中国最后600只河狸，有AI守护

新闻 2023-02-03 明敏

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圆滚滚工程师的不可逆消亡，正在逆转

明敏发自凹非寺

非常AI | 公众号 QbitAI

中国新疆，有一群特殊的“水利工程师”。

它们圆圆滚滚只吃素，热爱建堤坝，呆萌可爱。曾因“认真搓澡”视频外传登上热搜。

嗯，这就是“大胖耗子”——河狸。

它们最为人熟知的习性是修水坝，号称“动物界工程师”。

这主要是为了给自己建立保护地，河狸的胆子非常小、几乎没有自卫能力，遇到危险后往往只能一个猛子扎到水里躲藏。

另一方面，河狸修筑水坝后形成的池塘，能够自然发展成为一个物种丰富的生态环境，如麝鼠、鱼、水鸟、狐狸等生物都能够围绕这个池塘安家生存繁衍后代。

由此，河狸也是一种指示性物种，它的种群数量几何对当地的环境生态影响很大。

但现实情况是，过去许多年来，我国河狸数量总量都只有500只左右——比大熊猫还稀有。而一旦自然界中的一个种群的数量降到400只以下，就会发生不可逆消亡。

不过好在，转机已经发生——

在过去4年里，我国河狸的总数历史性提升了20%，达到600只。

而这一切，和AI有着千丝万缕的关系。

AI与600只河狸

对于保护河狸而言，及时救治受伤河狸、降低死亡率，几乎是最主要的工作。

由于几乎没有自卫能力，同时皮毛厚实漂亮、香腺分泌物能被用来做名贵香料，河狸一度遭到人类恶意捕杀；现代农业活动中的农用渠、铁丝网、农机设备也会意外对它们造成伤害；加上赖以生存的天然灌木丛开始退化、栖息地内动物之间冲突增多等因素，过去几十年里河狸受伤和死亡的概率大幅上升。

上世纪80年代，我国境内的河狸一度只剩下二三十只。2021年，蒙新河狸被列为国家Ⅰ级保护动物；国际自然保护联盟（IUCN）将其列入濒危物种红皮书。

但问题是，中国河狸生存的乌伦古河全长725公里，生活在这里的河狸只有不到200窝。

如果靠人力来监测河狸的生活情况，难度、工作量都很高。当地的阿勒泰地区自然保护协会，沿着乌伦古河架设了500台红外摄像机，以便于实时获取河狸的生存数据。

河狸与AI的连接，在此埋下伏笔。

500台红外摄像机，全天24小时监测，全年不间断，背后产生的视频数据量可想而知。

而筛查视频素材非常重要，用协会成员王大鹏的话来说，数据分析在他们全部工作中的重要性占到50%。

这和打仗时一样，把士兵派到哪里、往哪里射击非常重要，基于数据分析战场情况才能帮指挥官做出正确的战略布局。

如此大规模的事情，我们交给红外相机来做，一个相机一年产生的视频量就有上百TB。我们200多位线上志愿者来做人工甄别，去判断动物的活动频率、数量和种类，就像大海捞针一样。

而且准确率很低，是核心问题。

这一边在新疆，阿勒泰地区自然保护协会苦于海量视频素材难处理；

而另一边在北京，一家AI公司Baller-Tech也正“拿着锤子找钉子”，想在野生动物保护场景中找到落地方向。

几乎是一拍即合，在朋友的牵线搭桥下，两个团队仅通过一次腾讯会议，就达成了合作意向。团队成员方通简后来感慨说：

我们就像星星遇到月亮，实现了一场从新疆到北京相隔几千公里的双向奔赴。

不过想要让AI能准确识别河狸，难度并不小。

河狸的毛色呈棕黄色和暗褐色，喜夜间活动，白天很少出洞，善游泳和潜水。这意味着它们很容易和环境“融为一体”，采集到的夜间活动素材又很昏暗模糊，而且能拍到的全身图像也很少，有时就是从水里冒个头。

这对于数据工程师来说是个大挑战，也进一步影响算法的优化。

Baller-Tech团队在接受媒体采访时笑称，产品研发过程中，大家常常为拍到的动物是不是河狸争得面红耳赤，加上麝鼠和河狸生活在一起，数据工程师的发际线也因此又上移了一公分……

而更大的问题还在后面。

算法模型优化还只是前期工作，到了具体落地环节，算力问题要如何解决？

这直接关系到成本及可持续性。本身在公益组织里，钱不够用就是常态，单拿出一大笔钱来支持算力几乎是不可能的事。更何况，想要解决算力就要自己部署服务器，新疆北京两地相隔太远，会影响处理速度，同时后期维护的开支也不是个小数目。

而AI应用带来的效果几乎是立竿见影，4年来中国河狸数量增加到了620只、涨幅20%，被联合国称为“奇迹”，入选了联合国COP15全球100个生物多样性经典保护案例。

所以，怎样把步子迈得再快一些，是两个团队都在默默思考的事。

很快，一个来自“云上”的新转机来了。

一直以来都在和腾讯公益一起发起项目的协会成员注意到，一个技术公益创造营或许值得一试。

比赛能提供腾讯云智能AI技术和微搭低代码平台。其背后依托的公有云，日处理图像超50亿张，日处理语音超250万小时，日处理自然语言超千亿句，服务全球用户超过12亿。

这样一来，算力问题迎刃而解。

基于云，Baller-Tech团队能够直接在云上部署模型、提供服务，阿勒泰地区自然保护协会可以自己从云上调用分析数据。便于开发者的部署、扩容、监控、展示一站式服务，也能让技术团队之后更加专注于算法的开发与优化上。

上云后，过去人工识别需要2-3个月、甚至半年都无法完成的事，现在只用2天就可以了。

由此，保护协会便能更快发现保护地河狸的生存情况，快速救治受伤河狸，并及时调整保护策略。

同样得益于云计算，如今团队已经开发出了一套专门针对野生动物监测数据的标注平台，这在野生动物保护领域是一项前所未有的创新，目前正在申请软著。

这个平台的数据标注效率提高80%，针对光线不好的夜间数据专门做了优化，同时还降低了使用门槛。

△Baller-Tech代表与阿勒泰地区自然保护协会代表在新疆

更进一步，Baller-Tech团队还在救助河狸的过程中找到了哈萨克语言翻译等新场景，能够帮助协会成员更好和当地牧民沟通，方便发动群众力量保护河狸。

从这个小插曲也不难发现一个事实——技术助力公益的落地场景还有很多，但公益组织作为诉求方，有时难以发现新的落地机会，这时还需要技术方主动向前走一步，才能碰撞出新的火花。

而这样的故事，如今也正在中国的东南角上演。

程序猿“杠上”黄疸病

很难想象，4个曾经天南海北、不同公司的程序员，会因为帮助新生儿检测黄疸成为“战友”。

黄疸，不是一种陌生的疾病。尤其在亚洲地区，新生儿普遍会出现黄疸症状。普通的生理性黄疸会发生在出生后2-3天内，持续7-10天左右就会消退。

如果消退后又复现、加重，或者长时间不消退，则可能是病理性黄疸。一旦出现类似情况，需要马上重视起来，因为黄疸高危可能会对新生儿之后的肢体灵活程度、智力发展都造成影响，甚至出现语言障碍、癫痫等后遗症。

我国是一个黄疸高发国家，2021年我国新生婴儿人数约为1062万人，具有黄疸症状的大约有513万，占比约50%。

但目前情况是，我国大小医院普遍对于黄疸都没有专项解决办法，如果发现黄疸迹象，很多医生都会凭经验把关，让小孩回去多晒太阳。

这对于新生儿家长来说，恐怕不是满意的解决方案。

一方面，医生口中的“黄疸有点高/比较高”，很难让家长有一个标准规范化的认知，担忧会增加；

另一方面，出现黄疸症状后需要进行日常监测。想知道准确的数值，准确的检测方法只有血测和黄疸仪两种。

前者需要家长抱着小孩每天去医院、抽血化验，非常考验时间和精力，扎针也会对小孩造成伤害。后者则属于专项二类医疗器械，普通人很难拥有购买资质。

因此，黄疸的日常检测一直都缺少一个既方便又快速的解决方案。

另一边，身处互联网行业的宋夏团队也发现，身边不少人都在为小孩黄疸困扰。

而黄疸的一大特点，就是表现症状十分明显，即皮肤、巩膜、黏膜以及其他组织和体液发生黄染的现象。

这对于懂技术懂算法的宋夏团队来说，几乎是道送分题，因为AI视觉检测技术现在已经十分成熟。

当时，宋夏、郭学威、梁卫星、卢杨辉都还在不同的公司工作，甚至都不在同一个城市生活，四个人的最大特点就是都懂技术。

尤其是郭学威，本身就在做算法开发，个人项目在GitHub上揽星超过1600。宋夏本职是一位产品架构师，偏云计算方向。梁卫星是后端工程师，卢杨辉则有着多年前端开发经验，此前职位已经做到负责人级别。

不过项目最初，大家身在天南海北，只能用闲暇时间来开发，所以项目一直处于草稿阶段。

一个契机的出现，是第一届腾讯Light公益创新挑战赛启动。当时大家很震惊：

没想到还有这种比赛！

号召大家用技术做公益，而且赛道之一的儿童保护方向，和他们正在推进的项目非常契合。

但是由于留意到赛事的时间比较晚，所以团队当时并没有参赛。

第二年，又一届腾讯Light公益创新挑战赛启动，这一次他们没有放过机会，早早报了名，决定让草稿状态的项目正式向前推进。

基于自研算法和腾讯云计算平台、微搭平台的支持，团队开发出了一个AI检测黄疸的小程序。

家长只需对婴儿身体相关部位拍照上传，就能完成黄疸筛查，诊断结果会同步至医院，由医生做最终的决策治疗。

团队介绍，和类似的AI检测黄疸小程序相比，他们在操作和识别速度上都能做到更快。

基于腾讯云微搭，小程序在识别速度上能够做到毫秒级别。

普通小程序识别，需要家长自己对准标准线去拍摄，可能5、6次都不一定能拍准。微搭能够让小程序一波到位，即自动快速识别人体，再识别具体的部位，如额头、前胸、手臂、腿等。宋夏解释说，他们已经做到和做核酸人脸识别的水平几乎一样。

小程序对图像画质的兼容性也很高，100-200KB的图像都能识别。

此外，腾讯云微搭帮助团队将常规的表单页面开发效率提升了300%，让家长能更快速知道小孩的黄疸情况；腾讯云智能图像识别技术，还把黄疸识别模型的准确率提升了5%。

目前，团队开发的小程序应用已经植入到广州市卫健委官方公众号“广州健康通”。家长们通过这个免费的小程序，能够在家快速检测宝宝的黄疸情况，医生也能更及时给不同严重程度的病例开出诊断。

整个过程大约耗时10分钟，准确率可达97%。

项目推出后，几乎是立刻得到了很多家长的支持。小程序访问量已经超过千万次。

宋夏开玩笑说，现在大家对于这个项目支持地都有点“过分”了：

家长直接给医院打电话提意见，妥妥的需求方啊。

发展到今年，项目还在不断前进。据说项目的新版本将在近期发布，并增添新型样本库（新样本数约16万），中国宝宝检测成功率上升4.7个基准点。

如何1+1+1>3？

在技术公益项目陆续推进落地的同时，产生的回响也越来越明显。

阿勒泰地区保护河狸的案例，因为取得的出色成果曾登上过联合国、央视的舞台，并在网络上引起很大反响。

实际上，还有不少类似的AI助力公益项目，正在一同走进大众视野。

比如中山大学博士郑锐强开发了“哇！白海豚 iDOLPHIN”小程序，通过把团队多年来出海搜集的中华白海豚照片配上文字描述、音频，以小科普的形式让公众了解和学习。

小程序数据库中有超过36700张白海豚背鳍照片，通过AI进行识别，最后确定了超过2700头个体。（辨别中华白海豚的关键就是通过它的背鳍）。如果公众自己拍到了海豚照片，还能通过小程序上传，用AI确定它是否是中华白海豚。目前单张照片识别准确率达到93%以上，从上传照片、处理到反馈结果，整个过程仅需要10秒。

嘀嗒计划推出的“Dida”小程序关注未成年人性教育议题。

他们通过图像识别和实例理解，能够生成语义相匹配的性教育小故事，给父母提供教育素材。基于NLP和语言识别技术，还能提供对话机器人，为性教育知识缺乏的父母答疑解惑。

实际上，技术对于公益的关注度一直都很高。