阿里AI跑到四川深山保護大熊貓，效率提升20倍

“我今年都親眼見過野生大熊貓了！”四川老河溝保護地巡護員廖軍在說到這個的時候，激動又興奮。2018年5月，阿里云的工程師們與桃花源生態保護基金會協作，深入老河溝公益保護地，為其打造了一整套野生動物AI識別系統及智能巡護終端。

老河溝保護地，位于四川省綿陽市平武縣東部的摩天嶺山脈，是大熊貓的最佳棲息地之一。除了大熊貓以外，老河溝還存在著紅豆杉、連香樹、水青樹、獨蒜蘭等十幾種國家一、二級保護植物，以及包括川金絲猴、羚牛、林麝等多種國家珍稀野生保護動物。

目前，老河溝擁有70臺紅外相機，兩年間就制造了約100萬個視頻和照片。如何將相機拍攝到的動物進行識別以及分類，是一大挑戰。通過對老河溝24種重點監測物種約28萬張照片的訓練，阿里云野生動物AI識別系統能自動識別、分類不同物種，準確率達99%。

（圖說：野生動物AI識別系統界面）

與此同時，阿里云工程師還為他們定制了一套巡護監測系統。廖軍介紹，在阿里云的團隊到來之前，傳統巡護數據采集方式極其原始，大部分需要靠人工填寫紙質表格，導致監測數據時效嚴重滯后，廖軍經常要在繁重的巡護工作完成后，繼續在電腦前一字一句的錄入所有人的數據與圖片資料，耗時很長。

（圖說：老河溝巡護員廖軍的工作場景）

現在巡護員們人手一臺手機改裝后的巡護終端，徹底扭轉了過去“一人一狗一柴刀，一問情況三不知”的巡護狀況，減少了他們80%的繁雜數據整理工作。巡護隊與云智能技術的結合，使得大熊貓的種群分析工作效率提升了整整20倍。

桃花源生態保護基金會的柳逸月博士表示：他們正在規劃將老河溝的這套技術，盡快復制推廣到其他保護地，有望緩解當前國內保護區巡護數據分析滯后、數據孤島化等問題，為生態大數據時代的來臨夯實基礎。