先来看一组数据。1890年，我国野生东北虎的种群数量为1200—2400只，1930年约为450只，40年间减少了75％。到20世纪80年代，我国野生东北虎已基本处于灭绝边缘，仅14只左右，与1930年相比，减少了96％。
1890－－2013年间中国野生东北虎种群变化趋势，数据来自《四川动物》
毫无疑问，野生东北虎的数量已经越来越少。除此之外，包括小熊猫、大熊猫、白颈长尾雉、金丝猴、白鹮等在内的珍稀动物都面临着灭绝的危险，如果我们不对动物保护引起注意，也许在未来，越来越多的动物将成为珍稀动物。幸运的是，随着人工智能技术的发展，物种保护已经成了AI涉足环境领域的主要应用。
拿什么技术拯救你，飞禽走兽
就在世界爱虎日，英特尔公司与世界自然基金会（WWF）宣布，双方将运用人工智能技术实施东北虎保护项目。实际上，越来越多的国家或组织开始利用人工智能技术保护野生动物。
1．任何不谈物种检测的物种保护，都是在耍流氓
物种检测最基本的做法是，通过运动传感摄像头自动拍照，然后将这些照片输入到一个模拟人类视觉皮层神经元之间连接模式的深层神经网络，最后用文字和数字对照片进行标注，比如什么动物，数量，性别，大致年龄，位置，附近的其他动物等。由于每只动物都有自己的特征，越精确的标注越有利于真正积累有效的数据。
来自奥本大学、哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学和怀俄明州大学的研究人员开发了一种机器学习算法，可以识别、描述并统计野生动物的数量，准确率高达96．6％。该研究召集了超过5万名志愿者，并作出了贡献。语料库收集了大象、长颈鹿、羚羊、狮子、猎豹和其他动物在自然栖息地的图像，对320万张图片进行了计算机视觉算法的训练。
这一研究凭借群众的力量，最终实现准确地、且低成本地收集野生动物数据，无疑值得借鉴。在物种检测的同时，更是实现了保护生物学以及动物行为科学等相关科学的“大数据”积累。
值得一提的是，如果需要对某些陆地动物的运动轨迹和活动范围进行检测，比如老虎。最好是安装智能机器视觉处理设备，对动物的活动进行更加精准的监测和数据采集。通过数据分析识别成百上千个摄像头的图像，追踪其历史运动轨迹，最后对其进行精确的画像。
2．天上飞的水里游的，追踪运行轨迹是基本的
说到对鱼类或是鸟类，总是避不开轨迹追踪。保护海洋生物的问题在于，难以追溯，而且需要对海洋环境，酸碱性，所处航道宽度有了解。Wildbook是一个致力于保护海洋生物的软件，它不仅可以从人工手动上传的动物照片中接收数据，还可以搜索图像和视频，甚至查看可能对它的学习有用的一切媒体。
这种 学习方法使它能够在不同的图像中找到相同的精确动物，帮助研究人员更准确地使用有关动物健康，饮食习惯，狩猎模式，种群大小和潜在偷猎者活动的数据。
在上面智能相对论分析师雷宇提到，集思广益集合群众的力量会快速积累数据。在数据难以获取的领域，尤为明显。康奈尔学院和康奈尔鸟类学实验室联手，研发出了一个叫做 eBird 的应用程序，已经拥有超过30万志愿者提供的3亿多个观察数据。为了保证结果的准确性，研究者将 eBird 搜集的数据与实验室观察数据以及从遥感网络搜集的物种分布信息结合起来，最终机器学习便能预测某些种类栖息地的变化，以及鸟类迁徙路径。
白肚燕迁徙图，可预测各地区的的种群变化
其实对物种轨迹的追踪，其意义不仅在其本身的保护，更重要的是可以衡量气候变化对野生动物的影响，为科学家提供有关气候变化如何影响动物种群的宝贵信息。
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