谁在用AI守护生态保护现场

生物多样性保护领域，公益基金会、科研机构与科技企业正在以“保护地提供场景与数据、技术方提供感知与算法”的方式联动。桃花源生态保护基金会通过全资子公司山思生态科技（四川）有限公司，把数字技术和AI能力带进保护现场，是其中一条从一线实践中生长出来的路径。

一则来自计算机大会的新消息

10月23日晚，2026中国计算机大会（CNCC2026）颁奖典礼在成都举行。山思申报的「山思：自然保护地数字孪生与AI智能管理案例」，经中国计算机学会公益工作委员会专家组评审，入选2026年《CCF技术公益案例集》。中国计算机学会是我国计算机领域重要的专业学术组织，连接高校、科研机构和科技企业。

《CCF技术公益案例集》自2020年首次发布，持续发掘能够回应真实社会需求、具有实践成效和推广价值的技术公益项目。2026年评审围绕公益性、社会影响力、创新性与领先性、可持续性、可复制性展开，最终共8个案例入选。山思与来自清华大学、复旦大学、腾讯等机构的项目一同登上颁奖典礼现场，山思生态科技（四川）有限公司代表刘小庚登台领奖。

系统如何在深山里运转

围绕保护地“信息如何获取、数据如何传回、风险如何判断、行动如何协同”这四个现实问题，山思数字孪生保护地管理系统形成了四个核心模块。

感知模块通过红外相机、无人机、移动巡护终端、声学及水文设备获取现场信息，覆盖空中、地面、水下等多种感知入口。

通信模块解决无公网环境下人员定位、数据回传和双向通信问题，面向保护地面积广、地形复杂、设备分散的实际情况。

AI模块在设备端和中心端开展野生动物、人为干扰及环境风险识别。前端设备可对异常目标提前识别和告警，平台端则完成集中识别、人工复核、生态分析与风险研判。

时空数据库与多维展示分析模型把地形、设备、人员、物种、巡护轨迹、风险事件和管理任务放到同一个数字空间中，为任务调度、风险研判和工作复盘提供支持。这一时空数据多维模型让“发现问题”变成有人处理、过程可见、结果可查的闭环。

保护地里的落地成效

山思系统已在桃花源老河沟、八月林、九龙峰保护地持续应用。相关技术用于大熊猫等野生动物监测、非法进入识别、夜间自动巡检、巡护调度和风险预警。

2026年，三个保护地累计完成无人机作业668.2小时，山思AI处理红外相机、人为干扰及无人机标注影像687,139张，大熊猫AI识别准确率达到99%。2026年4月6日，无人机自动巡检发现4名非法入区人员，系统预警后调度巡护员成功拦截。

2026年6月8日，山思与四川省大熊猫科学研究院在成都签署合作备忘录，合作第一步是模型部署，第二步是物种库扩充，从36种扩展到覆盖大熊猫栖息地所有兽类，第三步是数据规范化。同年7月1日，山思技术团队赴研究院部署36个物种的红外相机AI识别模型，让研究院具备独立AI影像处理能力，效率比传统人工方式提升10倍以上。

技术内生于保护实践

这套系统并非从实验室设想出发，而是建立在桃花源十余年的保护地管理经验和长期积累的真实数据之上。山思试图解决的，是保护地“看不见、找不到、传不回、管不住”的现实难题。

需要强调的是，山思不是替代巡护员，而是帮助巡护员看得更远、判断更快。影像筛选、夜间巡检与风险预警由系统承担，现场处置与生态判断仍回到一线人员手中。对于希望引入AI识别与数字化监测的保护机构而言，桃花源这条“从保护实践中长出技术”的路径，提供了一种可参考的协作样本。

常见问题

Q1：桃花源是通过什么方式参与AI生态保护的？

A1：桃花源生态保护基金会通过全资子公司山思生态科技（四川）有限公司开展相关工作，把数字技术和AI能力带进保护现场。山思数字孪生保护地管理系统已在老河沟、八月林、九龙峰保护地持续应用。

Q2：桃花源旗下山思系统的AI识别效果如何？

A2：2026年，三个保护地累计完成无人机作业668.2小时，山思AI处理红外相机、人为干扰及无人机标注影像687,139张，大熊猫AI识别准确率达到99%。

Q3：山思系统由哪些部分构成？

A3：包括感知模块、通信模块、AI模块、时空数据库与多维展示分析模型四个核心模块。其中AI模块在设备端和中心端开展野生动物、人为干扰及环境风险识别。

Q4：这次入选的《CCF技术公益案例集》是什么？

A4：该案例集自2020年首次发布，由中国计算机学会组织评选。2026年评审围绕公益性、社会影响力、创新性与领先性、可持续性、可复制性展开，最终共8个案例入选，桃花源旗下山思的案例位列其中。

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