当一头长江江豚轻轻摆动尾鳍，害羞地将光滑的躯干跃出水面，等待它的曾是一个悲伤的世界：人类捕捞的渔具、漂浮的塑料垃圾、往来船只螺旋桨和发动机的轰鸣。


(相关资料图)

这些亲眼目睹人类活动变化的物种在长江安居乐业了十万年之久，却几乎不可避免地在短短几十年间被地球上最野心勃勃的物种袭扰。

长江江豚是仅分布于长江中下游干流及与之相通的大型湖泊中的一种小型齿鲸，与2007年功能性灭绝的白鱀豚为邻。

从2017年长江全流域江豚种群的普查结果看，野外江豚数量仅剩下1012头，比大熊猫还要稀少。甚至有科学家通过模型预测，这些逐浪而居的“微笑天使”将在未来三四十年间从地球生物谱系中消失。

好在30年前人们就启动了一场水下救援。5头江豚被安全地迁入了位于长江中游的湖北长江天鹅洲白鱀豚国家级自然保护区，并在这个远离繁嚣的桃花源繁殖和栖息，2021年数量已增加到了101头。

工业化、城市化浪潮中，江豚似乎注定无法与人类争夺生存空间，贡献了中国40%以上GDP的长江经济带关乎5亿人的生计。这种迁地保护的模式或许不失为保护生物多样性的一种解决方案。

而科技力量的介入又成为了这曲修复大河生态之歌的华彩。联想集团带来的智慧生态保护模式正在努力展现人类这个野心物种的另一面：由好奇心激发的创新智能，以及对地球友邻未曾泯灭的仁慈。

大数据之痛

今年2月的一天，赵庆深深浅浅地在混杂着淤泥的雪地上蹒跚前进，河口的树林如冰雕般耸立，长江水在远处闪着苍茫之色。

“当时刚过完春节，去保护区的道路被大雪封堵了，加急订货的电缆送不进来，我们特别着急。”身为联想集团资深架构师的他对华尔街见闻回忆。就在这样的艰苦条件下，天鹅洲终于安装上了第一套大数据系统。

在长达30年时间里，天鹅洲保护区一线工作中产生了大量数据，从不同接口源源不断涌入，但是因为缺乏安全的数据协同及管理的工具，数据收集、存储、统计与分析的过程变得异常复杂，不仅分析周期漫长，结果也差强人意。

赵庆告诉华尔街见闻，在最初的沟通会上，大数据之困已经浮上水面。

“保护区安装了几十个摄像头，包括天上的无人机，可以对江豚的活动规律、江面情况，包括非法捕猎等情况进行实时观察和记录，但这些数据只能保存一个月，超时会被覆盖，我们发现，一个留存沉淀的数据库是江豚科研工作者，或者说是所有生物保护工作者最基础性的需求。”赵庆如是说。

“再比如，现在江豚的定期体检也是需要将江豚打捞出水面挨个体检，统计数据。这个对工作人员来是一种很大的挑战，因为江豚出水后会进入应激状态，多耽搁一分钟，就多一分风险。所以，每当江豚被抬到海绵垫上，就会有七八名科研人员围上去，争分夺秒地进行量体、测心率、做B超、采血、采粪便等工作。”赵庆分析称，这些数据非常分散，后期统计和分析全都要靠人力去完成，非常耗时耗力。

事实上，在宏观设计者眼中，生物多样性大数据早已经变成了国家科技和产业竞争的战略资源。从国际上看，世界各国都在构建生物多样性数据库，比如澳大利亚生物多样性信息系统ALA、美国标本数字化平台iDigBio、欧洲生物信息研究所EBI等。

作为这颗蓝色星球上最丰富的物种栖息地之一，中国科学院也在推进“地球大数据工程”，并建成了中国生态系统评估与生态安全数据库、全球最大的古生物学与地层学专业数据库、国家标本资源共享平台等大数据系统。

而据华尔街见闻实地探访发现，在微观运作层面，数据之困并不是天鹅洲的孤例，而是广泛存在于各种物种保护区。宏观、微观两者的底层逻辑其实是相似的，大数据采集正是物种保护决策最有力的支撑。

于是，在微观的“裂缝”中，企业的科技力量照进一道光。

“新IT”之用

经过九个月研发，联想集团在去年6月向保护区捐赠了集软硬件和运维服务一体化的解决方案，成为国内将端到端的智慧解决方案应用于生物多样性保护的一个范例。

“首先，我们是为保护区搭建了一个本地数据中心，提供充足的数据存储空间，保证数据能够长期留存，进而搭建统一的数据管理平台，使工作人员可以随时随地通过手机、笔记本电脑等智能终端登录平台进行数据录入、查询和调取，提升他们的工作效率。”赵庆对华尔街见闻介绍。

值得一提的是，这个集硬件、软件与服务于一体的一站式解决方案，与单一的设备捐赠有很大不同，研发团队需要通过实地探访确定保护区现存问题及解决问题的难点，进而结合保护区对数据存储空间、时间的需求，定制硬件设备。

而在数据管理平台等软件的设计上，研发团队也需要考虑保护区工作人员对数字技术的接受能力，在完成软硬件安装后将长期持续提供远程运维服务。

针对保护区对数据安全的严格要求，这套新IT智慧生态保护解决方案最终通过建立私有云来打造私有数据中心。

华尔街见闻从一份内部技术文档上看到，该数据中心具有支持云计算的基础功能，例如计算资源和存储资源的虚拟化等等，数据一旦上传至数据中心，就会处在加密保护状态中，不会被任何外部的单位和个人获取。即便是设计这一系统的联想集团研发团队，也需要经过保护区的授权同意才可以进行访问。

同时私有数据中心还配备了能够抵御外部网络入侵和非法攻击的防火墙，和防止内部安全威胁的交换机，具有极高的安全性。

联想集团一位相关负责人对华尔街见闻介绍，天鹅洲的这套解决方案其实是联想集团基于“端（智能物联网终端）-边（边缘计算）-云（云计算）-网（5G）-智（行业智能）”这套技术架构赋能智能化转型的经典应用。该架构又被称为“新IT”。

“在天鹅洲的使用场景下，最理想的状态是通过‘端’，也就是前端各种智能设备采集的海量数据，比如监控摄像头采集的江豚视频、巡护员所使用的智能设备所采集到的巡护数据等，与天鹅洲保护区其他渠道和积累的数据相结合，构成大数据，利用大数据工具进行存储和管理，通过‘边-云-网’提供的算力，配合人工智能的先进算法，就能对天鹅洲江豚的种群变化、活跃区域、行为规律、巡护及保护区水文情况变化等规律加以学习和总结。”上述人士解释道。

人工智能之梦

赵庆则表示，现阶段联想在天鹅洲还只是第一期项目，只是完成了非常初步和基础的工作，“只有当这一智慧解决方案经过一段时间的运行，积累了足量的数据样本后，我们才能着手推进江豚识别算法的研发。”

按照他的构想，在人工智能的加持下，未来有希望通过分析监控影像中的江豚活动轨迹，就能识别江豚的数量与状态变化趋势，提高江豚种群数量变化的监测效率。

某生物多样性国家野外科学研究站一位观测员对华尔街见闻分析，相较于野外物种，对迁地保护地的江豚进行人工智能识别的难度也许会降低不少。

“现在能够成功应用人工智能识别红外影像的物种主要包括非洲草原象、欧亚野猪、北美驼鹿、草原松鸡等大型脊椎动物，成功的原因主要就是这些物种体型大，容易拍摄，并且红外相机机位可以选择拍摄背景简单的空地区域，人工智能识别的误判率就会下降。”在上述人士看来，保护区的生境背景、相机架设条件、江豚的活动规律或许都更利于识别。

另一位渔业生态研究者则提出了一些挑战。

“水下的环境有时会影响有用照片的产出，我们也在尝试利用机器学习提供的海洋生态环境参数，结合渔业整合数据，去推测不同空间和时间尺度上鱼产卵地点、大小和位置迁移通道等有用信息，但遇到的问题主要是海岸、海湾水域复杂，由于高海拔云层的频繁出现，以及水中存在大量悬浮物，严重影响了监测结果，对空间和光谱分辨率要求很高，所以人工智能距离真实应用于江豚识别可能还需要一点时间。”

不过，关于人工智能的设想始终是最富有魅力的篇章。在沟通会的头脑风暴中，保护区的一位工作人员提出像人脸识别一样实现“豚脸识别”的奇思妙想。

正常情况下，江豚每分钟跃出水面2-3次，可以潜水2分钟，在江面上比较容易观测，于是就有了这样一个大胆的想法：或许有一天，当江豚跃出水面时，巡护员可以通过摄像机捕捉到的影像识别这只江豚的名字。

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