AI在野生动植物资源保护与利用中的应用

20XX/XX/XXAI在野生动植物资源保护与利用中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

野生动植物保护的现状与挑战02

AI技术赋能野生动植物保护的核心路径03

国际典型AI保护项目案例解析04

国内AI保护技术的应用与创新CONTENTS目录05

AI在反盗猎与非法贸易打击中的作用06

AI技术在资源可持续利用中的探索07

AI保护技术面临的挑战与优化方向08

未来展望：AI驱动的生物多样性保护新范式野生动植物保护的现状与挑战01非法贸易规模触目惊心据联合国环境规划署及国际刑警组织估计，全球非法野生动植物贸易额每年高达230亿美元，涉及数千种动物的数以百万计的个体，对生物多样性构成严重威胁。物种灭绝风险持续加剧全球每年约有1000万只动物因偷猎和栖息地破坏而死亡，许多珍稀物种面临灭绝风险，野生动物保护已成为人类面临的重要任务。传统保护手段面临挑战传统监测方法如人工巡逻、布设陷阱等存在高成本、效率有限、难以实时监控和精确打击等局限性，亟需技术创新来提升保护效能。线上非法交易隐蔽性增强随着非法野生动物贸易向线上转移，犯罪分子利用图片、视频、直播及暗语（如表情符号、生僻语言、“稀有收藏品”）等隐蔽手段规避监管，传统监测技术面临严峻挑战。全球野生动植物保护的紧迫性传统保护手段的局限性分析

监测效率低下：人力与时间成本高昂传统野外监测依赖人工巡护与数据回收，如神农架护林员取回一张存储卡需往返三四天，一轮数据回收短则半月、长则一月，耗时巨大。

数据处理繁琐：人工识别耗时且精度有限回收数据后需人工逐张辨识物种，一套流程常以“月”为单位，且存在经验误判，如黄腹角雉与丘鹬易混淆，幼体动物易漏记，数据可靠性受影响。

反偷猎能力不足：难以实时预警与精准打击偷猎者多在偏远区域活动，传统巡逻成本高、效果有限，且线上非法交易使用暗语、表情符号等伪装，人工甄别难度大，难以及时发现并阻断。

科研支撑薄弱：数据深度与动态分析欠缺传统报告多为简单计数，如“某区域出现梅花鹿5次”，难以支撑物种行为规律、活动范围等深度研究，导致保护策略调整缺乏精准数据支持。非法贸易与栖息地破坏的数据呈现

全球非法野生动植物贸易规模据联合国环境规划署及国际刑警组织估计，全球非法野生动植物贸易额每年高达230亿美元，涉及数千种动物的数以百万计的个体，对生物多样性构成严重威胁。

线上非法交易的隐蔽性挑战非法分子利用电商平台、聊天群及暗语（如用表情符号、“稀有收藏品”指代野生动物制品）进行交易，增加了监测难度。新加坡相关AI模型甄别准确率已达近90%。

传统监测方法的效率瓶颈传统人工巡查需翻山越岭取回红外相机数据，耗时半月至一月，数据处理以“月”为单位。如神农架曾面临取回1张存储卡往返三四天，人工识别数千张照片需一周的困境。

栖息地破坏与物种生存压力全球每年约1000万只动物因偷猎和栖息地破坏死亡。哥伦比亚马格达莱纳河中游谷地等生物多样性热点区域，因森林砍伐及人类活动导致生态系统独特性受威胁，影响630种鸟类等物种生存。AI技术赋能野生动植物保护的核心路径02图像识别技术在物种监测中的应用红外相机智能监测系统

湖北神农架国家公园部署743台接入智能系统的红外相机，其中50台支持实时传输。AI算法可秒级识别87种野生动物，精准区分金丝猴成体与幼体，数据处理效率提升超10倍，从过去数月等待结果变为几分钟内完成。濒危物种AI守护官

百度飞桨与IFAW联合研发的“濒危物种AI守护官2.0”，基于深度学习平台训练，可识别34类濒危物种及其制品，识别准确率达86%。截至2025年6月，已筛查超41万张可疑图片，推动删除超过1.3万条非法贸易广告。开源AI模型助力全球监测

谷歌开源的SpeciesNet模型，在6500万张图像上训练，可分类近2500种动物类别，在标准笔记本电脑上每天可处理约30000张图像，在哥伦比亚、澳大利亚、坦桑尼亚等多地用于监测美洲狮、鹤鸵、狮子等物种，加速研究与保护决策。多模态大模型的深度应用

阿里云Qwen3-VL-WEBUI集成Qwen3-VL-4B-Instruct模型，能识别超过万种动植物，支持中文交互，可输出结构化结果，包括物种名称、保护级别、生境特征及相似物种区分要点，适用于智能生态监测系统构建。声纹识别与行为分析的创新实践01声纹识别技术在鸟类监测中的应用2026年，苏州昆山生物多样性观测平台及广州海珠湖生态湿地均应用声纹识别技术，实现对湿地鸟类的自动监测与数据展示，助力生态保护与智慧文旅。02AI行为分析揭示物种独特习性哥伦比亚SPARROW项目通过AI分析红外相机数据，首次观测到怀孕棕色蜘蛛猴分娩前独居行为，以及三只雄性美洲豹共享领地的现象，为物种保护提供关键行为学依据。03基于行为模式的人类活动干扰评估神农架智能监测系统通过声纹识别判断周边人类活动干扰情况，结合动物行为分析，如梅花鹿“夜间为活跃高峰”的活动规律，辅助动态调整保护策略，提升管理科学性。红外相机智能监测系统的技术突破

实时数据传输与秒级响应传统红外相机需人工进山取回存储卡，数据回收周期长达半月至一月。智能系统通过物联网实现数据实时回传，AI算法秒级完成初步识别，效率提升超10倍，如神农架部署的50台支持实时传输的红外相机，可使野生动物活动轨迹当天在后台清晰呈现。

高精度物种识别与智能标注针对传统人工识别易混淆、漏记的问题，专属AI模型可精准识别多种野生动物。例如神农架系统能识别87种动物，涵盖林区绝大多数重点保护物种，并用不同颜色标注保护级别，甚至能精准区分金丝猴成体与幼体，数据精细度大幅提升。

深度行为分析与动态报告生成系统从简单计数升级为深度洞察，可通过行为分析、时空统计挖掘动物活动规律。如对梅花鹿，能自动生成其“夜间活跃高峰”“核心活动区在海拔1800—2500米”等结论，并能按天、月、季度自动生成图文报告，为科研和保护策略调整提供数据支撑。

设备状态远程监控与管理优化基层管护员可通过手机App实时查看相机电量、存储照片数量及AI识别推送结果，从“跑腿的体力劳动者”转型为“看数据的管理参与者”，解决了传统相机状态不明、维护困难的问题，如神农架护林员可及时知晓相机是否没电或被碰歪。国际典型AI保护项目案例解析03百度"濒危物种AI守护官2.0"项目成效识别能力全面升级百度"濒危物种AI守护官2.0"基于飞桨深度学习平台，识别准确率由1.0版本的75%提升至86%，覆盖范围扩展至34类濒危物种及其制品，新增对龟类、鹦鹉等重点物种的识别功能，同时强化象牙、穿山甲鳞片、高鼻羚羊角等10类制品的精准识别。显著遏制线上非法贸易截至2025年6月，"濒危物种AI守护官"项目已筛查超41万张可疑图片，精准识别出超过3.3万幅目标野生动物制品图片，并推动删除超过13000条非法贸易广告，向执法机构提供关键线索，有效阻断非法交易链条。国际影响力与行业认可该项目屡获国际殊荣，2025年4月荣获有"科技界奥斯卡"之称的爱迪生最佳新产品奖银奖，7月入选联合国国际电信联盟主办的"人工智能向善全球峰会"创新扩大影响案例集，彰显了中国AI技术在国际公益与可持续发展领域的重要贡献。微软SPARROW项目的实时监测方案项目概述：太阳能声学与远程记录观测监测SPARROW项目是微软“AI促公益实验室”开发的AI计算解决方案，全称为“太阳能声学与远程记录观测监测项目”，致力于通过实时传输数据的红外相机与麦克风网络，在全球偏远角落对濒危生态系统进行实时观测与保护。核心技术架构：边缘计算与卫星传输该项目利用太阳能供电且配备先进传感器的红外相机、声学监测仪及其他环境探测器收集生物多样性数据，通过基于PyTorch框架的Microsoft先进野生动物AI模型在低能耗边缘图形处理器(GPU)上处理数据，随后通过近地轨道卫星直接传输至云端。关键应用成效：物种行为发现与威胁预警在哥伦比亚马格达莱纳河中游谷地的“寂静自然保护区”，SPARROW项目帮助研究人员发现怀孕棕色蜘蛛猴分娩前独居的行为；监测到蓝嘴凤冠雉等濒危物种的活动轨迹与种群数量；实现对野火初燃等威胁的监测，在危险失控前向保护人员发出警报。显著优势：实时性与数据处理效率提升SPARROW项目最突出的优势在于能实时获取保护区内信息，研究人员无论身处何地都能看到动态。AI接管了海量数据分析工作，使研究人员能将更多时间用于理解自然界变化，获取数据的速度比以往更快，彻底改变了信息传递流程。谷歌SpeciesNet模型的开源协作模式

开源许可与核心优势SpeciesNet采用Apache2.0许可，完全免费开源，允许中小企业和保护区零成本接入使用，大幅降低野生动物监测技术门槛。其核心优势包括超大规模训练（6500万张图像，覆盖200多个生态区）、智能分级识别（不确定时输出广义标签）及超强抗干扰能力（复杂条件下识别准确率达92%）。

全球应用与社区贡献过去一年，全球研究团队应用SpeciesNet在哥伦比亚监测虎猫和美洲狮、在澳大利亚识别鹤鸵和麝香袋鼠、在坦桑尼亚塞伦盖蒂国家公园分析狮子和大象等物种。作为开源项目，模型更新和改进依赖社区贡献，用户可本地化部署并添加地区特有物种，如东南亚新发现蛙类。

WildlifeInsights平台协同SpeciesNet最初是在线平台WildlifeInsights的一部分，该平台托管约2亿张带有人工验证标签的图像。用户通过平台使用SpeciesNet标记图像，人工验证后的标签反过来为模型提供训练数据，形成数据与模型迭代的良性循环，促进全球野生动物监测和保护的协作进展。新加坡AI模型打击非法交易的实践

01项目背景与发起方该AI模型的建立是环保组织世界自然基金会（WWF）发起的一项志愿者活动，旨在应对新加坡线上非法野生动物买卖十分猖獗的问题，交易双方通常在电商平台和线上聊天群达成合作。

02AI模型的核心训练与能力该团队用大量野生动物产品样本和黑市的预估价格对模型进行训练，使其能够甄别线上非法野生动物交易中，非法交易者常用的表情符号、生僻语言或“稀有收藏品”等暗语，目前甄别准确率已达到近90%。

03项目目标与当前进展该活动的最终目标是使AI模型实现从发现线上可疑交易到撰写报告的完全自动化，但目前离实现这个技术目标还有段距离。新加坡当局也在通过各种手段打击线上销售和线下走私行为。国内AI保护技术的应用与创新04神农架红外相机智能监测系统升级

传统监测模式的痛点过去，神农架红外相机数据回收需管护员背负设备翻山越岭，往返耗时三四天，一轮数据回收短则半月、长则一月；数据处理依赖人工逐张辨识，整套流程以“月”为单位，且存在物种识别模糊、标准不一等问题。

智能系统的核心突破系统融合人工智能、物联网与大数据技术，已部署743台红外相机，其中50台支持实时传输。数据实时回传云端后，AI算法秒级完成初步识别，专属模型可精准识别87种野生动物，涵盖林区绝大多数国家重点保护物种，并能区分“金丝猴成体与幼体”。

监测效能的全面提升从“半月耗力”到“秒级响应”，效率提升超10倍；从“经验误判”到“精准标注”，一级保护动物自动标红、二级标蓝，数据精细度大幅提升；从“简单计数”到“深度洞察”，可自动生成物种活动规律（如梅花鹿“夜间活跃高峰”“核心活动区在海拔1800—2500米”），并按周期自动生成图文报告。

管护模式与信息共享革新基层管护员通过手机App实时查看相机状态与AI识别结果，角色从“体力劳动者”转型为“管理参与者”；系统遵循“分区管理、账号权限”原则，实现“一次建设、多方受益”，其他单位接入即可共享实时传输、AI识别等全套功能，打破信息壁垒。物种识别数量与覆盖范围腾讯SSV技术公益团队宣布，“物种之眼”AI完成重大技术迭代，识别物种数量扩展至286种本土兽类与禽类，并计划年内覆盖1500余种中国鸟类。关键技术突破：物种定位识别一体化“物种之眼”AI系统实现物种定位识别一体化，有效破解空拍场景“数据洪流”问题，将生物多样性保护从“人海筛图”带入“智能识别”时代。实际应用案例与成效在海拔4000米的祁连山深处，红外相机通过腾讯升级后的“物种之眼”AI系统，传回三只雪豹幼崽嬉戏的珍贵画面，科研团队迅速锁定雪豹活动轨迹，为高山生态保护提供了关键数据支撑。腾讯"物种之眼"AI系统的物种识别能力昆山生物多样性观测"一张图"建设多站点协同观测网络2026年，苏州昆山建成生物多样性观测"一张图"，新增3个观测点与天福湿地公园观测场站形成功能互补、效能协同格局，共接入19台设备。多类型设备与AI技术融合各观测点依托高清摄像头、声纹和红外遥感等多种类型观测设备，结合AI智能物种识别技术，实现对鸟类、哺乳动物等物种的全天候实时监测、数据自动采集与智能分析。显著的观测成效自新增站点投入运行以来，观测成效显著，物种识别数量呈稳步上升态势，其中阳澄东湖湿地公园已识别25种，森林公园识别61种，锦溪青葵自然乐园识别11种。永安湖湿地"智慧大脑"的监测网络

地面智能监测设备：全天候的"千里眼"沿湖岸、芦苇核心区布设38处高清摄像头，24小时自动捕捉上报鸟类活动以及盗猎等违法行为，如同"千里眼、顺风耳"守护湿地安全。

无人机智能巡航：无死角的空中巡查对人力难及区域进行空中智能巡航，实时回传动物觅食、栖息等画面，构建起"地面巡护+无人机巡航"的立体监测模式，实现偏远区域精准无死角管护。

大数据平台分析：生物多样性的"智慧中枢"实时更新数据库数据，应用AI识别、红外感知与大数据比对等技术手段，收录176种鸟类特征，自动识别比对其分布、数量和活跃度数据，为鸟类迁徙轨迹分析等提供技术支撑。AI在反盗猎与非法贸易打击中的作用05网络非法贸易数据的智能提取与分析

多源数据智能抓取技术AI软件能够从大量论坛和网上市场提取有关支付、野生动植物物种以及位置数据，为调查人员提供潜在非法贸易线索。

隐蔽信息识别与解读系统可分辨非法分子经常使用的名称、关键词、表情符号、生僻语言或“稀有收藏品”等暗语，提升数据甄别效率。

数据可视化与高效呈现所有提取和分析的数据信息能够以图表等直观的方式呈现在调查人员面前，方便他们快速理解和开展工作。

智能分析与决策支持通过对抓取数据的深度分析，AI技术能辅助发现并阻断非法贸易，针对互联网非法交易不断演变的趋势提供技术解决方案。暗语识别与交易模式的AI破解

01线上非法交易的隐蔽手段与挑战线上非法野生动物买卖中，交易双方常使用表情符号、生僻语言或“稀有收藏品”等暗语进行伪装，给志愿者和相关组织的甄别工作带来极大困难。

02AI模型在暗语甄别中的应用与成效新加坡野生动物保护组织的志愿者团队用大量野生动物产品样本和黑市预估价格训练AI模型，使其甄别线上非法野生动物交易的准确率已达到近90%，有效破解交易暗语。

03AI驱动的非法贸易广告识别与阻断百度“濒危物种AI守护官2.0”项目，截至2025年6月，已筛查超41万张可疑图片，精准识别出超过3.3万幅目标野生动物制品图片，并推动删除超过1.3万条非法贸易广告，向执法机构提供关键线索。

04AI辅助下的交易全流程自动化监测目标新加坡AI模型的最终目标是实现从发现线上可疑交易到撰写报告的完全自动化，目前虽未完全达成，但已在提升非法交易识别效率和辅助执法方面展现出巨大潜力。执法线索推送与行动效率提升非法贸易广告精准识别与删除百度“濒危物种AI守护官2.0”项目截至2025年6月，已推动删除超过1.3万条非法野生动物贸易广告，并向执法机构提供关键线索。线上交易暗语智能甄别新加坡WWF志愿者团队训练的AI模型，能甄别线上非法野生动物交易中使用的表情符号、生僻语言或“稀有收藏品”等暗语，甄别准确率已达到近90%。实时监测与反偷猎预警AI结合物联网设备实现对特定区域的实时监测，及时发现偷猎行为，减少执法成本，提升保护精度，为反偷猎策略优化提供数据支持。AI技术在资源可持续利用中的探索06物种栖息地适宜性评估模型AI驱动的栖息地环境因子分析AI技术能够整合多源环境数据，如气候、地形、植被类型等，通过机器学习算法分析影响物种生存的关键环境因子，为栖息地适宜性评估提供科学依据。基于深度学习的栖息地质量预测利用深度学习模型，结合物种分布历史数据和实时环境监测数据，可预测不同区域的栖息地质量，识别潜在的适宜栖息地和受威胁区域，辅助保护规划。动态评估与保护策略优化AI模型能够实时处理和分析栖息地变化数据，动态更新适宜性评估结果，为制定灵活、精准的保护策略提供支持，提升栖息地保护的有效性和适应性。实时物种识别与信息推送游客在野外拍摄动物照片，AI导览工具如阿里“万物识别-中文-通用领域”模型可快速返回物种名称、中文描述及生态习性，《中国鸟类名录》标准中文名确保信息准确，提升游客体验与认知。沉浸式虚拟生态场景体验利用AI构建虚拟生态场景，结合声纹识别技术，如海珠湖生态湿地通过声纹识别实现对湿地鸟类的自动监测与数据展示，为游客提供沉浸式、互动式的科普体验，增强对生物多样性的理解。智能导游与个性化科普服务AI导览系统可根据游客位置、兴趣偏好，自动规划游览路线并提供个性化科普讲解，如结合红外相机智能监测系统实时数据，介绍区域内野生动物活动规律，使科普内容更具针对性和趣味性。生态旅游中的AI导览与科普应用林业虫害智能监测与防治系统

传统林业虫害监测的痛点近年来外来有害生物入侵风险增高，1998-2008十年间入侵我国农田和森林生态系统的有害生物达19种，传统人工检查和统计方式效率低、成本高，难以及时发现和预警。

AI赋能的“虫先知”监测系统图锐科技开发的“虫先知”系统，应用物联网、昆虫信息素、图片识别等技术，接入百度大脑的动物识别和EasyDL经典版图像分割能力，实现林业有害生物的自动监测、识别计数与智能预警。

核心功能与应用流程系统具备“拍照识虫”和“昆虫识别计数”功能。林业管理人员通过手机APP拍照上传害虫图片，即可获取昆虫名称、种类、危害及防治手段等信息；后台通过图像分割模型对现场虫害照片进行识别计数，减少人工统计成本。

系统价值与成效“虫先知”系统有效提升了林业害虫统计效率和识别准确度，增强了林业人员监测预警害虫的能力，为农林安全生产提供了重要保障，助力护卫林业安全。AI保护技术面临的挑战与优化方向07模型识别准确率与物种覆盖度提升

百度“濒危物种AI守护官”识别精度跃升百度“濒危物种AI守护官”从1.0版本的75%识别准确率提升至2.0版本的86%，并将覆盖范围扩展至34类濒危物种及其制品，新增对龟类、鹦鹉等重点物种的识别功能。

新加坡AI模型甄别暗语准确率近90%新加坡环保组织世界自然基金会（WWF）训练的AI模型，通过学习野生动物产品样本和黑市预估价格，甄别线上非法野生动物交易的准确率已达到近90%。

神农架专属AI模型精准识别87种野生动物神农架国家公园候选区部署的红外相机智能监测系统，其专属AI模型已能够精准识别87种野生动物，涵盖林区绝大多数国家重点保护物种，甚至能区分金丝猴成体与幼体。

腾讯“物种之眼”AI系统识别物种数量扩展腾讯SSV技术公益团队的“物种之眼”AI系统完成重大技术迭代，识别物种数量扩展至286种本土兽类与禽类，并计划在2026年内覆盖1500余种中国鸟类。

谷歌SpeciesNet模型支持2000多种物种标签谷歌开源的SpeciesNet模型支持2000多种物种标签，从具体物种到更广义的科属分类，其在包含动物的图像识别上准确率达99.4%，83%的情况下能将动物分类到物种级别。边缘计算与低功耗设备的部署难题

偏远地区网络基础设施匮乏许多野生动物保护区地处偏远，缺乏稳定的互联网连接，导致依赖云端处理的AI系统难以实时传输和分析数据，如神农架传统红外相机需人工翻山取卡，数据回收周期长达半月至一月。

野外能源供应不稳定监测设备常部署在无电网覆盖区域，太阳能供电受天气影响大，电池续航能力有限，可能导致设备断电、数据丢失，增加维护成本和难度，如SPARROW项目虽采用太阳能供电，但仍需应对极端天气挑战。

边缘设备算力与模型轻量化矛盾复杂AI模型对算力要求高，而边缘设备通常算力有限且需低功耗运行，如何在保证识别精度的前提下压缩模型大小、降低能耗，是实现本地化实时处理的关键，如MetaAI的SAM模型在边缘设备部署时需考虑显存和计算资源限制。

恶劣环境下设备可靠性挑战野外环境恶劣，高温、低温、潮湿、腐蚀、动物干扰等因素易导致设备故障，如相机镜头被遮挡、麦克风进昆虫、设备被碰撞移位等，影响数据采集质量和连续性，需特殊防护设计。数据共建共享模式创新神农架红外相机智能监测系统遵循“分区管理、账号权限”原则，实现“一次建设、多方受益”，其他单位采购前端红外相机接入平台即可共享实时传输、AI识别等全套功能，打破信息壁垒。国际技术协作与案例共享百度“濒危物种AI守护官2.0”项目入选联合国“人工智能向善：创新扩大影响案例集”，并在国际舞台如爱迪生奖、人工智能向善全球峰会获得认可，彰显中国AI在国际公益与可持续发展领域的贡献。开源技术赋能全球保护网络谷歌开源SpeciesNet模型，采用Apache2.0许可，支持全球保护区和研究机构零成本接入，已助力哥伦比亚、澳大利亚、坦桑尼亚等多地开展物种监测，促进跨区域技术协作与知识共享。跨区域数据共享与技术协同机制未来展望：AI驱动的生物多样性保护新范式08多技术融合（AI+区块链+物联网）的应用前景01AI+物联网：构建智能监测网络AI与物