移动通信网 云坪
长江江豚种群在2025年专项调查中恢复至1426头，较2022年增加177头，但农业农村部在1月30日国新办发布会上介绍，这一数量仅恢复到上世纪90年代的一半，极度濒危状况尚未根本改变。作为长江生态“晴雨表”，江豚生存与人工监测效率之间的矛盾长期存在：传统巡护靠人眼分辨海量影像，在江河湖泊沼泽等受限区域，对夜行性、小型物种几乎无能为力。8月10日至12日，C114记者随“科技守护自然 看见大美湖北”探访活动，在武汉中国科学院水生所长江江豚繁育保护中心和神农架国家公园实地看到，AI、4G/5G、云与物联网融合的数智技术正在替代人工盯梢。在江豚繁育保护中心，华为TECH4ALL数字包容团队联合武汉白鱀豚保护基金会、中科院水生所搭建的母幼行为识别智慧系统，通过多路水下摄像头实时采集画面，AI对“托举位”“哺乳位”“幼豚位”等关键互动模式的识别准确率接近90%。神农架国家公园构建起“卫星遥感＋高位视频＋地面传感＋红外相机”立体监测网络，其中的AI初筛与专家复核机制将单张影像鉴定时间压缩至五六秒。湖北作为五个省域美丽中国先行区之一，坐拥长江中游生态屏障和“华中物种基因库”，这些实践为旗舰物种保护提供了可量化的技术路径。
【关键数据】
[1] 长江江豚恢复至1426头
[2] AI整体行为识别准确率接近90%
[3] 关键哺乳行为召回率超85%
[4] 智慧物种识别系统识别59种重点保护物种
[5] 单张影像鉴定时间压缩至五六秒
[6] 神农架子平台汇聚照片视频64万余条
[7] 记录物种118种
长江江豚每年4至6月进入产仔高峰，幼豚出生后必须迅速跳出水面完成首次呼吸，随后经历母幼关系建立、母乳喂养等关键环节，任何一个环节出问题都可能影响存活率。过去科研人员只能24小时四班倒目视记录，后半夜容易疲劳，注意力不集中，数据准确性难以保证。华为TECH4ALL数字包容团队联合武汉白鱀豚保护基金会、中科院水生所搭建的母幼行为识别系统，以多路水下摄像头作为感知层，将实时视频流送入AI模型，模型输出“托举位”“哺乳位”“幼豚位”“队列位”等结构化标签，自动生成哺乳频次、时长曲线，并在异常时发出预警。平台10分钟可批量研判多段监测视频，整体行为识别准确率接近90%，关键哺乳行为召回率超85%。今年5月22日，白鱀豚馆迎来全球首例“头位分娩”的长江江豚“小26”，这套系统全程护航特殊分娩，并对母子行为进行实时监测、记录和分析。系统还把大量碎片化观测数据整理成母幼豚“行为档案”和幼豚“成长档案”，为未来人工繁育积累数据和经验。相比通用图像识别，该方案针对鲸豚类水下行为构建了数据标注与模型训练流程，能够区分体位关系和时序动作，其核心创新是把行为学知识转化为可计算的标签体系，为全球濒危小型鲸豚类保护提供了一套可落地、可推广的中国方案。
神农架国家公园布设了3000多台红外相机，传统模式下管护员需背负设备穿越齐腰灌丛和湿滑苔藓，往返数天乃至半月才能回收一张存储卡，暴雨滑坡还可能导致数据缺失。智慧物种识别系统投入后，单张数据鉴定被压缩到五六秒，实时回传数据从拍摄到给出结果不超过一分钟。这背后是监测方式从“人眼分辨”到“结构化输出”的转变。据中国林科院森环森保所、神农架国家公园与华为联合开发的方案，系统已能识别59种林区重点保护物种，其中包括川金丝猴、梅花鹿、林麝3种国家一级重点保护野生动物，以及中华鬣羚、亚洲黑熊、黄喉貂等13种国家二级重点保护野生动物。在行业竞争中，硬件层面的红外相机、摄像头方案已较成熟，但AI物种识别算法与后端数据平台成为新的分水岭。华为采取“TECH4ALL”数字包容模式，联合科研机构与保护组织，将自身在AI、云、4G/5G上的能力嵌入保护流程。这种跨界协作与单纯售卖设备不同，强调的是对保护业务的深度理解。江豚项目的中科院水生所与神农架项目的中国林科院均具备专业领域知识，技术企业提供算力与模型工程化能力，形成“科研机构出知识、科技企业出平台”的分工。相比商业安防领域的人脸识别，生态监测面对的物种多样、姿态各异、环境复杂，对算法训练的数据量和标签质量要求更高，这构成行业壁垒。
从产业链视角看，生态监测系统由端、管、云、用四层构成。端侧包括水下摄像头、红外相机、电子围栏和卫星遥感设备；管侧依赖4G/5G与专网回传；云侧承担AI模型训练与数据存储；应用侧面向科研人员和保护机构输出分析结果。神农架国家公园的架构颇具代表性：“卫星遥感＋高位视频＋地面传感＋红外相机”四层感知体系，其中50台太阳能实时传输红外相机覆盖金丝猴核心栖息地等重点区域，解决了长期以来的数据回传瓶颈。传统人工巡护模式下，一名管护员穿越齐腰灌丛回收相机存储卡需要数天，而实时回传将时间压缩到分钟级。数据处理环节，AI初筛显著减少人工逐张筛选压力，熟练人员鉴定一张有效照片原先要一分钟左右，现在压缩到五六秒，且能够输出物种名称、性别、年龄、数量和置信度等结构化信息。成本结构上，前期需要投入AI模型训练、摄像头部署和通信链路建设，但长期减少了大规模人力巡护和专家审核支出，并规避了暴雨滑坡导致的数据缺失风险。在江豚项目中，多路水下摄像头的持续运行与云端算法分析替代了四班倒值班，同样体现了人力资源的重新分配。这种“以算力换人力”的模式，对保护区的预算结构和人才配置产生影响：基层可能不再需要大量掌握分类学知识的全科专家，但需要维护算法模型的技术人员。生态监测数据也由此从碎片化档案变为可计算、可检索的数字资产，为保护决策提供量化依据。
这些数智系统已在湖北多地进入实际运行阶段。在武汉白鱀豚馆，AI系统自今年5月22日护航全球首例“头位分娩”江豚后，持续对“小26”母子的行为进行全天候监测，记录数据被整理成行为档案，指导人工哺育决策。在神农架，智慧物种识别系统已完成与国家公园管理局监测平台对接，并在全国林草系统生物多样性监测平台上示范应用。神农架子平台已汇聚照片视频64万余条，记录物种118种，覆盖川金丝猴、梅花鹿、林麝等珍稀动物。对于保护区监测这一垂直场景，系统输出的是结构化数据，可直接用于种群数量统计、分布分析和保护规划。针对人熊冲突，今年4月在试点区域布设了5台AI红外相机、10台常规红外相机以及4套脉冲式电子围栏。AI红外相机负责实时识别黑熊靠近行为，脉冲电子围栏在蜂箱集中片区形成物理阻隔，预警信息通过4G/5G实时回传到移动端，管护人员可快速响应。这套组合方案落脚在养蜂人的实际收入与人身安全，化解生态恢复带来的“甜蜜烦恼”。这些落地案例显示，AI生态监测已经从项目试点走向实际运行，数据规模与识别物种范围也在同步扩大。从项目制来看，目前涉及的主体包括华为、科研所、国家公园、公益基金会，经费来自数字包容项目或专项资金，尚处于多主体联合验证阶段，距离可复制的商业产品还有迭代路径。
从江豚繁育到国家公园监测，再到人兽冲突管理，数智技术正在生态保护链条中扮演固定角色。华为TECH4ALL数字包容团队目前与多家机构和组织合作，将AI模型与通信技术嵌入具体保护场景，这一投入是其数字包容战略的一部分。在江豚项目上，行为识别系统产生的“行为档案”为人工繁育提供了以前无法量化的数据支撑；在神农架项目上，AI初筛与专家复核机制使64万余条影像资料可以被高效利用，物种记录达到118种。这些结果直接影响保护资源的分配——对黑熊活动频次和区域的统计可指导电子围栏布设点位，对江豚哺乳频率的异常预警可触发及时的人工干预。对于行业，这套方法展示了AI在非结构化数据识别方面的通用性，也提出了一条可复制的技术路径：先建立物种行为学知识库，再设计标签体系和模型，最后与保护业务系统对接。湖北省内的实践已通过全国林草系统生物多样性监测平台向更广范围输出，其他保护区可参照该模式建设自己的立体监测网络。生态监测数据的价值依赖长期连续积累，技术工具介入带来的历史数据沉淀，会提升后续研究的置信度。当前，湖北样本的技术参数和运行经验已经形成可查、可用的参考实例，为同类地区保护和治理提供了具体落点。
