自然保护人士长期以来一直借助技术推动其至关重要的工作。
如今，人工智能正成为自然保护领域的一股强大力量，其应用涵盖从野生动物监测到收集环境DNA等方面。
随着技术不断发展，处理数据以及让公众参与保护议题的新方式将持续涌现。
人工智能正成为投身保护工作的社区的有力盟友，而此时我们正面临 日益复杂的生态挑战 以及迫切需要 保护我们的自然世界 及各自的 生物文化遗产。
人工智能与保护工作的协同作用，有望提升我们监测和保护生态系统的能力，并减轻 人与野生动物的冲突，优化资源管理，并促进人与野生动物之间的可持续共存。
在此背景下，人工智能不仅是一项技术进步，更是一股催化力量，有助于赋能保护相关利益方（包括当地社区），并增强其保护地球生物多样性以及依赖其生计者的能力——这关乎地球上的每一个人。
人工智能在保护领域的发展时间线
人工智能在保护工作中的融合是一个逐步推进的过程，近年来取得了显著进展。虽然很难确切指出其最初融合的时间，但以下是一些关键里程碑和发展节点：
20世纪90年代： 机器学习等人工智能技术开始应用于遥感和数据分析，服务于生态与保护目的。研究人员开始使用人工智能算法，基于卫星影像等遥感数据对土地覆被进行分类并识别物种。
21世纪初： 保护人士开始探索将人工智能用于物种识别等任务，借助计算机视觉以及对声学数据的分析来监测野生动物种群，尤其是鸟类和海洋哺乳动物。
2010年代中期： 人工智能在保护领域的应用获得了发展势头。机器学习算法越来越多地用于分析红外相机陷阱拍摄的图像，以识别和追踪野生动物。人工智能驱动的数据分析工具开始助力濒危物种监测以及预防偷猎。
2010年代末至2020年代初： 专为保护工作设计的人工智能工具和平台开始涌现。这些工具有助于实现数据收集、物种识别和环境数据分析的自动化。人工智能驱动的预测模型在生物多样性趋势和栖息地绘图方面开始受到关注。
人工智能在保护领域的当前应用
2024年，人工智能在保护领域的作用日益增长，其应用包括栖息地监测、野生动物保护、数据分析和模式识别。配备人工智能的无人机和遥感技术正在提升保护工作的成本效益。此外，人工智能越来越多地用于保护决策和政策制定，以加快应对新出现威胁的响应速度，例如疾病监测。
预测建模与物种分布： 人工智能算法利用现有数据开发预测模型，用以估算物种分布和栖息地适宜性。这些信息对于确定高保护优先级区域以及规划保护干预措施具有重要价值。人工智能还有助于预测气候变化对物种和生态系统的影响，为适应性规划提供支持。
野生动物监测与打击偷猎工作： 传感器等人工智能驱动的技术被用于野生动物监测和打击偷猎工作。算法分析实时视频和图像流，以支持基于生态系统的灾害风险降低（Eco-DRR），探测并识别野生动物（包括濒危物种），并在可能发生偷猎活动时触发警报。这有助于执法机构迅速、有效地作出响应。
环境DNA（eDNA）： eDNA采样是指采集并分析水或土壤等环境样本中存在的DNA痕迹，以检测物种的存在。eDNA技术和人工智能分析技术的进步可以提高物种检测能力，尤其是对于难以发现或隐秘的物种。这一方法可为保护规划和生物多样性监测提供有价值的信息。
生态系统恢复与保护干预： 人工智能支持生态系统恢复工作，通过分析生态数据并推荐适当的恢复技术。人工智能算法可以优化干预措施，例如植树造林、入侵物种管理，从而提高保护工作的效率和成效。
气候变化建模 与 韧性规划： 人工智能算法可以分析气候数据、生态变量和物种分布，以建模气候变化对生态系统的影响。这些信息有助于制定气候变化适应策略、识别 气候避难所并增强生态系统韧性，以应对不断变化的环境条件。
智慧资源管理： 人工智能优化保护工作中的资源管理，例如高效部署护林员、保护设备的预测性维护以及保护项目的智能监测。人工智能驱动的系统可自动执行常规任务，提高数据收集效率并提升保护行动的整体成效。
人工智能在保护领域的未来
尽管人工智能在保护领域有诸多用途，但其在保护公民科学和公众参与中的融合仍相对较新。迫切需要更多具备本地知识的专业人才投身于保护文化组学和计算可持续性等领域，以建立语义、社会行为与保护模式之间的联系。此外，保护领域的若干紧迫议题预计将迎来重大发展，包括技术驱动的进步：
保护规划与决策支持： 人工智能将通过综合考虑多种因素来协助优化保护规划，这些因素包括生态连通性、栖息地破碎化以及保护区的有效性。人工智能算法目前已能够为保护区、野生动物廊道和栖息地恢复工作提出最佳选址建议，同时兼顾多种生态和社会经济变量。
人工智能驱动的自然语言处理与交流： 人工智能将提升对大量各类 数据 类型（如研究论文、报告以及保护相关的社交媒体讨论）的分析与理解能力。这将进一步使保护人士能够提取有价值的洞见、发现新出现的问题，并了解公众对保护议题的看法和情绪。
公众参与和教育： 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手将用于吸引公众参与并回答与保护相关的问题。利用人工智能工具促进互动式学习体验并传播准确信息，有关保护问题的信息传播将使公众更加知情、更加积极参与，从而释放资源以应对其他紧迫的以人为本的问题。
尽管人工智能在保护领域潜力巨大，但必须考虑伦理问题，例如数据隐私、偏见以及人机协作。
人工智能的负责任融合应优先考虑 包容性 学习，社区参与以及人工智能的环境 成本，以确保人工智能支持并增强保护工作的同时，尊重人类价值观以及环境和伦理 标准。
如果做得正确，人工智能在保护领域的探索才刚刚开始，其影响或将具有里程碑意义。
