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先來看一組數據。1890年，我國野生東北虎的種群數量為1200—2400只，1930年約為450只，40年間減少了75％。到20世紀80年代，我國野生東北虎已基本處于滅絕邊緣，僅14只左右，與1930年相比，減少了96％。

1890－－2013年間中國野生東北虎種群變化趨勢，數據來自《四川動物》

毫無疑問，野生東北虎的數量已經越來越少。除此之外，包括小熊貓、大熊貓、白頸長尾雉、金絲猴、白鹮等在內的珍稀動物都面臨著滅絕的危險，如果我們不對動物保護引起注意，也許在未來，越來越多的動物將成為珍稀動物。幸運的是，隨著人工智能技術的發展，物種保護已經成了AI涉足環境領域的主要應用。

拿什么技術拯救你，飛禽走獸

就在世界愛虎日，英特爾公司與世界自然基金會（WWF）宣布，雙方將運用人工智能技術實施東北虎保護項目。實際上，越來越多的國家或組織開始利用人工智能技術保護野生動物。

1．任何不談物種檢測的物種保護，都是在耍流氓

物種檢測最基本的做法是，通過運動傳感攝像頭自動拍照，然后將這些照片輸入到一個模擬人類視覺皮層神經元之間連接模式的深層神經網絡，最后用文字和數字對照片進行標注，比如什么動物，數量，性別，大致年齡，位置，附近的其他動物等。由于每只動物都有自己的特征，越精確的標注越有利于真正積累有效的數據。

來自奧本大學、哈佛大學、牛津大學、明尼蘇達大學和懷俄明州大學的研究人員開發了一種機器學習算法，可以識別、描述并統計野生動物的數量，準確率高達96．6％。該研究召集了超過5萬名志愿者，并作出了貢獻。語料庫收集了大象、長頸鹿、羚羊、獅子、獵豹和其他動物在自然棲息地的圖像，對320萬張圖片進行了計算機視覺算法的訓練。

這一研究憑借群眾的力量，最終實現準確地、且低成本地收集野生動物數據，無疑值得借鑒。在物種檢測的同時，更是實現了保護生物學以及動物行為科學等相關科學的“大數據”積累。

值得一提的是，如果需要對某些陸地動物的運動軌跡和活動范圍進行檢測，比如老虎。最好是安裝智能機器視覺處理設備，對動物的活動進行更加精準的監測和數據采集。通過數據分析識別成百上千個攝像頭的圖像，追蹤其歷史運動軌跡，最后對其進行精確的畫像。

2．天上飛的水里游的，追蹤運行軌跡是基本的

說到對魚類或是鳥類，總是避不開軌跡追蹤。保護海洋生物的問題在于，難以追溯，而且需要對海洋環境，酸堿性，所處航道寬度有了解。Wildbook是一個致力于保護海洋生物的軟件，它不僅可以從人工手動上傳的動物照片中接收數據，還可以搜索圖像和視頻，甚至查看可能對它的學習有用的一切媒體。

這種深度學習方法使它能夠在不同的圖像中找到相同的精確動物，幫助研究人員更準確地使用有關動物健康，飲食習慣，狩獵模式，種群大小和潛在偷獵者活動的數據。

在上面智能相對論分析師雷宇提到，集思廣益集合群眾的力量會快速積累數據。在數據難以獲取的領域，尤為明顯。康奈爾學院和康奈爾鳥類學實驗室聯手，研發出了一個叫做 eBird 的應用程序，已經擁有超過30萬志愿者提供的3億多個觀察數據。為了保證結果的準確性，研究者將 eBird 搜集的數據與實驗室觀察數據以及從遙感網絡搜集的物種分布信息結合起來，最終機器學習便能預測某些種類棲息地的變化，以及鳥類遷徙路徑。

白肚燕遷徙圖，可預測各地區的的種群變化

其實對物種軌跡的追蹤，其意義不僅在其本身的保護，更重要的是可以衡量氣候變化對野生動物的影響，為科學家提供有關氣候變化如何影響動物種群的寶貴信息。