科技救贖 AI環保的應用（中）

◎AI助力野生動物保護與生物多樣性維護

→物種識別與監測
Wildlife Insights平台採用AI模型SpeciesNet分析相機陷阱影像，其訓練數據涵蓋全球6500萬張照片。在標準測試中，動物檢測（有無動物）準確率達99.4%，常見物種識別準確率為94.5%，但對瀕危物種仍需人工復核。在秘魯塔瓦馬努地區，該技術輔助研究人員識別出37隻美洲虎個體，顯著提升了監測效率。

另外，在國家老虎保護計劃（NTCP）框架下，我國部分保護區（如Taman Negara）已建立智能監測網絡，實現相機陷阱影像的實時雲端傳輸。AI系統能自動識別虎、豹等關鍵物種，並結合大數據分析，觸發盜獵預警，提升巡護效率和響應速度。

→反盜獵與棲息地監控
AI在打擊盜獵和保護棲息地方面同樣發揮著關鍵作用。以WWF荷蘭分部與合作夥伴開發的Forest Foresight項目為例，該AI模型結合衛星影像和人口密度等數據，能提前六個月預測非法砍伐高風險區域。在加蓬，該系統成功預防了74英畝森林的非法采金活動。，準確率達80%。

◎AI推動生態系統修復與可持續管理

→生態系統評估與恢復
AI技術在生態系統評估、修復規劃和監測方面作用突出。通過分析遙感影像和環境傳感器數據，AI可自動評估生態系統健康狀況，識別退化區域並為修復行動優先排序。例如，AI算法能夠綜合土壤、植被和水文等多維數據，制定最優的生態修複方案，並通過持續監測動態調整措施，提高修復效率和長期可持續性。

→森林與濕地保護
AI不僅能實時監控森林覆蓋變化，還能追蹤濕地水體動態，及時發現生態異常。相關平台已被用於全球範圍內的濕地保護區管理，提升了生態系統服務功能的維護能力。

◎AI在污染控制與廢棄物管理中的應用

→污染源追蹤與排放監測
AI在污染監測領域同樣大有作為。聯合國環境規劃署的IMEO平台利用AI對全球甲烷排放進行高精度追蹤，為政策制定和企業減排提供了科學依據。此外，AI模型已被用於工業廢水、空氣污染等多種環境因子的實時監測，實現了污染源的快速定位和溯源。

→智能垃圾分類與資源回收
AI驅動的垃圾分類系統已在多個國家落地。通過圖像識別和機器學習，AI垃圾桶能自動識別垃圾類型，提高分類準確率和資源回收效率。例如，芬蘭ZenRobotics開發的AI分揀機器人在垃圾處理廠自動分揀金屬、塑料和電子垃圾，效率顯著高於人工。

整理：游晼婷
圖片取自互聯網