作者：陈颖（中国社会科学院生态文明研究所研究员） 当晨光穿透亚马逊雨林的薄雾时，一组由废旧手机改造而成的声学传感器正竖起“耳朵”。人工智能（AI）模型可以在毫秒内分辨出三公里外的油锯切割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通过热成像捕捉到了东南亚一处棕榈油种植园森林边界的异常运动。数据上传至云端后，自动生成的警报推送至当地巡逻队的手持终端。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准确性重构全球生态环保的技术版图。 多场景实现：精准meshvillagAI生态监测e 雨林哨兵。在秘鲁的马努国家公园，一名护林员轻轻摩擦树枝上的“雨林麦克风”——一部改装的旧手机。这里的降噪麦克风记录着金刚鹦鹉的鸣叫声和溪流的潺潺声。这是华为与“雨林连接”合作开发的创新型实时声学监测平台，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环境，利用AI模型识别油锯、发动机声、枪声等人类威胁信号。当系统发出有关非法采伐或偷猎的警报时，快速部署的护林员小组将立即赶赴执行执法行动。 热带雨林被誉为“地球之肺”。它们只占地球表面的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。该智能声学系统还用于监测鸟类和其他生物声学指标，将热带雨林变成一个会说话的生态监测站，为热带雨林生态研究和物种多样性保护提供宝贵数据。 海上巡逻。在印度洋的浩瀚海域，巡逻艇的雷达屏幕上发现了拖网渔船的奇怪动作。这是全球渔业观测系统的提醒。这个由国际海洋环保组织Oceana、利用卫星数据保护环境的科技公司SkyTruth和谷歌共同开发的监测网络，现已成为向监管机构和公众开放的全球渔业活动可视化平台。它就像海洋中的“声纳系统”。它利用长短期记忆网络分析6万多艘渔船的历史轨迹，建立了“数字指纹数据库”包括船舶自动识别系统（AIS）关闭、轨迹异常、禁区作业等18类异常行为。它揭示了大规模工业化渔业的扩张和违法热点，提高了捕捞活动的透明度，让偷猎者无处藏身。 鸟译者.清晨，鸟儿发出清脆的鸣叫声，或欢快，或悠扬，或高亢，或轻柔，可惜人们听不懂。 “BirdNET”由美国康奈尔鸟类学实验室和德国开姆尼茨工业大学联合开发，利用AI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”。目前可识别3000多个物种，未来将不断添加和更新。它可能是该系统追踪许多鸟类的大规模多样性和迁徙温泉时空模式，还揭示了新的生态发现，例如光污染对鸟类夜间活动的影响。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。新推出的移动应用程序吸引了全球50万鸟类爱好者参与数据收集，以加深我们对候鸟迁徙路线的了解。 狂野的档案管理员。在南非克鲁格国家公园，生态学家在系统上放大了一张照片，AI算法准确识别出了照片中豹子独特的斑点图案。非营利组织“WildMe”开发的图像和个体识别系统“Wildbook”利用深度学习中的特征点检测技术，自动识别海量人工数据源图像，建立野生动物的“数字身份证”。这项技术早期被用来追踪鲸鲨和研究迁徙路径s。现已开源，极大提高了种群监测效率，为野生动物种群估算和迁徙研究提供了有力支撑。它还促进志愿者和科研界之间的全球合作，为濒危物种保护决策提供定量证据。 跨境协作：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，使得数据不断融合，多种信息相互验证。公共卫星图像、AIS、声学和成像传感器、云计算和开源深度学习库共同构成了一个“可重用”的工具箱。业界形象地将其比喻为“即插即用的乐高套装”，因为我们不需要发明轮子，而只需学会将轮子和各种零件组装成最快的汽车即可。例如，当巴西环境精神保护部门正计划建立亚马逊监测网络，谷歌地球引擎可以提供卫星图像处理模块和“TensorFlow”开源框架来支持物种识别模型的训练，而无需从头开始构建，而微软的AI for Earth项目可以提供云计算支持。这种模块化设计使发展中国家的环境机构能够拥有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生活的部署。前面提到的基于声学的电锯/枪声实时检测、基于卫星和人工智能的非法捕捞监测、基于深度学习的物种识别和个体识别等技术继续在许多国家和保护区部署，并产生了执法或科学研究价值。这种来自科学的闪电般的快速转换从研究到应用的过程受益于“敏捷开发”模式，让非政府组织能够及早介入研究和技术开发阶段。例如，一位雨林护林员直接参与了油锯声音识别模型的优化，并指出该算法经常将啄木鸟的敲击声误认为是伐木的声音。这种反馈极大地提高了模型的准确性。康奈尔实验室的“BirdNET”项目开创了“公民科学+人工智能”的新模式。业余观鸟者的记录用于模型训练并生成实时跟踪数据，形成良性循环。 单一数据源（例如卫星）通常不足以识别合法或非法活动。越来越多的项目采用多源融合（光学影像+雷达+AIS+社区报告+机器学习模型）方法来提高准确性并减少误报。这种“数据拼图”方法正在成为业界的共识。y 标准。例如，“全球渔业观察”同时分析AIS数据、卫星图像和渔船销售记录，利用三重证据链锁定非法捕捞。全球森林观察系统将遥感数据与社区巡逻日志进行交叉验证。就像一位熟练的侦探整合众多线索一样，AI模型在多源数据的碰撞中逐渐逼近生态退化的现实。 AI模型的信息输出只有及时转化为执法或者生态环境保护才有意义。政府、企业、非政府组织、专家和当地居民等多个实体之间的合作至关重要。比如华为与“雨林连线”的合作，在展示上就具有重大意义。科技公司提供硬件研发能力，企业组织了解生态需求当地社区负责维护设备。三方建立的不仅是雨林监测网络，更是可持续的生态保护网络。 云与荆棘：AI生态应用的挑战 人工智能技术不断迭代升级，在生态环保领域的应用日益广泛，但也面临一些挑战或局限性。首先，卫星、声学和AIS数据存在盲点。例如，卫星遥感的跟踪能力在阴天地区会降低50%，AIS信号可以被人为关闭或通过廉价设备伪造，声学传感器也会因风雨噪声而产生误报。如果巡逻船航行数百海里，看到的只是一群海豚，而不是非法渔船，执法人员到达现场后发现这是正常的森林更新操作中，这种“AI误判误诊”不仅会浪费资源，还可能导致决策者对新技术失去信心。 其次，人工智能技术的部署需要不断更新和长期维护，这需要资金和本地技术能力。许多生物多样性热点国家自身资源有限，尽管有国际资助，但长期可持续性仍然是一个挑战。据估计，全球生物多样性最丰富的前20名国家中，85%缺乏AI技术运维能力。例如，刚果盆地拥有世界第二大热带雨林，但缺乏资金和技术人才。尽管它收到了国际组织捐赠的设备，但经常因电力短缺和网络中断而陷入瘫痪。 三、先进的偷猎预警系统发出警报后，执法部门能否及时响应？及时有效地报警对于很多偏远地区来说是一个不小的考验。打破预警和行动之间的链条就像火灾报警系统拉响了警报，但没有消防车或消防栓里没有水。后果可想而知。全球森林观测系统数据显示，在没有快速响应能力或执法授权的地区，人工智能警报干预的实际成功率很低，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新的主要碳排放源。根据IEA最新的《能源与人工智能》报告，自2017年以来，不断扩建的数据中心的能耗平均每年增加约12%。到 2030 年，数据中心将占电力需求增量的约十分之一。到2024年，全球AI算力消耗将相当于三个瑞士一年的用电量。证书大鸟识别模型训练过程中的碳排放量相当于150辆汽车一年的排放量。换句话说，当我们用人工智能保护地球时，我们可能会在另一个维度伤害地球。 “绿色科技的黑色悖论”正在成为生态保护领域的新课题。 走向光明：AI绿色环保未来版图 未来，人工智能技术要更好造福人类、保护生态环境，不仅需要技术创新，更要在遵循“科技向善”的原则下探索制度创新。 2022年10月，欧盟委员会通过《数字服务法案》，为用户的在线权利提供强有力的保护，并将数字平台置于新的透明度和问责框架之下，成为全球首个管理数字服务的“工具箱”。未来，成员国可以对本地数据进行加密并将其上传到分布式云，让AI模型在不触及原始数据的情况下进行旋转，例如医生通过X光片进行诊断，而不是直接与患者互动。这种架构不仅可以保护主权和隐私，还可以实现跨区域合作。 边缘计算采用集成网络、计算、存储和核心应用能力的开放平台。它将计算和数据存储放置在网络边缘（即设备或终端本身），并就近提供网络服务，让计算扎根于生态站点。与集中式云计算相比，边缘计算不仅可以减少数据传输的时间和延迟，降低能耗，还可以提高网络可靠性，有助于解决网络瓶颈和偏远地区的计算。例如，通过应用边缘计算技术，一些部署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。只需将基本警报发送回云端，大大减少数据传输量和能耗。 2021年11月，联合国教科文组织发布《人工智能伦理问题建议书》，被193个成员国通过，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”，并明确将“环境和生态系统”列为政策行动领域之一，这直接关系到人工智能在生态保护方面的伦理标准。人工智能项目应从一开始就注重道德设计和合规性，并在部署声学、成像和其他可能影响隐私的数据收集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）在应用人工智能来监测野生动物、森林和其他生态系统的健康状况方面开展了大量工作。在长期实践中，WWF积极倡导包容性理念因为当当地社区、政府和其他当地行动者领导保护工作时，这些努力会更有效、更强大、更可持续。相反，它们通常效率较低且难以维护。因此，人工智能技术在生态环境保护中的运用不仅仅是提供装备，更要“授人以鱼”，培养本土团队发展可持续技术的造血能力。 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。其核心是通过对能源供应碳强度的实时监测和动态评估来智能调整计算任务。落实服务实施策略，尽可能使用清洁能源，主动优化碳足迹，减少碳排放任务贯穿计算过程的整个生命周期。亚马逊、微软等公司的云计算引入了碳感知调度，使总能耗降低了20%以上。 AI技术以谦逊、坚定的态度，融合万千生态保护细节，成为自然忠实的守护者。只有积极运用人工智能技术，让科技之光真正闪耀在大自然的每一处，才能在算法与绿叶的共鸣中为地球生命共同体奏响新的乐章。 《光明日报》（2025年12月18日第14页）小编：作者：陈瑛（中国社会科学院生态文明研究所研究员） 当晨光穿透亚马逊雨林的薄雾时，用废旧手机改装的一套音响音箱
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