在保护野生动物面前，AI与人类一起发力

Posted 2020-11-04

野生动物保护是一个由来已久的课题。自五帝起便设置有“虞”来专门护林佑兽，后又有法令颁布以规定捕杀野兽和砍伐山林的时间，保证自然生物的休养生息，维护人与自然的生态平衡。

但人在从野生动物身上得到了口腹之欲的满足之后，逐渐发现动物的皮毛、牙齿甚至骨器都具有令人心动的审美特征。据《旧唐书·五行志》记载，有一位公主特别喜欢穿用各种鸟羽做成的裙子，然后就引领了一股时尚风潮，后果就是各种珍禽的鸟毛都快被拔光了。幸而皇帝及时行令，才遏制住了这股邪风。

时至今日，由于环境污染、盗猎猖獗、植被破坏和气候变化等诸多原因，世界上的生物多样性正在以前所未有的速度遭到破坏，人与自然的和谐相处正在受到巨大的挑战。

在科技大树野蛮生长的今天，如何采取措施保护野生动物，自然成为了其旁逸而出的重要分枝。

研究是为了更好地保护：AI之眼下的动物监测

现代对野生动物的保护方式多呈现多样化特征，划定自然保护区、对濒危动物进行基因研究和保存、严厉把控或禁止猎取活动、改善动物活动区域环境条件等，不一而足。而在此之中，野生动物研究和对抗盗猎者无疑是最受关注的两个领域。

野生动物，尤其是被列为保护动物之类，虽然活动区域较为固定，但因为数量较少，其行踪变得更加难以捉摸。为了对其进行跟踪管理，经验丰富的管理人员往往是利用动物行进之后留下的脚印来工作。

在引入科技手段之后，最常用的方法则是在活动区域内大量安装摄像头，以实现实时的动物动向监控。通过这些监控，人们可以获知其生活习性、繁殖特点、食物种类等重要数据，以便对下一步的计划提出对策。

但是要实现对一些大片区域的监控，装摄像头可能会是一件费时费力的工作，而且还面临着受到动物破坏的风险。为此，更先进的无人机监视方法也随即加入了战队。对于摄像头的盲区拍摄和监控，对无人机的自由移动等灵活优势来说不在话下。

而在AI兴起之后，尤其是随着图像识别技术的成熟，其很快被应用到了动物研究领域里，尤其是为脚印识别增添了不小的火力。

美国一家名为Wild Track的公司就以提供野生动物监测方案而知名。在对草原等大片区域的动物进行检测的时候，人们往往采用传统的无线电遥测如芯片植入、颜色标记等外在的物理方式，但这被证实容易对动物的繁殖产生不良的影响。本来一年一胎，到最后变成三年一胎，这绝对会影响野生动物家族的繁衍和膨胀。

于是他们在受到了当地人利用经验仅凭足迹就能认出动物种类的启发之后，开发出了一种全新的跟踪识别技术：FIT（Footprint Edentification Technology，足迹识别技术）。

用Wild Track自己的说法就是，“FIT代表了旧的跟踪技术向现代技术的升华”。虽然现在流行发新品说大话，但FIT确实有实锤。通过利用FIT的足迹识别，动物的物种、年龄甚至性别都可以一扫而出。再把这些数据的综合，它能直接精确到动物个体。

到目前为止，Wild Track利用FIT已经展开了对美洲狮、南美貘、中国东北虎、纳米比亚猎豹诸多濒危物种的合作研究，并取得了不错的效果。

而在一些其他领域，如预防动物疫情爆发、助力人工繁殖保护物种以及进行基因的保存等方面，AI更多的功能也正处于不遗余力的开发当中。

非洲象的血泪：对抗盗猎者仍是重头戏

比起保护，盗猎活动虽然一直处于各国的重拳打击之下，但巨额的利润让盗猎者们置高风险于不顾。每年大量的野生动物盗猎惨案，一直吸引着野生动物保护者们的注意。

盗猎者最直接的危害有两种，一种是把濒危动物盗成灭绝动物，另一种则是把正常动物变成濒危动物。

非洲象一直颇受盗猎者们的青睐，世界范围内巨大的象牙需求催生着非洲丛林里野蛮的杀戮与攫取。盗猎行为让非洲象从一百年前的超过一千万头滑落到现在的仅仅不到五十万头，并且每年还会有两三万头遭到捕杀。

在这种情况下，针对大象盗猎现象，很多科技手段都开始了自己的表演。

·地震仪检测大象安全状态。一家科技公司别出心裁地利用地震仪来监测大象是否遭到了追赶或猎捕。他们通过建立一个计算机模型，将会对大象不同的行为模式如行走、打鼾、奔跑等进行震动特征进行捕捉。一般来说，在最佳条件下，大象跑起来的震动能传到四英里意外（这一点儿都不奇怪，毕竟我们古人经常耳朵一贴地面就能知道百里之外有人打马而过）。根据大象的奔跑震动频率，保护者们就可以判断出其是否正在受到侵害，从而决定是否实施救援。

·无人机覆盖识别盗猎活动。另一家专门搞深度学习神经网络的公司neurala则联合lindbergh foundatio开展了一项利用智能无人机来打击非洲偷猎行为的计划，该计划名为“Air Shepherd Program”。通过在无人机上加载一项能在飞行筛选万亿字节的红外线摄像头，其能够全天候地分析和确定大象、车辆和盗猎者。这项计划的实施，将在很大程度上令盗猎者的捕杀计划破产。

·分割活动区域，重点防范风险。在盗猎者的活动区域的认定上，AI更能显示出其技术优势。在广大的自然保护区，想要实现对每一处的管理显然存在着巨大的困难。那么，通过对不同区域的分割，统计出各处的经常性野生动物活动数量、盗猎活动出现次数等数据，将大大减轻管理人员的巡防压力。利用AI计算，保护区的区域分割可能从以前的一平方公里一块变得更小、更细致。保护行动的滴水不漏，或许将成为可能。

这样看来，反盗猎行动看起来似乎更像是一场战争。如美国使用×××加速了二战的结束进程一样，在野生动物保护领域的不断地用新的技术进行装备加持，才是我们打赢这场同样伴随着鲜血的战争的关键。

当然，野生动物的遭到捕杀背后是一条绵长的黑色产业链。技术只能解决出现的问题，从根本上来讲，切断需求的源头、生产出以野生动物为原料产品的替代品才是更好的解决方式。当这个星球上的所有生物都顺天时而生存，不违背自然之理，那么万物的运转将变得有序而不紊，寂静的春天也就永远不会到来。