而被盜獵者大量的非法捕殺。多種野生動物都處于瀕臨滅絕的局面，人工智能等技術，能夠在幫助保護野生動物上，發揮比較大的作用，讓我們能夠生存在一個更加完整的世界。

一群藏羚羊在荒原上飛馳，幾輛吉普車殺了過來，接著響起了急促的槍聲，奔逃的羊群在流彈中砰然倒地...

鏡頭一轉，數百架藏羚羊的骨架，被遺棄在荒涼的沙土地上。殘忍的盜獵者們已經剝走了珍貴的皮肉，揚長而去。

電影《可可西里》中的藏羚羊尸骸

這是電影《可可西里》里面的一個片段。這部根據真實事件改編的作品，講述了上世紀 80-90 年代，青海省可可西里的藏羚羊被瘋狂盜獵的故事。

在那段時期，因為遭遇了大量的非法捕殺，藏羚羊在幾年中從幾百萬只銳減到一萬多只，大有滅亡的趨勢。

在一些野生動物身上，有著價值很高的物品，比如羚羊絨毛、象牙、犀牛角等等。這些在人類社會極其貴重的物品，背后隱藏著巨大的利潤鏈條。

正因如此，犯罪分子們不惜鋌而走險，甚至不顧法律條款的管制，殘忍地捕殺這些野生動物。

保護野生動物，刻不容緩

野生動物的商業性利用，是造成它們被大量捕殺的原因，比如藏羚羊的羊絨，加工成的一條紗巾售價高達數千甚至上萬美元。

野生動物的交易分為合法貿易和非法貿易，前者是在法律條款允許的情況下進行的正常交易；后者則是明令禁止的走私行為。而盜獵活動正是非法貿易的源頭所在。

世界自然基金會在 2018 年的報道中指出，從 1970 年到 2014 年，野生動物的種群數量消亡了近 60%。物種消失速度的加劇，和人類的活動脫不開關系。

我國的現有物種分布統計

除了棲息地減少、環境污染等問題之外，惡劣的偷獵活動，是造成一些物種瀕危的主要原因。

所幸的是，隨著技術的發展，多種設備的介入，尤其是相關數據的大量產生，AI 等技術有了用武之地。通過 AI 算法、無人機等技術，發展而來的動物保護方案，正在從多個角度打擊盜獵行為的發生。

無人機和計算機視覺，為夜晚保駕護航

盜獵行為很大部分會發生在夜晚，趁著的夜色的掩護，動物被無情的射殺。可可西里中，有部分羊皮，是被荒漠化逼得沒有出路的牧民，以 5 元每張的價格在夜里被剝下。

為了能在深夜，保證野生動物的安全。一個叫 Air Shepherd 的組織，正在用集成了熱成像的無人機，以及人工智能系統，幫助保護區監管野生動物的動態。

他們工作的重點在于，從無人機得到的熱成像圖片中，利用圖像分類和物體檢測方法，準確地識別出動物運動圖像，同時檢測可能存在的的盜獵者們。

來自無人機的黑猩猩熱成像

他們使用的 SPOT 系統，由南加州大學社會人工智能中心的研究人員建造，先通過人工標記，以及無人機自動生成的標簽，區分出動物和人物。然后利用卷積神經網絡模型，讓系統學會識別圖片中的動物或者人類。

據報道，Air Shepherd 在南非取得了很大的成功，在一個每月有 19 只犀牛被殺的地區，該方案部署后的六個月內沒有再出現犀牛被獵殺。他們還計劃在其他地區進行更廣泛的部署。

聲學傳感器和機器學習建立的「報警熱線」

在偌大的自然保護區，巡護人員不可能面面俱到，在「可可西里」中，精明的巡山隊員們主要利用車轍、風向等因素，判斷盜獵分子的去向，進行追擊。

而現在，有多種方法能夠取代那些老式的經驗。提供全方位的定位和判斷。

一家叫 Conservation Metrics 的公司，就和微軟合作，利用 Microsoft AI開發了一套工具，從聲音的角度來分析和定位保護區內的動物們。

針對某一動物的音頻文件的可視化截圖

他們利用聲學傳感器，收集雨林中數據，再利用機器學習算法，過濾出某種動物的叫聲，判斷出動物的行為，然后能建立起有關動物活動的地圖。

這些信息除了揭示動物的行為，還能給保護者提供早期預警，如果傳感器接收到大象在危險的聲音，或偷獵者發出的噪音，如槍聲和人聲，就會及時的報警。

在其中一個項目中，研究人員從中非森林收集了大約 900,000 小時的錄音，其中包含數千小時的大象聲音。他們發現了聲音的功能，比如對大象來說，低頻隆隆聲使群體彼此接觸，而長長的，重疊的隆隆聲則是在進行問候。

對于這些大量的數據，要處理起來將耗費大量的時間，而使用 AI 算法來分析處理，高效而且準確。

在非洲，因為象牙能賣得高價，大象經常被大量的捕殺

他們目前最大的項目包括一個由 50 個傳感器組成的網絡，監測著 1,243 平方公里的森林，每 3-4 個月記錄的森林聲音，相當于 200 萬首歌曲。人工智能算法的幫助下，通過分析大量的音頻，他們已經成功的幫助打擊了數起盜獵事件。

智能算法和博弈論，在策略上更勝一籌

可可西里中，最后抓捕的失敗，在于巡護人員低估了盜獵者的殘忍，還在于抓捕方案出現了紕漏。最終兩個人被一群壞人包圍，巡山隊長也成了盜獵者槍下的冤魂。

為了能在策略上作出最優解，南加州大學人工智能中心，開發了一套抓捕系統「野生動物保護助手」Protection Assistant for Wildlife Security，簡稱 PAWS。

它是一款基于人工智能規劃和行為建模的研究系統，能協助巡邏人員進行路線規劃。PAWS 的本質是基于信息分析作出的最佳決策。

巡邏人員能夠通過 APP 查看動物的分布地圖及異常信息

PAWS 的核心算法集成了機器學習，游戲理論推理和路線規劃，用于預測偷獵者的行為。PAWS 從收集的犯罪數據中，學習偷獵者的行為模型。

基于偷獵者的行為模型，PAWS 以一組巡邏路線和采取每條路線的概率的形式計算隨機巡邏策略。然后，PAWS 會從策略中規劃出最優的巡邏路線。

通過使用決策樹集合的方式，他們證明了 PAWS 實驗和實踐測試中，都存在著優越性。

將保護區的基本信息，和先前巡邏、偷獵信息作為輸入，通過對模型的訓練

最后會預測出潛在偷獵位置，并給出最佳的路線方案

決策樹算法是一種「白盒」方法，使用者可以輕松查看學習模型（以邏輯規則的形式），并評估決策樹能夠對偷獵者的行為，是否能做出合理的推論，方便進行人為控制。

在 2018 年的野外測試中，PAWS 預測模型起到了很好的作用，保護員在一個月內沒收了超過 500 個捕獵陷阱。而沒使用 PAWS 時，平均每月只能發現 101 個捕獵陷阱！

保護野生動物，讓人類不成為一座孤島

如果這些方法能夠早誕生十幾年，也許可可西里的悲劇就不會發生。但十幾年過去了，盜獵行為依然存在，所以技術能帶來的，其實也很有限。

著名詩人約翰·鄧恩有一句著名的詩句：沒有人是一座孤島。它用來形容個人和整體的息息相關。

對于地球上的物種來說，沒有一個物種能夠獨立生存。某種野生動物一旦滅絕，會對整個的生態造成大的損傷，最終肯定會波及人類。

當然，近些年來，對野生動物的保護也越來越重視，比如那條廣為人知的公益廣告，「沒有買賣，就沒有殺害」。

野生動物被盜獵的背后，并不是一個簡單的道德問題。技術能夠幫助和解決的，是大幅度降低捕獵分子的可趁之機，讓動物們和人類都能存活的更久。