概述
人工智能以人类无法做到的规模自动分析照片、声音和传感器数据，帮助科学家计数、追踪和保护野生动物。它将大量的相机陷阱图像和声音记录转化为可行的保护决策。
野生动物保护监测中的人工智能侧重于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。
深入探讨
环保主义者部署了数千个动作触发的相机陷阱、麦克风和 GPS 项圈，这些设备生成的数据远多于人们可以查看的数据。人工智能改变了数学。计算机视觉模型扫描相机陷阱图像来检测和识别物种、计数个体，甚至通过条纹或斑点图案识别特定动物。生物声学模型聆听森林和海洋的录音，以标记鸟鸣声、鲸鱼叫声或表示偷猎的电锯和枪声。卫星图像模型几乎实时绘制森林砍伐和栖息地丧失的地图。 Wildlife Insights、Zamba 和 Rainforest Connection 等项目可处理数百万个文件，使护林员和生物学家能够专注于响应，而不是繁琐的手动排序和标记。
技术洞察
大多数系统使用在标记的野生动物图像上训练的卷积神经网络或视觉转换器，通常通过从大型预训练主干进行迁移学习，因此它们可以处理有限的物种数据。对于声音，原始音频被转换为频谱图（视觉频率随时间变化的图像），然后使用相同的视觉技术进行分类。个体的重新识别依赖于度量学习，其中模型将每只动物的独特标记映射到嵌入空间中，并在目击事件中匹配接近的向量。
掌握野生动物保护监测中的人工智能
人工智能以人类无法做到的规模自动分析照片、声音和传感器数据，帮助科学家计数、追踪和保护野生动物。它将大量的相机陷阱图像和声音记录转化为可行的保护决策。野生动物保护监测中的人工智能侧重于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。为了建立深入的理解，请将野生动物保护监测中的人工智能视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在野生动物保护监测中使用人工智能的强大团队专注于工作流程结果，而不是模型演示，并尽早定义人工检查点。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。与此同时，将损坏的流程自动化可能会加剧现有的问题。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
Wildlife Insights 使用 Google AI 对数亿张相机陷阱照片进行自动分类，将研究人员的图像审查时间从几小时缩短到几秒钟。
Rainforest Connection 将旧智能手机改造成太阳能监听设备，可以检测电锯和卡车的声音，并实时向护林员发出非法伐木警报。
鲸鱼叫声检测模型扫描水下水听器记录，以定位濒临灭绝的北大西洋露脊鲸，并改变船只路线以防止致命的碰撞。
条纹和斑点图案识别工具（如用于斑马、老虎和鲸鲨的工具）可识别照片中的个体动物，以估计种群规模。
实施模式
人工智能在野生动物保护监测中的实践
Wildlife Insights 使用 Google AI 对数亿张相机陷阱照片进行自动分类，将研究人员的图像审查时间从几小时缩短到几秒钟。
Wildlife Insights 使用 Google AI 对数亿张相机陷阱照片进行自动分类，将研究人员的图像审查时间从几小时缩短到几秒钟。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪随着时间的推移提高的生产力和错误成本时，通常会得到更好的结果。
人工智能在野生动物保护监测中的实践
Rainforest Connection 将旧智能手机改造成太阳能监听设备，可以检测电锯和卡车的声音，并实时向护林员发出非法伐木警报。
Rainforest Connection 将旧智能手机改造成太阳能监听设备，可以检测电锯和卡车的声音，并实时向护林员发出非法伐木警报。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人为升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
人工智能在野生动物保护监测中的实践
鲸鱼叫声检测模型扫描水下水听器记录，以定位濒临灭绝的北大西洋露脊鲸，并改变船只路线以防止致命的碰撞。
鲸鱼叫声检测模型扫描水下水听器记录，以定位濒临灭绝的北大西洋露脊鲸，并改变船只路线以防止致命碰撞。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人为升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
人工智能在野生动物保护监测中的实践
条纹和斑点图案识别工具（如用于斑马、老虎和鲸鲨的工具）可识别照片中的个体动物，以估计种群规模。
条纹和斑点图案识别工具（如用于斑马、老虎和鲸鲨的工具）可识别照片中的个体动物，以估计种群规模。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人为升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在完全自动化之前定义人工检查点。
在完全自动化之前定义人工检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
跟踪任务级结果以确认持续价值。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。