在空氣稀薄(bo)的尼(ni)泊爾(er)上木斯塘(tang)（Upper Mustang）地區，隨著一(yi)聲快門輕響，一(yi)臺紅外相機捕捉(zhuo)下山林一(yi)隅(yu)的動靜。在(zai)這片(pian)橫跨多個亞洲國家(jia)、總面積達77萬平方英里(li)（比墨西哥還(huan)大(da)）的高(gao)山區域中，世界上僅存的4000只雪豹中的一(yi)員，悄然走(zou)進鏡(jing)頭(tou)。

以(yi)往，要在成千上萬張相機(ji)抓拍中找到這(zhe)只(zhi)雪(xue)豹(bao)的(de)照片(pian)，保護區巡(xun)護員需(xu)要花(hua)費數小時進(jin)行手動篩(shai)查。如今在人(ren)工智能(neng)的(de)幫助(zhu)下(xia)，這(zhe)項工作(zuo)可以(yi)自(zi)動完(wan)成。

“我們(men)(men)之所以關注雪(xue)豹，有兩(liang)個原因。第一，雪(xue)豹數(shu)量極為(wei)稀少(shao)，是氣候變化的一個指標(biao)性(xing)物(wu)種；第二，它(ta)們(men)(men)的棲息(xi)地(di)橫(heng)跨多個國家，分(fen)布于地(di)球上最(zui)偏遠、最(zui)復雜的高山地(di)帶。”

—騰訊可持(chi)續社(she)會價值(zhi)事業(ye)部（SSV）生物多樣性保育主任馬堯  

尼泊(bo)爾偏遠而(er)廣袤的上(shang)木斯(si)塘地區是雪豹(bao)的重要棲息地。

追蹤跨越國界的高山精(jing)靈

雪豹被(bei)稱為“高山精靈”，活躍在(zai)(zai)橫跨多國的崎(qi)(qi)嶇山地(di)(di)，行動(dong)敏捷如(ru)風，悄(qiao)無聲(sheng)息地(di)(di)穿越國界，在(zai)(zai)雪地(di)(di)上(shang)幾乎不(bu)留爪印(yin)。追蹤(zong)這(zhe)些頂級(ji)掠食者(zhe)的行跡對保護它(ta)們及(ji)其棲息地(di)(di)至關重要，但這(zhe)也意味著要在(zai)(zai)世界上(shang)最崎(qi)(qi)嶇的地(di)(di)形(xing)上(shang)部(bu)署紅(hong)外相(xiang)機(ji)，并處理隨(sui)之產生的海量(liang)數據(ju)。

例(li)如，僅尼泊爾境內就部署了近800臺紅外(wai)相(xiang)機。每臺相(xiang)機每隔幾個月就會生成數(shu)千張圖(tu)片。而巡護(hu)員每花一小時(shi)篩(shai)查圖(tu)像，其原本用于打擊野外(wai)偷獵、預(yu)防野火(huo)或者(zhe)與當地社區合作的時(shi)間就要(yao)相(xiang)應縮減。如何將時(shi)間真正(zheng)用在關鍵處(chu)，成為亟待解決的問題。

野(ye)外(wai)巡護(hu)員正在架設紅外(wai)相機。

人工智(zhi)能解決方案

為(wei)了處理龐大的紅外相機數據(ju)，騰訊開發了人工(gong)智能模型“物種之眼”，旨在提升動(dong)物保護的工(gong)作效率。

該系統可以從數千張圖片(pian)中識別雪豹，準確(que)率高達98%，而且可(ke)以在世界上最偏遠的地方(fang)離線運行。該(gai)模型不僅能識(shi)別(bie)(bie)雪(xue)豹——事實(shi)上，其目(mu)前可(ke)識(shi)別(bie)(bie)286個物種，且可識別物種數量在不斷增(zeng)加，預計到2025年底達到1500個。

與傳統的單(dan)一物(wu)種(zhong)識別(bie)(bie)模(mo)型(xing)不同，該模(mo)型(xing)不需要大(da)量數據(ju)來(lai)學習識別(bie)(bie)新物(wu)種(zhong)，設(she)置成(cheng)本降低了70%。得益于此，它(ta)成為一(yi)款具備良好(hao)擴展性的(de)工具，支持在不同地區(qu)和(he)物種間開展更廣泛的(de)野生動(dong)物保護工作。

紅外相機捕捉到的雪豹特寫照片。

這對自然保護工作者意味著什么？

• 節省時間：人工智能可以篩掉空片，有效標記物種，節省了數天的手動篩查時間。它可以將所需的人力減半，讓巡護員能夠集中精力解決更緊迫的問題，如野火防控和非法偷獵。
• 優化數據：更準確、及時的雪豹種群數據，支持更科學的政策制定，提升棲息地管理效果，幫助設計更有效的措施來緩解人獸沖突，確保將資源用在最需要的地方。
• 提高成效：快速且穩定的數據處理幫助團隊發現風險，合理安排保護優先次序，更有效地評估工作進展。

“人工(gong)智(zhi)能可以(yi)幫(bang)助我們更快(kuai)、更嚴謹地分析(xi)數據，不僅(jin)能從海(hai)量圖像數據中篩選出(chu)雪豹，還(huan)能識別出(chu)它(ta)們的(de)獵物。”

—尼(ni)泊爾國家自然保護基(ji)金會保育(yu)主任(ren)C.P.Pokharel博士  

超越技術(shu)范疇

“物種(zhong)之眼(yan)”模(mo)型最初(chu)為中(zhong)國雪豹研究而開發，如今已(yi)適配應(ying)用于尼(ni)泊(bo)爾。騰訊團隊最近與尼(ni)泊(bo)爾國家自然保護基(ji)金會（NTNC）和(he)中國山水自然保護中心共同舉(ju)辦了一次研討會(hui)，向來自尼泊爾、蒙(meng)古、巴基(ji)斯坦和(he)其他(ta)地區的動(dong)物保護工作者介紹了這(zhe)一系統。

這項跨越國界的合作與(yu)雪豹(bao)的行蹤一(yi)樣(yang)：雪豹(bao)從未(wei)局限于(yu)人類劃定的疆(jiang)界，保(bao)護它(ta)們的行動亦當跨越山海。

“雪(xue)豹對國(guo)界沒有概念。要想保(bao)護雪(xue)豹，我們的努力(li)必(bi)須跨越國(guo)界。”

——山水自然保護中(zhong)心(xin)呂植(zhi)博士  

一(yi)名騰訊工程師(shi)為(wei)當地的(de)保育人(ren)員開展(zhan)“物種之眼”模型(xing)培訓(xun)工作坊。

放眼全局

目前，全球僅有約2%的(de)雪豹棲息地(di)曾開(kai)展過系統研(yan)究，遠低(di)于科學家認為有(you)效保護所需(xu)的(de)20%。利用人工智能來處理大量數據(ju)，可以讓(rang)動(dong)物保護(hu)工作者(zhe)專注于(yu)更重(zhong)要的(de)任務：避免雪豹這種大型貓(mao)科動(dong)物就此滅絕(jue)。

雖然(ran)有(you)時候科技與自然(ran)看(kan)似不相關(guan)，但雪豹(bao)保(bao)育的故事恰(qia)恰(qia)證(zheng)明：科技可以(yi)成(cheng)為(wei)橋梁，連(lian)接國(guo)家，跨越物(wu)種，助力人類共(gong)同應(ying)對個體(ti)難以(yi)解(jie)決的復雜挑(tiao)戰。

下(xia)一次(ci)喜馬拉雅地區紅外相機咔嚓響起時，巡(xun)護員們將準備就緒，更好地守護這(zhe)些高山精靈。

當(dang)地(di)保育(yu)人士測試“物種之眼”模(mo)型。