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| 蝴蝶镜头里的“误判”与鸟鸣里的“方言” |
| 记生态环境部南京环境科学研究所生物多样性智慧监测团队 |
| 加入时间：2026-03-26
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生态环境部南京环境科学研究所研究员马方舟所在的生物多样性智慧监测团队，春节过后一直在忙碌地工作着，没有一丝松懈。马方舟正在整理过去一年的野外试错记录。翻开笔记本，里面没有太多一帆风顺的凯歌，写得密密麻麻的，全是“跟头”。
“2025年是我们‘马失前蹄’最多的一年。”他笑着拍了拍白色箱体，“别看它长得稳稳当当，最先把我们‘整不会’的，就是这台蝴蝶智能监测仪。”
那是蝴蝶智能监测仪的“首秀”。为了验证它在复杂生境下的连续观测能力，团队特意选了雨后初晴的林缘与灌丛交错带：光照一会儿明、一会儿暗，叶片反光像小镜子，风一吹，镜头里全是晃动的“绿色浪花”。
“我们的理想很丰满：让设备自动完成定点拍摄、自动识别、自动计数，把蝴蝶从‘偶遇记录’变成‘连续时间序列’。”马方舟说，结果第一轮回传的数据把大家看懵了——“一天几十次‘发现目标’，点开一看，十有八九是飘动的枯叶、花瓣，甚至是阳光的一闪。”
这场“误判风暴”反而误出了灵感。团队没有一股脑儿堆算力，而是把误判样本按“容易混淆的对象”做清单：摇晃叶片、反光亮斑、花序抖动、昆虫残影……再把每一类误判对应的环境条件标出来：逆光、微风、斑驳光影、雨后高湿。
随后，他们引入背景动态抑制，学会忽略规律性摆动的植被纹理；又针对蝴蝶“停—飞—停”的节律增加短时序追踪，让算法既不把一闪而过的影子当“新物种”，也不把同一只反复回到花丛的个体算成“十只”。
如果说蝴蝶智能监测仪教会团队“怎么把看见变成看懂”，那声纹识别系统考验的则是“怎么听懂”。
“一开始我们特别自信，把全国几个保护区的鸟鸣数据导进去，结果模型识别率直接跳水。”马方舟和大家一起苦着脸复盘。
问题出在哪？同一物种在不同地方的叫声“口音”差异太大了。浙江古田山的白颈长尾雉叫声清亮短促，到了福建武夷山就多了几个音节拖尾，像极了方言里的儿化音。算法在浙江训练得好好的，一调到福建，“老乡”翻脸不认。
“对我们的声纹模型调参提出了前所未有的挑战。”马方舟说，这不再是调个阈值就能解决的事，必须从底层重新考虑地理变异。
后来，他们干脆建了一个“动物方言语料库”，把同一物种在不同地理种群的鸣声特征作为独立变量嵌入神经网络。工作最紧张的那几周，实验室里从早到晚循环播放各种“鸟语”。如今，这套系统已能分辨13种国家重点保护鸟类的区域声纹差异，在试运行中多次捕捉到传统红外相机无法拍到的林间鸣唱。
比起“误判”和“听方言”，图像识别系统给团队带来的则是意外之喜。
“测试时除了拍到野猪、白鹇，还攒了一箩筐同事的表情包。”马方舟忍俊不禁。由于野外工作需要频繁校验设备姿态，样地周边的摄像头记录下了科研人员攀岩时的龇牙咧嘴、趴地调试时的专注、发现新鲜粪便时的狂喜。
这些“废片”本来要删，负责数据标注的实习生舍不得，建了个隐藏文件夹。直到马方舟去参加生物多样性体验地的公众科普活动，突然想到：老百姓觉得保护生物多样性很远，但如果让他们看看科研人员被蚊子咬成“赤豆棒冰”、被机器狗拽个跟头呢？
于是，部分脱敏的“科研花絮”被剪辑成短片，放进了浙江上城、上海长宁等地的生物多样性体验馆。孩子们围着屏幕追着问：“它怎么知道这是蝴蝶，不是叶子？”“那这只翅膀缺一角的也能认出来吗？”一场意外出圈的科普，让“硬技术”有了软着陆的温度。
一年试错，一年“打磨”。目前，这套全链条智慧监测体系已在6个省份开展应用示范，支撑了多个省份的生物多样性保护与生境修复规划。
华灯初上，马方舟在记录中这样写道：“过去以为‘马力全开’是不停冲刺，后来才明白，真正的全开，是一次次把误判查清、把漏报补齐，把算法调到更像自然本来的样子——像生物进化一样，把不适应变成适应。”
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