在海拔3300米的青海高原上，裸鯉是青海湖“水-鳥-魚”生態鏈中的核心物種。每年5-8月的春夏之交，裸鯉從青海湖洄游到淡水河、淡水產卵后、再回到咸水湖內，為青海湖棲息、繁衍的鳥類提供了豐富的食料。

但裸鯉洄游之路是一場充滿艱難險阻的生命之旅，如何幫助幫助裸鯉，保護其成長，是維持青海湖生態平衡的關鍵。

近日，云從科技攜手國家水利部水科院和青海湖裸鯉救護中心，使用基于自主研發的AI技術，以多模態感知、智能化分析復雜自然環境，檢測青海湖裸鯉（湟魚）的繁育數量及生態分布，為青海湖裸鯉資源提供科學的數據支持，共同守護生態未來。

這項技術應用背后有哪些故事，遇到過什么挑戰，以及未來還可以將其應用到何處？帶著這些問題，澎湃新聞（www.kxwhcb.com）專訪了項目參與方之一中國水利水電科學研究院國家水電可持續發展研究中心高級工程師王魯海。

用AI幫助識魚、數魚

據王魯海介紹，這個項目開始于2019年。當時，中國水利水電科學研究院與青海湖裸鯉救護中心合作，共同承擔了青海省科技廳的項目《基于生態水文過程的青海湖裸鯉種群動態監測關鍵技術研究》。

“這個項目主要目的是兩個，一方面綜合運用技術手段監測青海湖裸鯉的動向和種群規模，另一方面是運用數學模型，分析裸鯉種群結構和未來變動趨勢，及時預警風險。其中數學模型的準確性嚴重依賴于監測獲取信息的準確性。在我們項目執行過程中發現傳統的技術手段（例如放流回捕、超聲探測等）在青海湖的運用都有一定的局限性，無法滿足高水平監測的需求，因此，我們就計劃采用新的技術手段，實現高精度、長時間、無人值守的監測，經過綜合分析選定了采用視頻監測魚道、人工智能處理提取信息的方法。”王魯海說。

據悉在整套系統中，云從科技運用AI技術，精準魚體監測，在復雜多變、光線反射的水流環境中，通過中高空攝像頭的捕捉河景圖像，通過視頻流的智能數據分析識別生物屬性特征，追蹤野生裸鯉歷史運動軌跡，實現全方位的裸鯉監測與保護。

此外，為滿足科學檢測需求，云從通過前端智能感知技術進行魚體的精細定位，結合跟蹤、多邊形ROI等技術，可以統計任何時間點或者時間段內，一個或者多個、規則或不規則區域中的魚數并返回每條魚的坐標位置與移動方向等屬性,有效幫助科研探索裸鯉繁育數量及生態分布。

AI技術應用中遇到的挑戰

不過技術的實施并非一帆風順，困難主要來自硬件和軟件。硬件上，即如何在野外獲取能清晰看到裸鯉的監測視頻圖像；軟件上的困難則是如何從監測視頻中準確提取裸鯉通過的信息。

“硬件上我們因地制宜的，例如要增強對比，讓魚通過時有清晰的輪廓，我們就采用表面噴有白漆的薄鐵皮覆蓋在魚道底部構建一個單色的背景，為了夜間也能獲得圖像，在攝像頭邊布置了兩套紅外照明led燈等等。”王魯海說。

至于軟件上，主要是因為視頻條件的多樣化，有白天、黑夜、有晴天、雨天，視頻中不僅有魚還有捕魚的鳥，水中漂浮的水草，水面的波紋。在這種條件下，傳統的圖像識別方法，通過形狀、紋理等判據，識別錯誤率高，而且受到外界干擾非常大，所得數據可靠性差。

“面對這種問題，我們就是通過帶有深度學習功能的人工智能技術，通過少數明確的樣本訓練AI模型，使模型‘認識’青海湖裸鯉，然后利用訓練好的模型來處理海量的監測視頻，這樣監測準確率就大幅提升了，與人工判讀的精確度基本一致，甚至略高。目前測試顯示，云從公司的AI技術解決本項目中軟件的問題非常有效。”王魯海告訴澎湃新聞。

從識魚到猴臉識別，AI助力珍稀物種保護

有了新技術后，青海裸鯉的保護工作大大改善。

王魯海稱，改進主要來自兩方面。一是更加準確的監測種群信息，裸鯉保護應用就是一個例子。此外，對于瀕危物種，野外的種群數目是非常少的，通過AI技術甚至可以做到對個體的精準識別，結合大范圍的野外監控部署，能夠準確獲取個體運動軌跡和行動規律。目前已經有一些“猴臉識別”的技術方案正在做深入研究，可能用于中國野外金絲猴的保護，這些技術成為提供保護方案制定的重要參考數據。

二是通過人工智能技術可以識別造成物種走向瀕危的風險因子，做出及時預警和針對性應對方案，促使野生瀕危物種種群規模恢復。

至于下一步工作的打算，王魯海介紹，在通過AI技術獲取實時監測數據后，接下去就是將其納入到種群模型中進行測算，運用局部的監測數據推演整個青海湖流域的裸鯉種群遷移、繁殖和種群發展狀態，對每年的繁殖效果進行評估，及時發現潛在風險。

“目前這套軟硬件結合的魚類監測系統適用于淺水河流的洄游性魚類野外監測，未來可應用于華子魚、川陜哲羅鮭等我國特有的洄游性魚類監測。同時這套系統也可以拓展到多種野生動物的監測，助力管理部門和科研工作者實時掌控珍稀物種動態，合理制定物種保護策略。”王魯海稱。