人工智能如何助力守護神秘「大貓」——高山雪豹

2025.06.05

在空氣稀薄的尼泊爾上木斯塘(Upper Mustang)地區,隨着一聲快門輕響,一台紅外線相機捕捉到山林一隅的動靜。在這片橫跨多個亞洲國家、總面積達77萬平方英里(比墨西哥還大)的高山區域中,世界上僅存的4,000隻雪豹中的一員,悄然走進鏡頭。

以往,要在成千上萬張相機抓拍中找到這隻雪豹的照片,保護區巡護員需要花費數小時手動篩查。如今在人工智能的幫助下,這項工作可以自動完成。

「我們之所以關注雪豹,有兩個原因。第一,雪豹數量極為稀少,是氣候變化的一個指標性物種;第二,它們的棲息地橫跨多個國家,分布於地球上最偏遠、最複雜的高山地帶。」

—騰訊可持續社會價值事業部(SSV)生物多樣性保育主任馬堯  

尼泊爾偏遠而廣袤的上木斯塘地區是雪豹的重要棲息地。

追蹤跨越國界的高山精靈

雪豹被稱為「高山精靈」,活躍在橫跨多國的崎嶇山地,行動敏捷如風,悄無聲息地穿越國界,在雪地上幾乎不留爪印。追蹤這些頂級掠食者的行跡對保護它們及其棲息地至關重要,但這也意味着要在世界上最崎嶇的地形上部署紅外線相機,並處理隨之而產生的海量數據。

例如,僅尼泊爾境內就部署了近800台紅外線相機。每台相機每隔幾個月就會生成數千張圖片。而巡護員每花一小時篩查圖像,其原本用於打擊野外偷獵、預防野火或者與當地社區合作的時間就要相應縮減。如何將時間真正用在關鍵處,成為亟待解決的問題。

野外巡護員正在架設紅外線相機。

人工智能解決方案

為了處理龐大的紅外線相機數據,騰訊開發了人工智能模型「物種之眼」,旨在提升動物保護的工作效率。

該模型可以從數千張圖片中識別雪豹,準確度高達98%,而且可以在世界上最偏遠的地方離線運行。該模型不僅能識別雪豹——事實上,它目前可識別286個物種,且可識別物種數量仍在不斷增加,預計到2025年底可達到1,500個。

與傳統的單一物種識別模型不同,該模型不需要大量數據來學習識別新物種,設置成本降低了70%。因此它是具備良好擴展性的工具,可以支援在不同地區和物種間開展更廣泛的野生動物保護工作。

紅外線相機捕捉到的雪豹特寫照片。

這對自然保護工作者有什麼意義?

  • 節省時間:人工智能可以篩掉空白相片,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衝突,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及時發現風險,合理安排保育行動優先次序,更有效地評估工作進展。

「人工智能可以幫助我們更快、更嚴謹地分析數據,不僅能從海量圖像數據中篩選出雪豹,還能識別出它們的獵物。」

—尼泊爾國家自然保護基金會保育主任C.P. Pokharel博士  

超越科技範疇

「物種之眼」模型最初為中國雪豹研究而開發,如今已適配應用於尼泊爾。騰訊團隊最近與尼泊爾國家自然保護基金會(NTNC)和中國山水自然保護中心共同舉辦了一次研討會,向來自尼泊爾、蒙古、巴基斯坦和其他地區的動物保護工作者介紹了這一系統。

這項跨越國界的合作與雪豹的行蹤一樣:雪豹從未局限於人類劃定的疆界,保護它們的行動亦當跨越山海。

「雪豹對國界沒有概念。要想保護雪豹,我們的努力必須跨越國界。」

——山水自然保護中心呂植博士  

一名騰訊工程師為當地的保育人員開展「物種之眼」模型培訓工作坊。

放眼全局

目前,全球僅有約2%的雪豹棲息地曾開展過系統性的研究,遠低於科學家認為有效保護所需的20%。利用人工智能來處理大量數據,可以讓動物保護工作者專注於更重要的任務:避免雪豹這種大型貓科動物就此滅絕。

雖然有時候科技與自然看似不相關,但雪豹保育的故事恰恰證明:科技可以成為橋梁,連接國家,跨越物種,協助人類共同應對難以獨力解決的複雜挑戰。

下一次喜馬拉雅地區紅外線相機咔嚓響起時,巡護員們將準備就緒,更好地守護這些高山精靈。

當地保育人士測試「物種之眼」模型。