黑熊靠近蜂箱，江豚浮出水面，科技如何为共生留出空间

北纬31°，神农架的山谷和林缘之间，金丝猴、亚洲黑熊等野生动物沿着自己的路径游走。

5台AI红外相机、10台常规红外相机、4套脉冲电子围栏分布在不同的点位上，4名蜂农、3名研究院工作人员接入预警系统。动物经过相机覆盖的区域时，时间、地点和图像会传导至移动端，并利用AI解析其当下的生存状态。

这些设备和技术把黑熊的活动，从事后留下的脚印，向事前能够被识别的靠近推进了一步。对蜂农而言，手机上收到的并不是一条抽象数据，而是一次与蜂箱、生产和巡护直接相关的提醒。

将视线转向横贯荆楚的长江，江豚大部分时间隐没在水下，偶尔浮出水面换气，嘴角上扬，因而被称为“长江的微笑”。

中国科学院水生生物研究所长江江豚繁育保护中心里，江豚妈妈“福久”和新生幼豚“小26”在水下自由地游弋着。长江江豚智慧识别系统犹如一位“超级AI保育员”，通过多路视频精准识别江豚日常活动、母幼互动行为，重点锁定、统计、归档有效哺乳行为事件，将大量碎片化观测数据通过AI算法，整理为江豚“标准化成长档案”。

从黑熊靠近蜂箱，到江豚母子在水下的互动，科技把自然的动静转译成人能够及时回应的信号，进而促使人类思考与动物共生的新课题。

为人与熊留出一点“间隙”

同一片山林里，农牧养殖，生态巡护，成为人与自然相处的日常。

二者的共生并不是抽象的词汇，百花蜜来自中华小蜜蜂的劳作，黑熊会循着蜜味靠近，人则要在生产和守护之间不断协商边界。

随着生态保护成效持续显现，神农架亚洲黑熊种群数量稳步提升，黑熊觅食活动范围持续拓展，栖息地与当地村民养蜂区域空间重叠，人熊冲突逐年增多，既威胁养殖户财产与人身安全，也不利于黑熊种群的良性栖息。

对神农架的蜂农而言，技术首先要回答的并不是“如何把熊赶走”，而是能否在黑熊抵达蜂箱之前，让人知道它已经靠近。

人熊冲突预警试点便从这里开始。华为与神农架国家公园、中国林科院森林生态环境与自然保护研究所、IUCN中国代表处等合作，依托前端数据采集、4G/5G实时回传、脉冲电子围栏物理阻隔、移动端即时预警多重技术手段，减少黑熊闯入养蜂场地引发冲突。

通过观测，工作人员在脉冲电子围栏周边发现黑熊爪印，但区域内蜂箱未遭受损毁，充分印证该监测预警防控系统能够有效阻隔黑熊侵扰蜂场。

技术没有取消黑熊觅食的本能，也不取代蜂农的日常照料；它所做的，是把原本突如其来的相遇，尽可能提前为一条可以回避、可以处置的预警。

沿着这一思路，神农架的监测也从蜂场延伸到更大的山林。过去，管护人员往往要穿过灌丛和湿滑苔藓，数天甚至半月后才能取回一张红外相机的存储卡。

自2025年以来，神农架依托3000多台红外相机采集数据，构建起“卫星遥感＋高位视频＋地面传感＋红外相机”的立体化生态监测网络，其中50台可实时传输，太阳能供电的实时传输红外相机，重点覆盖金丝猴栖息地、珍稀植物分布区等重点区域，设备可自动感应抓拍，通过4G／5G网络实现监测数据实时回传，无须人工取卡。

在此基础上，华为TECH4ALL数字包容团队协同中国林科院森林生态环境与自然保护研究所，联合研发基于AI的物种智能识别图像处理系统，对红外相机的实时监测影像与历史存量数据开展智能化自动解析识别，完成物种分类统计、分析，输出标准化数据报表，为科研监测与精准保护提供数智化支撑。

目前可精准识别林区59种重点保护物种，涵盖25种兽类、34种鸟类。系统不仅能够精准区分旗舰物种金丝猴的成体与幼体，还可判断野生动物发育阶段与健康状态，破解传统监测中“经验误判“和“数据模糊”难题。目前，这套AI识别系统已完成与神农架国家公园管理局监测平台对接，并在全国林草系统生物多样性监测平台示范应用。

对人熊冲突而言，科技的价值不在于“技术包打一切”，而是承认山林里的复杂性，更早、更细致地看见动物的需求，尝试把事后损失转化为事前预防。

看见长江水面下的呼吸

在广阔的长江，技术面对的是另一种挑战。

长江江豚是长江生态系统的旗舰物种，因其嘴角天然上扬，仿佛时刻在微笑，有着“长江的微笑”昵称，因数量稀少也被称为“水中大熊猫”，其种群数量直接反映长江水环境健康程度。

长江江豚的数量从2022年首次止跌回升之后，于2025年达到约1426头，极度濒危的处境仍未根本改变。

长期以来，江豚绝大多数时间隐匿于水下，依靠传统船基目视和被动声学等监测方式，极易受到天气、航运、江面能见度制约，很难实现大范围、全天候常态化监测，种群活动规律、繁育情况难以精准掌握。对于这样一种生物，保护的关键，在于如何把短暂露出水面的呼吸、转瞬即逝的动作，沉淀为持续、可追踪的信息。

科技由此从人工繁育这一相对稳定、能够反复观察的场景切入。华为TECH4ALL数字包容团队携手武汉白鱀豚保护基金会、中国科学院水生生物研究所长江江豚繁育保护中心，首次搭建长江江豚行为识别智慧系统。尝试通过AI读懂江豚的需求。

这套系统首先服务于人工繁育环境中的母子豚。过去，科研人员需要24小时四班倒，盯着水面观察、记录江豚的行为；尤其是凌晨时段，疲劳会让观察的准确性和连续性受到影响。

系统通过多路视频识别母幼江豚的互动行为，尝试捕捉哺乳、托举、队列等姿态，并统计哺乳的频次和时长。它关注的不是江豚在一片水域中出现了多少次，而是一头幼豚是否吃到奶、母豚是否完成托举、母幼之间是否建立起稳定的联系。对繁育人员来说，这些被连续记录下来的细节，构成了判断幼豚状态的重要依据。

针对自然水域中的江豚，科研人员已在长江中下游干流，以及鄱阳湖、洞庭湖等区域部署定点监测设备，用于判断局部水域内江豚出现的数量、方位和频次，数据通过无线方式回传至数据中心。

与陆地相比，水下的环境更加复杂，摄像角度、光线强弱、水藻等生物的存在，都对识别准确率产生较大的影响。目前，这一系统识别准确率大约达到90%，未来还将在更广阔的水域中进一步检视其效果。

当一头江豚的呼吸被更多人看见，保护才不只是少数人的值守，也逐渐成为一座城市对长江的共同回应。

黑熊和江豚，让这场发生在湖北的生态实验呈现出两个方向。

对黑熊而言，难题出现在保护成功之后。它回到山林，也走近蜂箱；人与动物的距离缩短，原本属于自然恢复的好消息，开始转化为蜂农必须面对的现实风险。对江豚而言，难题则是如何让一次脆弱的恢复持续下去：一头幼豚是否得到哺乳、一对母子豚是否形成稳定联系，都需要被更长时间地观察。

AI在这里的作用并不宏大。它只是把黑熊的靠近、蜂箱是否受损、母豚是否哺乳、幼豚是否被托举，变成可以记录、比较和回看的信息。但正是这些细节，让保护行动有机会提前一步发生：蜂农可以在冲突发生前作出反应，科研人员也可以根据连续记录判断幼豚的状态。

这或许是湖北这场“人与自然的共生实验”真正的难点：不是把野生动物安排到一个完全不打扰人的地方，也不是把所有风险交给机器，而是在动物重新出现之后，重新调整人的生产、巡护和判断。

自然依旧需要守护，只是在科技助力下，在人与自然下一次相遇之时，人开始有机会更读懂它。