在內蒙古自治區烏蘭壩國家級自然保護區，林海深處，一只身形矯健的猞猁悄然掠過落葉層厚的林地。過去，想要捕捉這樣罕見的畫面，科研人員往往需要在野外蹲守數月，才能一窺野生動物的蹤跡。
而如今，只需一個隱藏在樹下的黑色“小方盒”，便能悄無聲息地完成這一切。依托“空—天—地”一體化的智慧監測系統，從天上的衛星，到林間的無人機，再到腳下的紅外觸發相機，共同構建出一張精準捕捉野生動物行蹤的智慧之網。
這個“不眠的哨兵”由北京林業大學工學院教授張軍國帶領的“林草智慧感知技術及裝備創新團隊”自主研發。它能在無需人工干預，不打擾野生動物的前提下實現自動監測、自主上傳、智能識別、精準記錄，在毫秒間將影像和數據回傳至遠在千里之外的監測中心分析處理，從而把一整片保護區的“生命精靈”都收入眼底。
給大山裝上“大腦”
“以前我們在林區架設監測設備，最怕的就是‘沒信號’。”張軍國說，“動物出現了，設備拍到了，但就是傳不出來、用不了。所以我們干脆換個思路：既然通信是瓶頸，那就從頭構建一套系統性的感知方案。
于是，他們研究設備該布在哪兒最有效，信號怎么傳輸最穩定，數據怎么篩選最精準，最終通過完善無線監測設備部署理論、優化野生動物有效信息篩選及傳輸理論，創立了系統化的野生動物信息無線遠程感知理論。“現在，哪怕是最偏遠的林區也能實現遠程‘在線’。”張軍國說，設備突破了傳統監測方法在覆蓋范圍和實時性上的瓶頸。
要讓機器像人一樣“識獸”，并非易事。張軍國團隊研發的一整套結構化的智能識別系統，不僅看圖識動物，更能“聽聲辨種類”——圖像識別算法、聲音識別模型、環境數據融合技術都在背后默默“開工”。
張軍國解釋道，項目通過野生動物監測信息高質量傳輸處理技術、監測信息可用性提升技術、監測信息高精度識別技術體系，創建了結構化的野生動物信息智能處理技術體系，明顯提升了野生動物識別精度。
就像給大山裝上了一雙AI的眼睛、一對智慧的耳朵，還有一塊會記憶的“大腦”。哪怕是在雨夜、林雪中，它也不會錯過任何一個關鍵瞬間。
團隊成員在野外安裝設備。課題組供圖效率提升90%以上
團隊成員、北京林業大學工學院博士生楊紫合指著監測平臺屏幕上的數據說：“這套系統最讓我感到自豪的是，它產生的實際價值——我們已在全國推廣了400多臺監測設備，構建的野生動物聲像數據庫超過300TB。在北京市的監測項目中，系統不僅識別出多種珍稀鳥類，還支撐團隊發表了多篇高水平論文。每次看到保護區工作人員用我們培訓的技術獨立完成物種調查，都感覺特別有意義。”
目前這套系統應用到青海、內蒙古等地的智能監測平臺的搭建中。在云南高黎貢山國家級自然保護區，系統不僅記錄到1028種野生動物，更首次捕捉到瀕危物種戴帽烏葉猴的野外活動影像。
“過去完成一次全域物種調查需要半年，現在通過人工智能自動識別，立刻傳輸到終端生成報告，效率提升90%以上。”楊紫合介紹道，從經濟效益上來看，累計節約人力成本3000余萬元，帶動當地合作單位新增產值過億元。團隊研發的核心技術已應用于10余處野生動物監測臺站，構建的北京市珍稀鳥類數據集支撐了多項國家級研究。
首次捕捉到瀕危物種戴帽烏葉猴的野外活動影像。課題組供圖“把能力教給守林人”
“自己的動物，得靠自己的設備來守護。”張軍國堅定這一信念，一整套國產化、具有完全自主產權的監測裝備體系陸續在實驗室中誕生了。
從山腳下的傳感終端、到林間自組網的信號基站，再到空中的無人機、頭頂的衛星遙感，團隊打造了一套“空—天—地”協同工作的立體化監測系統。無論動物是棲息在草叢、穿梭在林中，還是遷徙于山谷，都逃不過這張全天候運轉的“智慧之網”。
團隊還構建了一個“一張屏”智能監測平臺：一塊屏幕，就能實時查看多個監測點的圖像、聲音、定位、環境數據。不出辦公室，也能“聽見山林呼吸、看見動物腳印”。
“先進的設備更要走出實驗室，走進田間地頭。”張軍國說，他們構造了一整套科學化推廣模式，在青海、內蒙古、甘肅、廣東等20余個保護地開展落地示范。通過該系統，團隊已培訓了2000余名保護技術人員，“不僅把技術送到保護區里，更是把能力教給了守林人”。
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