在海拔4000米的祁連山深處，一套紅外相機近日傳回三隻雪豹幼崽嬉戲的珍貴畫面。通過騰訊升級後的“物種之眼”AI系統，科研團隊迅速鎖定雪豹活動軌跡，爲高山生態保護提供了關鍵數據支撐。

恰逢第55個世界地球日，騰訊 SSV技術公益團隊宣佈，“物種之眼”AI完成重大技術迭代，識別物種數量擴展至286種本土獸類與禽類，並計劃年內覆蓋1500餘種中國鳥類。 騰訊 SSV 技術生態負責人李哲表示：“AI正在將生物多樣性保護從‘人海篩圖’帶入‘智能識別’時代。”

物種定位識別一體化 破解空拍場景“數據洪流”

雪豹，被譽爲“高山生態系統的守護者”，是中國一級保護動物。作爲高山生態系統的旗艦物種，保護雪豹的棲息地可同時庇護雪雀、岩羊等30-40種伴生生物，堪稱青藏高原生態保護的“關鍵鑰匙”。

爲拍到雪豹生活玩耍的照片，保護工作者需要徒步深入海拔5000米的雪山，在陡峭巖壁間佈設紅外相機。這些相機雖能自動拍攝，卻有個“敏感脾氣”——風吹草動、牛羊路過，甚至一片樹葉飄落都可能觸發快門。

包括雪豹生態監測在內的野外生物多樣性監測長期面臨兩大痛點：複雜環境拍攝導致圖像質量參差不齊，空拍誤觸產生海量無效數據。

以雪豹棲息地監測爲例，200臺紅外相機部署10個保護區後，回收的數十萬張照片中約90%爲空白鏡頭或誤觸發畫面。傳統人工篩選需召集10-20名志願者，經過數週高強度標註，仍可能因疲勞導致誤判漏判。

升級後的“物種之眼”AI依託自研YOLO-World大模型，只需要使用一個模型就能實現物種定位與識別功能一體化。即使面對低畫質、動態模糊或遮擋圖像，AI仍可精準定位動物蹤跡，避免數據遺漏。

李哲指出：“過去人工篩選兩週的工作量，AI只需幾分鐘即可完成，且準確率達85%-95%。”這一突破不僅解放了人力，更讓科研人員得以聚焦數據分析與保護策略制定。

識別範圍覆蓋數千物種 少樣本學習撬動高效識別

升級後的“物種之眼”AI 實現了覆蓋多種生態環境，以及可以高精度識別多種物種。

物種之眼 AI支持森林、高原、溼地等多種生態環境，當前可識別286種紅外相機高頻拍攝物種，包括雪豹、藏羚羊等國家一級保護動物，以及多種二級保護物種。“大熊貓、羚牛、林麝的識別準確率分別達到94%、90%、90%。”李哲介紹道。

相比於傳統模型需要幾千張數據進行單一物種的識別訓練，在物種之眼的基座模型下，同一個場景中， “物種之眼”只需要少量的數據學習，就可獲取顯著識別效果提升。經測試，導入500-1000份新數據進行學習後，“物種之眼”對物種識別的準確率及召回率的平均值有顯著提升，提升幅度在10%-20%之間，極大降低標註成本。

開放協作：全民協同物種數據採集 科技兌現共生承諾

目前，騰訊同步開放了“野朋友生物多樣性數據協作平臺”，打通科研機構與公衆協同鏈路。

在機構端，保護組織可通過野朋友小程序批量處理紅外影像，發佈物種調查任務。生態保護機構可登陸野朋友小程序，使用物種之眼進行批量物種圖片識別處理。同時，該平臺支持人工校對功能，可對AI識別結果進行快速覈驗和修正，後續這些生態數據能被用於訓練識別更準確的野生動物檢測模型。

在野朋友小程序上，公衆能低門檻參與機構和研究人員發起的生物多樣性研究和保護的公民科學任務，共同建設數字物種圖鑑。

“技術開放讓公衆從旁觀者變爲生態共建者。”李哲介紹，騰訊技術公益團隊與多個合作機構分析項目數據後發現，“公衆數據+AI分析”模式使公民科學效率提升400%，“野朋友計劃”有望推動生物多樣性保護邁入“全生境智能守護”新階段。