#DNA AI化

[jesus-ing]

「AI眼鏡導盲器」創想研發:→AI聽障輔助器→AI色盲輔助器一連串靈感記錄:(此刻忽有AI味覺辨識靈感→「AI活體化」超大膽創想)

這張附圖是我剛才在洗澡中忽來靈感超瞬間約1/1000秒看見AI人體導盲器的畫面原本當下有衝出浴門趕緊開版記錄的衝動但還是耐住性子洗完澡再說無奈隨即竟然蓮蓬頭沒掛好導致從1.7公尺高度摔到地面造成斷鏈慘況,當下現學現賣記得上篇內文提到"負能量情緒怒恨"因素故當下情緒平穩不被外在環境叨擾平常心面對,很多都是小細節成就大事業的故事分享給大家參考.

大家從標題就可以推測出我繼續洗澡後的推演延伸出更多便捷造福殘障的黑科技,AI導盲器可以讓盲胞帶著AI眼鏡與視覺同步且融入汽車自動導航功能附加障礙物、距離、身旁周遭環境說明利用AI眼鏡視鏡頭+播放器具錄音錄影全備功能等同導盲犬在旁伺候.

既然AI導盲器當然可以延伸到聽障甚至色盲透過AI視鏡頭等同人體雙眼輔助、辨識周遭環境甚至利用紅黃綠三原色導正色盲辨識率而聽障者可用"震動+大小+輕痛+次數複合法"類似手語產生溝通法.

最後重頭戲"AI產生味覺"再到"AI生物活體化"創想此刻想著如果未來科學家掌握人體DNA訊息全部破譯解碼那麼「未來人類AI化」,人類進化到全知全能境界是有可能的(剛才超瞬間忽來訊息差點忘記-「人體逆向工程」).

這一連串記錄肯定嚇壞全世界讀者,相信全球讀者很好奇我怎麼那麼多"故事"可以寫,我也不知道!中華文化博大精深倡導「天人合一」、「順乎自然」其超高科技只有一句話-「用乎之妙存乎一心(白話文就是不管科技或武器多厲害全在使用者的"心")」.

莊金政分享

紀元24年10/17AM04:08

[moko1590m]

2024年11月12日 06時00分 ミトコンドリアは単なる細胞小器官ではなく「生命」だと科学者が考える理由とは？ ミトコンドリアはほぼすべての真核生物の細胞内にある細胞小器官であり、体のエネルギー源であるアデノシン三リン酸(ATP)を産生する働きを持っています。そんなミトコンドリアは細胞とは別に独自の遺伝子を有し、自立的に分裂・増殖するといった特徴があり、その起源は共生した細菌だったと考えられています。「ミトコンドリアは単なる細胞小器官ではなく、独自の『生命』だと考えられる」という説について、マサチューセッツ工科大学(MIT)の計算システム生物学プログラムの博士課程学生であるリアム・チタヤット氏が解説しました。 Mitochondria Are Alive - Asimov Press https://www.asimov.press/p/mitochondria アメリカの進化生物学者であるリン・マーギュリス氏は1967年に発表した論文で、「約15億年前に原始的な真核生物が酸素を利用する細菌を取り込み、宿主が細菌に栄養と保護を提供し、細菌が宿主にエネルギーを供給する共生関係になり、それが現代のミトコンドリアや葉緑体につながった」とする細胞内共生説を唱えました。 当初、この説はばかげているとして非難されましたが、徐々にミトコンドリア内の膜構造や分子機構が現存する細菌とよく似ているなどの証拠が見つかったことで、「ミトコンドリアは共生細菌が細胞小器官に進化したもの」という説は広く受け入れられています。 チタヤット氏はさらに一歩進んで、「ミトコンドリアは単なる細胞小器官ではなく、それ自体が生命体である」と主張しています。ミトコンドリアが細胞小器官なのか、それとも生命なのかという違いは、一見するとささいな問題に思えるかもしれません。しかし、チタヤット氏は「ミトコンドリアを非生物と定義することは単なる分類上の誤りでも、言葉の選択の問題でもありません。むしろ、それはミトコンドリアの性質と役割についての根本的な誤解です」と述べています。 生命についての定義は生物学者らが長年議論しており、大きく分けて「代謝・成長・刺激に対する反応・生殖・情報の処理能力・進化する能力などの特性に焦点を当てた定義」と、「物質とエネルギーを周辺環境と絶えず交換し、高度に組織化された構造を維持し続ける存在とする熱力学的な定義」があります。ミトコンドリアはこれらいずれの定義に当てはめても、明らかに「生命」に分類されるとチタヤット氏は主張しています。 ミトコンドリアは独自のゲノムを持ち、細胞の核とは異なる生体分子を使用して独自の遺伝子を発現しています。また、バクテリアと���じように二元分裂を通じて複製・分裂しており、宿主とは異なるプロセスでDNAが変異(進化)していることから、バクテリアを生命体として捉える場合、ミトコンドリアを生命体と捉えないことは不自然です。 熱力学的観点から見ると、ミトコンドリアは宿主細胞からグルコースや脂肪酸といった低エントロピーな物質を取り込み、二酸化炭素や水といった高エントロピーな物質を排出しています。その過程で内部の熱力学的バランスを維持し続けて、副産物として産出されるATPを人間などの生物が利用しています。このような環境との相互作用は、その他の細胞が行っていることと同じであり、熱力学的観点から見ても生命体とミトコンドリアの区別を付けるのは難しいとのこと。 これらの証拠があるにもかかわらずミトコンドリアを生命体と認めない人々は、「ミトコンドリアは生物の細胞内でしか存在できず、代謝や分裂などを独立しておこなっているわけではないから」と主張しています。しかし、地球上に住むほとんどの生物もミトコンドリアと同様に、特定の環境から切り離されては生きていけません。 たとえば人間の胎児は子宮内で何カ月も過ごし、途中で子宮の外に出ると生命を維持することはできません。また、リケッチアという細胞はダニやシラミなどの細胞内でしか増殖できず、宿主の細胞から取り出されると急速に死滅してしまいます。 チタヤット氏は、「すべての生物は進化し、環境や生物学的システムの中に組み込まれて生きています。そして、異なる生物はさまざまな層に組み込まれているのです」と述べています。その上で、生物は特定のシステムに適応して生きられるように進化しているものの、別のシステムに組み込まれてもしばらく生きられることがあります。実際、ミトコンドリアは宿主の細胞間を移動することがわかっているほか、過去にはチンパンジーやゴリラのミトコンドリアを人間の細胞に移植するという実験にも成功しています。 チタヤット氏は、近年はDNAを操作する遺伝子編集技術が発達している一方で、ミトコンドリアが関与する生物学的エネルギーを操作するツールは開発されていないと指摘。ミトコンドリアに対する理解を深めることで、ミトコンドリアの機能不全が関与する脳の炎症やパーキンソン病などの治療が進展する可能性があるとのことです。 この記事のタイトルとURLをコピーする ・関連記事 健康な脳でいるための鍵は「ミトコンドリア」か - GIGAZINE 老化による脳の炎症はDNAがミトコンドリアから漏れ出したせいで起きる - GIGAZINE パーキンソン病の原因は「ミトコンドリアDNAの損傷」かもしれないという研究結果 - GIGAZINE 父親由来のミトコンドリアDNAが発見され、「ミトコンドリア・イブ」が覆る可能性が示される - GIGAZINE ミトコンドリアのような共生体から硝酸塩呼吸でエネルギーをもらっている微生物が見つかる - GIGAZINE 遺伝子上の「第3の親」を持つマウスは長生きするという研究結果 - GIGAZINE 「3人の両親」の遺伝子から赤ちゃ��を作り出す「ミトコンドリア置換」とは？ - GIGAZINE ・関連コンテンツ 生物は活動に使う「エネルギー」をどのように作り出しているのか？ 抗生物質が効かない悪魔のスーパーバグがどれくらい怖い存在なのか理解できるムービー「The Antibiotic Apocalypse Explained」 なぜ地球外生命体の発見が人類にとって喜ばしいものとは限らないのか？ バクテリアはどれだけあなたの体を支配しているのか？ 「呼吸する必要がない動物」が意外なほど身近な場所から発見される 記憶や学習といった能力は脳だけのものではないという研究結果、AIやロボット分野への応用も 人体から新たな「臓器」が見つかる 人間とチンパンジーのDNAは99％一致するというのは本当なのか？

ミトコンドリアは単なる細胞小器官ではなく「生命」だと科学者が考える理由とは？ - GIGAZINE

[taketea44]

毎日が記念日

10月14日は…

世界標準の日(World Standards Day)

世界標準を策定した人たちに感謝し、労をねぎらう日として、国際標準化機構(ISO)と国際電気標準会議(IEC)が制定しました。

標準的に生きられるかな?

【疑わしいAI-イチロウによる10月14日の出来事】

1947年 - チャック・イェーガーの音速突破：アメリカのパイロット、チャック・イェーガーは、ベルX-1と呼ばれる飛行機で音速を突破しました。これは人類初の音速突破飛行であり、航空史における重要な出来事でした。

1964年 - マルコム・エックルスのノーベル生理学・医学賞受賞：マルコム・エックルスとアドリアン・ホーキンズは、神経伝達に関する研究によりノーベル生理学・医学賞を受賞しました。

1964年 - レオナルド・コーエンのノーベル化学賞受賞：レオナルド・コーエンは、DNAのヌクレアーゼ酵素に関する研究によりノーベル化学賞を受賞しました。

2012年 - フェリックス・バウムガルトナーのストラトスフィア・ジャンプ：オーストリアのスカイダイバー、フェリックス・バウムガルトナーは、高度39,045メートル（128,100フィート）から地球に降下するストラトスフィア・ジャンプを成功させました。これは史上最も高い高度からのパラシュート降下でした。

[datayuan]

蚂蚁数科重塑产业数字化：AI和云是肌肉，区块链是DNA

2024年3月19日，为了推动核心业务更加市场化和独立化，蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋宣布公司进行新一轮组织架构升级——蚂蚁国际、OceanBase和蚂蚁数科分别成立董事会，开始独立面向市场运营。

[naoyakoike]

INTERVIEW ｜ SARM SARMが語る「ポップであること」の大切さ、DNAと生成AIが示す生まれた意味

SARMさん（@xxSARM）のインタビューを担当しました。相当にディープ。自身の韓国と日本のルーツや生成AIの話題など “「この感情はなぜ現れるんだろう？」とか「なぜ自分はこの思考になるんだろう？」といった疑問も先祖たちの歴史や文化を学べば「自ずとこうなるよな」と” https://spincoaster.com/interview-sarm-iris

[droidtown]

AI 時代的語言學 - 連載之三：實作

在本系列文的連載之一裡，我們說明了人類的語言系��具有其天生的內部結構，我們可以用這個內部結構來設計一個專門計算「語言結構」的程式，讓資訊系統仿照人類處理語言的過程來推算出語言的結構。

在系列文二裡，我們則進一步利用這個結構來說明「語意 (semantics)」也可以這麼計算，並且和 LLM 做了初步的比對。然而，在系列文二裡，我們沒有特別說明「語意」的計算程式，大概會長什麼模樣。

本篇就來說明，我們要利用系列文二裡的「形式語意學 (Formal Semantics)」的表示式來計算語意，程式大概會長什麼樣子…

任何科學領域的研究，第一個要回答的問題永遠是「你的最小單位是什麼？」只要最小單位搞錯，那麼這個研究的結果大概也是…不太科學的 (客氣地說)。就像電影《鍋蓋頭 Jarhead》裡的教官在射擊訓練場特別指出的「報距離的時候，選擇適當的最小單位！不要用你的屌當計算單位，因為它太小了！」

因此，當早期的 embedding 一路選擇「詞 (word)」、「字符 (character)」直到比字符更小的「token (符元)」這樣愈來愈小的方向時，我們從「詞 (word)」就開始延伸到形式語意學的計算符號上面。

同樣地，我們用「約翰在波士頓租了一間房子」為例，以「詞」做為 embedding 的最小單位，就會將以下的內容做為訓練材料，一共有 6 個元素：["約翰", "在", "波士頓", "租了", "一間", "房子"]

而如果是以「字符」為 embedding 的最小單位，原本的「約翰在波士頓租了一間房子」，就會變成這樣的訓練內容，一共有 12 個元素：["約", "翰", "在", "波", "士", "頓", "租", "了", "一", "間", "房", "子"]

而如果是以 token 做為 embedding 的最小單位，一個中文字符大概會是三個 token，整個句子就會變成像以下的 36 個元素：["\xe7", "\xb4", "\x84", "\xe7", "\xbf", "\xb0", "\xe5", "\x9c", "\xa8", "\xe6", "\xb3", "\xa2", "\xe5", "\xa3", "\xab", "\xe9", "\xa0", "\x93", "\xe7", "\xa7", "\x9f", "\xe4", "\xba", "\x86", "\xe4", "\xb8", "\x80", "\xe9", "\x96", "\x93", "\xe6", "\x88", "\xbf", "\xe5", "\xad", "\x90"]

但我們使用邏輯表達式，例如：

FUNC_在(LOC_波士頓, ASP_了(VERB_租(PSN_約翰, CLA_一間(ENTY_房子))))

整個句子將會變成以下的模樣進行 embedding 的訓練：["FUNC_在", "(", "LOC_波士頓", "ASP_了", "(", "VERB_租", "(", "PSN_約翰", "CLA_一間", "(", "ENTY_房子", ")", ")", ")", ")"]

共有 15 個元素。這是我們在計算向量時，第一個和主流「字符/詞彙/token/byte」做為嵌入基本單位的最大不同之處。

有趣的是，我們利用形式語意表示式，可以得到最大的好處就是「主動語態和被動語態將有一樣的語意表示式」。

也就是說，「有一間在波士頓的房子被約翰租了」這個句子的語意表示式和「約翰在波士頓租了一間房子」是完全一致的。

以這些元素來計算詞向量還不夠，因為詞向量對語言結構不敏感，頂多只能呈現「這個句子在高維空間中大概分佈在哪裡」的特徵。因此我們要再加上能對語言結構敏感，並在計算過程中保持序列結構的 pairwise alignment 將每個句子彼此之間的相似程度計算。

大概會像這樣子：

[註] 涉及機密處的參數予以遮蓋，請見諒。 [註] 不同詞性的加權，可加在 alignments 這一行之後處理。 [註] 不同層次的 negation_function 的處理，也可以在這一區塊處理。

這麼一來，這兩個只差了「房子」和「屋子」一個詞的句子，相似度可以計算出為 92%。對齊的過程視覺化後如下所示：

最小單位是形式語意學提供的，而對齊的算法是 naive pairwise algorithm (常用於基因比對)。該演算法的物理意義在於「找出兩個 DNA 序列」中相同排列的段落。

若兩個物種的 DNA 序列「相同的段落愈多，且兩兩相同段落之間的位移愈少」，則這兩個物種在分子生物的層面上愈相近。

綜合地說，在 NLP/AI 的技術發展史裡，早期使用「字符」，中期使用「詞彙」，前者會遇到「雜訊過多 (多一個「的」，少一個「啊」，都會��演算法視為是不同的句子)，後者則會遇到「主動句 (我看到他匯錢) vs. 被動句 (他匯錢被我看到)」明明意義一樣，但卻被演算法視為不同句子的問題。近期使用 token/byte 的 LLM 則會遇上無法呈現語言中的邏輯因果關係的問題。

而我們可以利用語言學，先把所有的句子都先收斂成「語意表示式」，藉由：

FUNC_在(LOC_波士頓, ASP_了(VERB_租(PSN_約翰, CLA_一間(ENTY_房子))))

這樣的結構，不論其原文是「約翰在波士頓租了一間房子」或是「約翰租了一間波士頓的房子」甚至是「波士頓的一間房子被約翰租了」都是一樣的結構，再交給 embedding 和 pairwise algorithm 計算以後，就能得到「上面三個句子都是一樣的語意」的結論了。

[payo2]

こんな状態でもDNA鑑定できるんですね。

「想像したくもないけど、壮絶な最期だったろうな」

ターミネーター2のようなことにはならず、死は一瞬だったと思います。

「こんな危険な仕事こそ、ロボットやAIにやらせた方がいい」

実際どんな作業だったのかは分かりませんが、危険な作業に対して自動化やロボット化は望まれますね。

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ジェイ・ブラッドナー：癌（悪性新生物）研究のオープンソース化

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

現在進行中の「移民による移民のための社会実験国家」がアメリカです。

現在進行中の「移民による移民のための社会実験国家」がアメリカです。

癌（悪性新生物）細胞は、自身が癌（悪性新生物）細胞であることをどうやって記憶するのか？ジェイ・ブラッドナーの研究室では、この問いの鍵を握るJQ1という化合物を見つけました。

そして、特許を取得する代わりに、研究を進めるために、研究成果と化合物のサンプルを40の研究施設と共有しました。

オープンソース手法を活用した癌（悪性新生物）研究の将来を、ここに垣間見ます。

さて、この10年の間。ヒトゲノムの解析が達成したことで、ゲノム医学という科学的革命が始まったと言っても過言ではないでしょう。

診察室に訪れる患者のことが今まで以上に詳しく分かります。患者の「なぜ癌になったのか？」という長年誰も答えることができなかった問いに飛躍的に人間の限界をはるかに超えることに答えることができるようになりました。

ここに驚くようなデータがあります。ゲノム創薬はまだ始まったばかりですが、すでに次のことが分かっています。

約40,000種の異なる遺伝子変異が、10,000以上の遺伝子に影響を与えているそのうち500の遺伝子が癌の真の因子であり原因なのです。

しかし、現状はまだたんぱく質の解析が難しすぎるために少しずつでしか科学的に前に進めない状況です。

そこで、創薬化学のやり方を理解してオープンソースやクラウドソーシング。そして、大学ならではの協業ネットワークを活用する方法で化合物ライブラリーを構築しているそうです。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられま��。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）

昔と違いRNAやタンパク質をも活用しているため「DNAコンピューター」というネーミングは誤解を招きます。

人間の身体に使用すると基本的人権や倫理的な問題があり、コンピューターの言葉の定義もあって「DNAコンピューター」は定義に当てはまりません。

そのため範囲の大きな定義「ゲノムコンピューター」などにネーミングを分けたり、従来の固体コンピューター(ハードウェアのイメージ)とは一線を分けたような分野として・・・

「液体ゲノムコンピューターの検査装置」という方がなじみやすくイメージしやすいかもしれません。

倫理的な問題を抱えているこれらは天然のディープラーニングによるトランスフォーマーアルゴリズムに近いので再生医療にも応用できます。

クレイグベンダーなどの人工DNAも「ゲノムコンピューター」の定義に含めることも可能です。

だから、人工的な形にして従来の固体コンピューター(ハードウェアのイメージ)で社会実験している可能性もあります。

そして

ロビンハンソンの言うように、現実の脳自体をデジタルデータにして、人間のシナプスやニューロンの動きを数値化していくことで、現在では、数値化できない概念をコンピューター上で数値化していくということかもしれない。

ヘンリーマークラムが、人間のシナプスやニューロンの動きを数値化しようとしているが、より大きく人間の限界を遥かに超えるような発想で。

しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン ：AGI（汎用人工知能）のトランス��ォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

ダニエル・ギブソン：DNAを人工的に作りインターネットで送る方法

リーラ・パーハジ：AIを使って中間代謝産物のもつ医学的可能性を探る

ロブ・リード：合成生物学が人類を滅亡させる可能性とそれを防ぐ方法

ディーナ・ゼリンスキー：DNAをデジタルデータを保存する記憶装置にする

リッカルド・サバティーニ：ゲノムを読んで人間を作る方法

ジュン・ワン: デジタルDNAがより良い健康の選択を助ける？

ジュラルディン・ハミルトン：「臓器SoCチップ」がもたらす未来！

ジェニファー・ダウドナ：精密な遺伝子編集が可能な時代、使い方は細心に慎重に

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[chenxiang1]

以科技之力守护野生动物

在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、辨认与拍摄，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        今年5月1日起，新《野生动物保护法》正式施行。加强野生动物保护，对维护生物多样性，推进生态文明建设具有重要意义。多年来，智慧监测系统、远红外相机、大数据+物联网、物种AI识别等高科技手段为我国野生动物保护工作提供了有力保障，促进着野生动物种群的稳定和生态平衡的恢复。

        智慧监测系统提高保护效率

        2021年，我国正式设立大熊猫、东北虎豹、三江源等第一批国家公园。这些国家公园均处于我国生态安全战略格局的关键区域，涵盖了近30%的陆域国家重点保护野生动植物种类。在这些国家公园内，智慧监测系统的建立为包括多种野生动物的保护提供了新契机。

        在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量，这种方式存在耗费人力多、调查时间长等缺点。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、拍摄，准确辨认野生动物的类型。这一监测系统使得工作人员足不出户就能看到保护区内的真实情况，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        与此同时，东北虎豹国家公园的“天地空”一体化监测系统也在为野生动物保护提供有力支持。该系统是国内首个真正实现在少人区或无人区进行大面积通信网络覆盖的智能化自然资源监测评估和��理系统，能够实现对野外东北虎豹视频的实时回传。据了解，其联合调度指挥中心可以结合大数据智能分析结果，发出多个监测和管理指令，帮助协调多支野外一线队伍按照指令、有条不紊地完成相关任务，有效提高对野生动物的日常巡护及管理的效率。

        除了对野生动物进行个体蹲守和跟踪保护外，保护野生动物的栖息环境也十分关键。

        三江源国家公园是全球少有的大型、珍稀、濒危野生动物主要集中分布区之一，雪豹、藏羚羊、野牦牛、黑颈鹤、藏狐等野生动物就在这里繁衍生息。

        近年来，“三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用”项目正在落地实践，通过直升机和系留球空中监测平台，三江源国家公园开展了可可西里、勒池草原等重点区域综合监测，提升了生态监测数据的获取与管理、数据产品开发及共享效率、决策服务水平，有效助力三江源生态环境保护。

        三江源国家公园管理局副局长孙立军表示，经过不懈努力，三江源国家公园的生态系统持续好转，草地植被覆盖率达67.31%，生物多样性得到了极大恢复，特别是旗舰物种藏羚羊从保护初期的不足2万只增加到了2022年底的7万只左右，藏野驴增加到3.6万只左右。

        省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室主任赵新全表示，如今，三江源国家公园食肉动物雪豹、棕熊、赤狐、藏狐、兔狲、荒野猫、猎隼分布区域和出现频次不断增加，藏狐、兔狲和荒野猫数量分别为2万只左右，狼的数量约1万只。

        红外影像助力保护策略制定

        近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。

        红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。

        2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。

        山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对于物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。

        “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。

        AI让研究人员更懂野生动物

        准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。

        川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。

        近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。

        郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。

        相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科���40余种不同动物。

        这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。

        除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。

        为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。

        利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。

        “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。

        相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。

[yangguoli]

中国发展：以科技之力守护野生动物

在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、辨认与拍摄，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。         今年5月1日起，新《野生动物保护法》正式施行。加强野生动物保护，对维护生物多样性，推进生态文明建设具有重要意义。多年来，智慧监测系统、远红外相机、大数据+物联网、物种AI识别等高科技手段为我国野生动物保护工作提供了有力保障，促进着野生动物种群的稳定和生态平衡的恢复。         智慧监测系统提高保护效率         2021年，我国正式设立大熊猫、东北虎豹、三江源等第一批国家公园。这些国家公园均处于我国生态安全战略格局的关键区域，涵盖了近30%的陆域国家重点保护野生动植物种类。在这些国家公园内，智慧监测系统的建立为包括多种野生动物的保护提供了新契机。         在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量，这种方式存在耗费人力多、调查时间长等缺点。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、拍摄，准确辨认野生动物的类型。这一监测系统使得工作人员足不出户就能看到保护区内的真实情况，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。         与此同时，东北虎豹国家公园的“天地空”一体化监测系统也在为野生动物保护提供有力支持。该系统是国内首个真正实现在少人区或无人区进行大面积通信网络覆盖的智能化自然资源监测评估和管理系统，能够实现对野外东北虎豹视频的实时回传。据了解，其联合调度指挥中心可以结合大数据智能分析结果，发出多个监测和管理指令，帮助协调多支野外一线队伍按照指令、有条不紊地完成相关任务，有效提高对野生动物的日常巡护及管理的效率。         除了对野生动物进行个体蹲守和跟踪保护外，保护野生动物的栖息环境也十分关键。         三江源国家公园是全球少有的大型、珍稀、濒危野生动物主要集中分布区之一，雪豹、藏羚羊、野牦牛、黑颈鹤、藏狐等野生动物就在这里繁衍生息。         近年来，“三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用”项目正在落地实践，通过直升机和系留球空中监测平台，三江源国家公园开展了可可西里、勒池草原等重点区域综合监测，提升了生态监测数据的获取与管理、数据产品开发及共享效率、决策服务水平，有效助力三江源生态环境保护。         三江源国家公园管理局副局长孙立军表示，经过不懈努力，三江源国家公园的生态系统持续好转，草地植被覆盖率达67.31%，生物多样性得到了极大恢复，特别是旗舰物种藏羚羊从保护初期的不足2万只增加到了2022年底的7万只左右，藏野驴增加到3.6万只左右。         省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室主任赵新全表示，如今，三江源国家公园食肉动物雪豹、棕熊、赤狐、藏狐、兔狲、荒野猫、猎隼分布区域和出现频次不断增加，藏狐、兔狲和荒野猫数量分别为2万只左右，狼的数量约1万只。         红外影像助力保护策略制定         近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。         红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。         2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。         山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对于物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。         “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。         AI让研究人员更懂野生动物         准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。         川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。         近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。         郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。         相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物。         这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。         除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。         为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。         利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。         “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。         相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。

[niuniu008]

以科技之力守护野生动物

在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、辨认与拍摄，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        今年5月1日起，新《野生动物保护法》正式施行。加强野生动物保护，对维护生物多样性，推进生态文明建设具有重要意义。多年来，智慧监测系统、远红外相机、大数据+物联网、物种AI识别等高科技手段为我国野生动物保护工作提供了有力保障，促进着野生动物种群的稳定和生态平衡的恢复。

        智慧监测系统提高保护效率

        2021年，我国正式设立大熊猫、东北虎豹、三江源等第一批国家公园。这些国家公园均处于我国生态安全战略格局的关键区域，涵盖了近30%的陆域国家重点保护野生动植物种类。在这些国家公园内，智慧监测系统的建立为包括多种野生动物的保护提供了新契机。

        在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量，这种方式存在耗费人力多、调查时间长等缺点。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、拍摄，准确辨认野生动物的类型。这一监测系统使得工作人员足不出户就能看到保护区内的真实情况，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        与此同时，东北虎豹国家公园的“天地空”一体化监测系统也在为野生动物保护提供有力支持。该系统是国内首个真正实现在少人区或无人区进行大面积通信网络覆盖的智能化自然资源监测评估和管理系统，能够实现对野外东北虎豹视频的实时回传。据了解，其联合调度指挥中心可以结合大数据智能分析结果，发出多个监测和管理指令，帮助协调多支野外一线队伍按照指令、有条不紊地完成相关任务，有效提高对野生动物的日常巡护及管理的效率。

        除了对野生动物进行个体蹲守和跟踪保护外，保护野生动物的栖息环境也十分关键。

        三江源国家公园是全球少有的大型、珍稀、濒危野生动物主要集中分布区之一，雪豹、藏羚羊、野牦牛、黑颈鹤、藏狐等野生动物就在这里繁衍生息。

        近年来，“三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用”项目正在落地实践，通过直升机和系留球空中监测平台，三江源国家公园开展了可可西里、勒池草原等重点区域综合监测，提升了生态监测数据的获取与管理、数据产品开发及共享效率、决策服务水平，有效助力三江源生态环境保护。

        三江源国家公园管理局副局长孙立军表示，经过不懈努力，三江源国家公园的生态系统持续好转，草地植被覆盖率达67.31%，生物多样性得到了极大恢复，特别是旗舰物种藏羚羊从保护初期的不足2万只增加到了2022年底的7万只左右，藏野驴增加到3.6万只左右。

        省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室主任赵新全表示，如今，三江源国家公园食肉动物雪豹、棕熊、赤狐、藏狐、兔狲、荒野猫、猎隼分布区域和出现频次不断增加，藏狐、兔狲和荒野猫数量分别为2万只左右，狼的数量约1万只。

        红外影像助力保护策略制定

        近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。

        红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。

        2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。

        山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对��物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。

        “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。

        AI让研究人员更懂野生动物

        准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。

        川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。

        近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。

        郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。

        相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物。

        这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。

        除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。

        为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。

        利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。

        “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。

        相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。

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以科技之力守护野生动物

两会、#两会解读、#总理会、#中国发展、#中国两会、#两会现场

在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、辨认与拍摄，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        今年5月1日起，新《野生动物保护法》正式施行。加强野生动物保护，对维护生物多样性，推进生态文明建设具有重要意义。多年来，智慧监测系统、远红外相机、大数据+物联网、物种AI识别等高科技手段为我国野生动物保护工作提供了有力保障，促进着野生动物种群的稳定和生态平衡的恢复。

        智慧监测系统提高保护效率

        2021年，我国正式设立大熊猫、东北虎豹、三江源等第一批国家公园。这些国家公园均处于我国生态安全战略格局的关键区域，涵盖了近30%的陆域国家重点保护野生动植物种类。在这些国家公园内，智慧监测系统的建立为包括多种野生动物的保护提供了新契机。

        在大熊猫国家公园建设过程中，甘肃白水江国家级自然保护区率先建成大熊猫栖息地空间数据动态监测系统。此前，工作人员常通过采集大熊猫的粪便、毛发等遗留物来统计熊猫数量，这种方式存在耗费人力多、调查时间长等缺点。现在，在野生动物进入监控区之后，动态监测系统可自动对其进行识别、拍摄，准确辨认野生动物的类型。这一监测系统使得工作人员足不出户就能看到保护区内的真实情况，有效提升了野生动物监测保护工作的效率。

        与此同时，东北虎豹国家公园的“天地空”一体化监测系统也在为野生动物保护提供有力支持。该系统是国内首个真正实现在少人区或无人区进行大面积通信网络覆盖的智能化自然资源监测评估和管理系统，能够实现对野外东北虎豹视频的实时回传。据了解，其联合调度指挥中心可以结合大数据智能分析结果，发出多个监测和管理指令，帮助协调多支野外一线队伍按照指令、有条不紊地完成相关任务，有效提高对野生动物的日常巡护及管理的效率。

        除了对野生动物进行个体蹲守和跟踪保护外，保护野生动物的栖息环境也十分关键。

        三江源国家公园是全球少有的大型、珍稀、濒危野生动物主要集中分布区之一，雪豹、藏羚羊、野牦牛、黑颈鹤、藏狐等野生动物就在这里繁衍生息。

        近年来，“三江源国家公园星空地一体化生态监测及数据平台建设和开发应用”项目正在落地实践，通过直升机和系留球空中监测平台，三江源国家公园开展了可可西里、勒池草原等重点区域综合监测，提升了生态监测数据的获取与管理、数据产品开发及共享效率、决策服务水平，有效助力三江源生态环境保护。

        三江源国家公园管理局副局长孙立军表示，经过不懈努力，三江源国家公园的生态系统持续好转，草地植被覆盖率达67.31%，生物多样性得到了极大恢复，特别是旗舰物种藏羚羊从保护初期的不足2万只增加到了2022年底的7万只左右，藏野驴增加到3.6万只左右。

        省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室主任赵新全表示，如今，三江源国家公园食肉动物雪豹、棕熊、赤狐、藏狐、兔狲、荒野猫、猎隼分布区域和出现频次不断增加，藏狐、兔狲和荒野猫数量分别为2万只左右，狼的数量约1万只。

        红外影像助力保护策略制定

        近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。

        红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。

        2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。

        山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对于物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。

        “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。

        AI让研究人员更懂野生动物

        准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。

 ��      川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。

        近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。

        郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。

        相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物。

        这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。

        除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。

        为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。

        利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。

        “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。

        相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。