来源：新华网“每天，全世界有75个物种灭绝”——这是年联合国披露出来的一组惊人数字。而亚洲象就是世界自然保护联盟列出的濒危物种，种群数量一度降至余头。西双版纳国家级自然保护区管护局，与科技企业联手，率先将人工智能、云计算等现代信息技术集成运用于野生动物多样性监测，构建了一套亚洲象生态保护系统，实现野生亚洲象的实时观测和秒级预警，目前边缘端人工智能模型精度达到96%以上，达到国际领先水平。经过多年的拯救和保护，亚洲象这一古老而珍稀的动物发展到年的头左右，种群数量约增加55%。亚洲象生态保护系统的应用，不仅缓解了当前紧迫的人象冲突，对西双版纳雨林保护也有了新的发现和启迪。国际濒危物种保护的难题：人象冲突、物种观测数据难以获得野生生物栖息地往往在丛林、险峰、深海、河流深处，野外环境变化，生物及科研人员要想展开深入研究面临很高的安全风险，野生动物保护在国际上一直面临物种观测数据难以获得的问题。几十年来，随着野生动物保护工作的展开，亚洲象数量不断恢复，活动范围扩大，部分亚洲象开始走向农地取食水稻、玉米等庄稼作物，不断侵入村庄、城镇。由于亚洲象食量巨大，人象冲突不断升级。据西双版纳州林草局统计，年至年，20年里人象冲突不仅致41人死亡、人重伤，农作物被大量糟蹋、农地与农田设施被毁，造成直接经济损失上亿元，亚洲象保护面临严峻考验。一方面是频发的人象冲突，一方面是传统科学监测手段的粗放与艰难。郭贤明，一位奋战在一线长达35年的亚洲象的保护专家，现任云南西双版纳国家级自然保护区科学研究所所长。他介绍，因为西双版纳亚洲象栖息地境属热带雨林，地貌复杂，道路不通，监测预警工作长期依赖人工观察大象粪便、脚印，不仅无法实时监测日益活跃的亚洲象种群轨迹，而且对于后续预警、科研及管护工作的开展也带来不便，容易出现误判、漏判的情况，监测数据的收集和管理方式也比较粗放。自然保护区科学研究所开始探索在无人机的协助下，步行追踪象轨迹、预测路线，并对周边居民发出预警。很快，生物及科研人员发现，无人机也有很多局限性，雾大的时候看不到象，下雨的时候无人机没法飞，加之续航时间太短，一般无人机飞行不超过半个小时就得回来换电池。发挥新科技力量，去实现探索和改变珍稀物种保护遇到的困境成为当务之急。“在国家林草局等有关部门的支持下，我们开始与浪潮寻求数字化解决方案，构建了由数百个视频监测系统构成的统一数据采集系统，实现全天候实时采集图像及影像数据。”郭贤明表示。科技的创造力：破解生物多样性减少的大问题“我们正在面临气候变化、雨林消失、生物多样性减少等严重的环境与生态问题。”浪潮信息副总裁沈荣表示，实现生物多样性保护的可及性与可持续性，不仅需要新的技术解决方案，而且要有更智能的方法，保障全天候实时监测，为濒危物种保护科学探索提供参考。据了解，目前国际已有的亚洲象智能识别模型的准确率普遍较低，模型精度大概只有在60%左右，首个针对亚洲象的AI保护应用就显得至关重要。沈荣介绍，平台建设初期，由于亚洲象数量稀少，活动范围广，可获得的图片、视频数据样本非常少。加之亚洲象出没时间不定，体型非常庞大，在夜晚光线不足的情况下，根据一个尾巴、一个背影立刻判断亚洲象非常困难。为了提高模型精确度，浪潮在野象谷周边搭建了众多采集站点，收集到上万张野生亚洲象图像资料。专门针对阴雨天、夜间等画面光线差、模糊、残缺等问题，工程师又进行了3个多月的算法优化，将模型精度提高到90%。此外，边缘侧经过清洗处理的数据也将被用于建立亚洲象库及生物多样性库，为科研人员进一步研究亚洲象提供丰富的数据支持，从而能够深入洞察人象冲突原因，为有效预防攻击事件提供指导，分析食源减少情况支撑食源地优化。目前在西双版纳，一个月时间视频、图片的数据量就会达到30TB，随着野生亚洲象活动范围扩大，数据量也将不断扩大，模型算法不断优化迭代，不断提高亚洲象监测的准确性和实时性。重塑地球生态平衡：解决濒危物种研究和生态保护的长远命题最新信息显示，数据中心端借助管护员提供的模型训练数据与浪潮自采集数据，对大象影像资料进行机器学习与建模并不断迭代，识别准确率高达96%以上，且仍在不断提升，处在国际领先水平。中国科学院有关专家表示，自然保护区的专家们不需要再去通过大象的足印、粪便、吃剩的食物残渣推断个体数量、分布范围和饮食习惯。基于人工智能模型，可以对亚洲象进行全天候的观测和精准识别，不仅有利于缓解人象冲突，也基于观测结果为食源地优化和亚洲象国家公园的区域规划提供科学参考，科技可以让“与象为伍”成为可能。郭贤明表示，在我们的地球家园，还有众多的生物面临着不同的生存困境。目前，国际上有超过00个物种被列入濒危物种“红皮书”，中国有千余种濒危动植物，生态稳定性面临严峻挑战。沈荣认为，将新一代信息技术引入到生物多样性保护工作中，从而在食源地优化、栖息地保护、濒危生态保护层面带来长期深远价值。当然，这个方案还需要不断探索与完善。未来，还将在天文、考古、能源等多领域提供持续不断的科技动力，为更多区域的研究提供有效支持。

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