾与荆棘：AI生态应用的挑战
尽管人工智能技术不断迭代更新，在生态环保领域的应用也越来越广泛，但也面临着一些挑战和局限性。首先，卫星、声学和AIS数据存在盲点。例如，卫星遥感监测能力在多云地区会降低50%，AIS信号可以被人为关闭或用廉价设备欺骗，声学传感器也会造成误报。如果一艘巡逻船航行了数百海里，但发现的只是一群海豚，而不是一艘非法渔船，那么警察就会赶到现场发现这是正常的植树造林作业，这种“人工智能误判误诊”不仅浪费资源，而且决策者可能会对新技术失去信心。
其次，人工智能技术的落地需要不断升级和长期维护，这需要当地的资金和技术能力。许多拥有生物多样性关键领域的国家境内资源有限，尽管有国际资金支持，但长期可持续性仍然是一个挑战。据估计，全球20个生物多样性最丰富的国家中有85%缺乏运行和维护人工智能技术的能力。例如，刚果盆地拥有世界第二大雨林，但缺乏资金和技术人才。即使设备是国际组织捐赠的，也经常因为停电或网络故障而出现故障。
第三，执法部门对复杂事件快速有效反应的能力。反偷猎预警系统将是许多偏远地区的重大考验。打破预警和行动之间的链条就像火灾报警系统发出警报但消防车没有到达或消防栓没有水一样。你可以想象结果。全球森林观测系统的数据显示，在缺乏快速响应能力或执法授权的地区，人工智能警报的实际干预成功率很低，暴露出技术之外的制度瓶颈。
第四，支持人工智能运营的数据中心正在成为巨大的新碳排放源。根据最新的IEA能源和人工智能报告，自2017年以来，不断扩张的数据中心的电力消耗平均每年增长约12%。到 2030 年，预计电力需求增长的约十分之一将来自数据中心。到2024年，全球AI计算能耗将相当于全年能源消耗三个瑞士国家的选择。大尺寸鸟类识别模型的训练过程。过程中二氧化碳排放量相当于150辆汽车一年的排放量。排放。换句话说，如果我们用人工智能来保护地球，最终可能会伤害另一个维度的地球。 “绿色技术的黑色悖论”正在成为环保领域的新话题。
走向光明：AI环保的未来
未来人工智能技术要更好造福人类、保护生态环境，不仅要探索技术创新，更要探索制度创新，尊重“科技向善”的原则。 2022 年 10 月，欧盟委员会批准了《数字服务法》。它将坚定保护用户的网络权利，将数字平台置于透明和问责的新框架下，成为全球首个监控“工具箱”数字服务。未来，成员国将能够将本地数据加密并上传到去中心化的云端，在那里可以通过人工智能模型进行分析，而无需接触原始数据，类似于医生通过X光片而不是直接接触来诊断患者。这种架构不仅保护主权和隐私，而且允许区域之间的协作。
边缘计算采用集成核心网络、计算、存储和应用功能的开放平台。这使得计算能够扎根于生态站点，将计算和数据存储放置在网络边缘（即设备或终端本身）并在其附近提供网络服务。与集中式云计算相比，边缘计算不仅减少了数据传输的时间和延迟、降低了功耗，而且提高了网络可靠性，有助于解决偏远地区的网络和计算瓶颈。例如，通过应用 c利用尖端计算技术，一些放置在树上的小型服务器可以在本地完成80%的声学数据预处理，仅将关键警报发送到云端，从而显着减少数据传输和功耗。
2021年11月，联合国教科文组织公布《人工智能伦理问题建议书》，获得193个成员国一致通过，成为历史上首个全球人工智能伦理标准。其核心价值观包括“保护人权和尊严”，并特别将“环境和生态系统”列为其政治行动领域之一，这与人工智能在生态保护方面的伦理准则直接相关。人工智能项目应从一开始就关注道德和合规性，在收集可能影响隐私的声音、图像或其他数据之前制定明确的道德准则和数据保护措施。
世界自然基金会 (WWF) 已大力应用人工智能监测野生动物、森林等生态系统的健康状况。在长期实践中，WWF积极倡导综合保护。因为当当地社区、政府和其他当地利益相关者主导时，保护工作会更有效、更有弹性、更可持续。相反，它们往往效率较低且难以维护。因此，人工智能技术在生态环保方面的应用不仅仅是捐赠设备，更需要“授人以鱼”，培养本土团队，打造可持续的技术造血能力。
为了改变人工智能高能耗、高排放的认知，碳感知计算作为数字技术与低碳发展深度融合的创新范式应运而生。其核心是实时动态监测分析供电碳强度，智能调节供电碳强度。计算任务的执行策略，尽可能使用清洁能源，积极优化并实现碳足迹。计算整个过程生命周期中碳排放的最小化。亚马逊、微软等公司的云计算引入了碳意识调度，整体能耗降低了20%以上。
AI技术谦虚而果断、细心地融入到生态保护的万千细节中，成为自然的忠实守护者。积极运用人工智能技术，闪耀科技光芒。只有真正闪耀在大自然的百花齐放中，我们才能在算法与绿叶的共鸣中，开启地球生命共同体的新运动。 （作者：陈颖，中国社会科学院生态文明研究所研究员）
《光明新闻》（2025年12月18日第14页）【编辑：陈海峰】
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