“小方盒”首次捕捉到濒危物种戴帽乌叶猴的野外活动影像。课题组供图

■本报记者 温才妃 通讯员 杨金融

在内蒙古自治区乌兰坝国家级自然保护区，林海深处，一只身形矫健的猞猁悄然掠过厚厚落叶层的林地。过去，想要捕捉这样罕见的画面，科研人员往往需要在野外蹲守数月，才能一窥野生动物的踪迹。而如今，只需一个隐藏在树下的黑色“小方盒”，便能悄无声息地完成这一切。

这个“不眠的哨兵”由北京林业大学工学院教授张军国带领的林草智慧感知技术及装备创新团队自主研发。它能在无需人工干预、不打扰野生动物的前提下实现自动监测、自主上传、智能识别、精准记录，在毫秒间将影像和数据回传至远在千里之外的监测中心分析处理，从而把一整片保护区的“生命精灵”都收入眼底。

给大山装上“大脑”

“以前，我们在林区架设监测设备，最怕‘没信号’。”张军国说，“动物出现了，设备拍到了，但就是传不出来、用不了。所以我们干脆换个思路：既然通信是瓶颈，那就从头构建一套系统性的感知方案。

于是，他们研究设备该布在哪儿最有效、信号怎么传输最稳定、数据怎么筛选最精准，最终通过完善无线监测设备部署理论、优化野生动物有效信息筛选及传输理论，创立了系统化的野生动物信息无线远程感知理论。“现在，哪怕是最偏远的林区也能实现远程‘在线’。”张军国说，设备突破了传统监测方法在覆盖范围和实时性上的瓶颈。

要让机器像人一样“识兽”，并非易事。张军国团队研发的一整套结构化的智能识别系统，不仅能看图识动物，更能“听声辨种类”——图像识别算法、声音识别模型、环境数据融合技术都在背后默默“开工”。

张军国解释道，项目通过野生动物监测信息高质量传输处理技术、监测信息可用性提升技术、监测信息高精度识别技术体系，创建了结构化的野生动物信息智能处理技术体系，明显提升了野生动物识别精度。

就像给大山装上了一双人工智能的眼睛、一对智慧的耳朵，还有一个会记忆的“大脑”。哪怕是在雨夜、林雪中，它也不会错过任何一个关键瞬间。

节约人力成本3000余万元

团队成员、北京林业大学工学院博士生杨紫合指着监测平台介绍：“这套系统最让我感到自豪的是，它产生的实际价值。我们已在全国推广了400多台监测设备，构建的野生动物声像数据库超过300TB。在北京市的监测项目中，系统不仅识别出多种珍稀鸟类，还支撑团队发表了多篇高水平论文。每次看到保护区工作人员通过我们的技术培训，可以独立完成物种调查，都感觉特别有意义。”

目前这套系统应用到青海、内蒙古等地的智能监测平台的搭建中。在云南高黎贡山国家级自然保护区，系统不仅记录到1028种野生动物，更首次捕捉到濒危物种戴帽乌叶猴的野外活动影像。

“过去完成一次全域物种调查需要半年，现在通过人工智能自动识别，立刻传输到终端生成报告，效率提升90%以上。”杨紫合介绍道，从经济效益上来看，累计节约人力成本3000余万元，带动当地合作单位新增产值过亿元。团队研发的核心技术已应用于10余处野生动物监测台站，构建的北京市珍稀鸟类数据集支撑了多项国家级研究。

把能力教给守林人

“自己的动物，得靠自己的设备来守护。”张军国坚定这一信念，一整套国产化、具有完全自主产权的监测装备体系陆续在实验室中诞生了。

从山脚下的传感终端到林间自组网的信号基站，再到空中的无人机、头顶的卫星遥感，团队打造了一套“空-天-地”协同工作的立体化监测系统。无论动物是栖息在草丛、穿梭在林中，还是迁徙于山谷，都逃不过这张全天候运转的“智慧之网”。

团队还构建了一个“一张屏”智能监测平台：一块屏幕，就能实时查看多个监测点的图像、声音、定位、环境数据。不出办公室，也能“听见山林呼吸、看见动物脚印”。

“先进的设备更要走出实验室，走进田间地头。”张军国说，他们构造了一整套科学化推广模式，在青海、内蒙古、甘肃、广东等省份的20余个保护地开展落地示范。通过该系统，团队已培训了2000余名动物保护技术人员，“不仅把技术送到保护区里，更把能力教给了守林人”。