当前，地球正面临一场由栖息地破坏、过度开发、污染和气候变化引发的“第六次生物大灭绝”。生物多样性保护因此成为全球紧迫议题。有效的保护依赖于准确、及时的监测数据——它不仅能识别濒危物种、评估保护措施效果，还能为政策制定提供科学依据。

在中国，尽管水、气、土等环境监测已较为成熟，生物多样性监测仍是短板。为突破这一瓶颈，以“生物多样性智慧监测体系”的科技手段，补齐短板，推动监测体系现代化。

一、什么是生物多样性智慧监测？

简单说，就是用智能设备+前沿技术，实现对野生动植物的自动、持续、低干扰监测。这套系统结合地面设备与遥感技术，核心是：

红外相机、声纹记录仪、雷达相机、智能昆虫监测仪、环境DNA采样设备等自动化工具；

物联网、AI识别、DNA测序、卫星通信等技术支持数据采集、传输与分析。

监测对象覆盖植物、哺乳动物、鸟类、两栖爬行类、昆虫和水生生物。比如：

- 植物靠遥感卫星看植被覆盖和生产力；

- 动物靠红外相机拍、声纹设备录、雷达感应变温动物；

- 昆虫和鱼类则通过环境DNA技术，从空气或水中提取遗传信息来识别物种。

优势明显：设备可长期运行，太阳能供电，数据自动回传，基本不打扰野生动物。相比传统人工调查，效率更高、成本更低，也缓解了专业人员不足的问题。

二、怎么建？关键在指标与技术

要让监测“智慧”起来，必须解决四个问题：监测什么、怎么获取、如何分析、服务谁。

1. 监测指标从哪来？

 - 以物种多样性为核心，结合生态系统和遗传多样性。

 - 指标要“能拿到、能推广”：比如用遥感看植被覆盖度、叶面积指数；用地面设备统计物种出现频率、独立有效照片数等。

2. 数据怎么采集？

 - 红外相机适合哺乳动物，响应快、隐蔽性强；

 - 声纹设备轻便耐用，不受天气影响，适合鸟类监测；

 - 雷达可捕捉两栖爬行类活动；

 - 马来氏网+环境DNA技术，低成本获取昆虫和水生生物信息。

3. 数据怎么处理？

 - AI是关键。图像识别用深度学习模型，声纹识别用卷积神经网络，能快速分辨物种。

 - 环境DNA技术一次测序可识别上千物种，比传统形态鉴定更快更准。

4. 最终服务国家战略

 - 目标明确：支撑《中国生物多样性保护战略与行动计划（2023–2030）》和《昆蒙框架》落地。

 - 推动监测从“项目式”转向“业务化运行”，实现常态化、制度化。

三、从设备到平台的全链条实践

从2023年，某地建了20个智慧监测样区，布设了红外相机、鸟类声纹仪、蝴蝶监测仪等设备，形成全市覆盖的监测网络。

同时搭建了数字化平台，包含三大模块：

1. 电子标本库：收录超30种哺乳动物、500+鸟类、100+两爬、800+水生生物等图像和声纹数据，作为AI识别基础。

2. 智能识别模型：

 - 红外图像识别（如中华斑羚）

 - 鸟类鸣声识别（如白头鹎）

 - 蝴蝶、两爬图像识别

 - 环境DNA物种识别（陆生昆虫、鱼类、底栖动物）

3. 操作平台：支持图像/声音的批量处理、AI识别结果人工校对、数据导出等功能。

四、问题与方向

尽管技术前景广阔，现实挑战仍不少：

- 设备缺乏统一标准，不同品牌数据格式不一；

- 环境DNA的标准化和智能化程度不够；

- 山区信号差，图像/声音实时传输困难；

- AI识别准确率有待提升，尤其在物种相似度高或数据不足的情况下。

下一步该怎么做？

- 优先在生物多样性关键区域开展示范；

- 推动行业标准制定，统一设备、数据、分析流程；

- 将智慧监测融入生态质量常规监测体系；

- 从地方试点走向省域乃至全国推广。

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