# 雨林里的“听风者”：NUS科学家用AI守护生物多样性
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Published: 2026-05-26
Source: 狮城新闻
想知道热带雨林里藏着哪些动物，不一定要用眼睛看，用耳朵听就行。新加坡国立大学的一位研究员，正在用AI把森林里的万千声响，变成监测生物多样性的密码。
AI侦探，进驻雨林
一提到野外研究，你是不是会想到科学家背着沉重设备、在丛林里跋涉数日的画面？现在，保护生物有了新玩法。国大理学院自然气候解决方案中心（CNCS）的研究员叶博士（Dr. Sean Yap）和团队，正在把AI训练成一位“声音侦探”。他们研究的“生物声学”，简单说，就是通过分析动物的声音来研究生态。鸟鸣、虫叫、蛙鸣……这些我们耳中的背景噪音，在他们看来，都是揭示森林秘密的**关键**线索。
这位“AI侦探”如何办案？第一步，在森林里部署小巧的自动录音机。这些装备了特制麦克风的设备，会日夜不停地收集海量音频**数据**。第二步，将录音转换成名为“声谱图”的图像——它就像声音的“指纹”。最后，AI模型登场，通过分析这些声谱图，精准识别出动物的叫声，过滤掉人为噪音，甚至能分辨出具体是哪种鸟在唱歌。
生物声学利用动物的发声来识别物种和研究生态模式……这些录音可以帮助我们比较不同地点的物种群落，追踪动物的活动模式，甚至定位单个动物。 比人耳更灵，比人腿更勤
传统的生物多样性调查有多难？研究员不仅能待在野外的时间有限，观察结果也极度依赖个人经验。更麻烦的是，人的出现本身就会惊扰野生动物。正如叶博士所说，人类观察员本身就是最大的限制因素——你辛辛苦苦蹲守一天，可能连一只害羞鸟儿的影子都见不到。
AI侦探就没这些烦恼。录音设备可以全天候工作，也能只在黎明、黄昏等动物最活跃的时段记录，产出的**数据**远比人工调查更标准化、更海量。因为设备可以长期留守，那些刻意避开人类的物种也无所遁形。叶博士目前正利用这项技术研究两个有趣的问题：繁忙的交通噪音对森林动物有什么影响？城市里的小片“微森林”能否成为连接生态的桥梁？这些都需要长期稳定的**数据**，而这正是AI的强项。
AI的“偏科”与进化
当然，这位AI侦探也不是十项全能，它也会“偏科”。叶博士团队发现，算法在识别鸣禽这类叫声独特、频率较高的物种时表现出色。可一遇到声音频率较低的动物，比如鸽子和猫头鹰，AI就有点犯迷糊了。有几次，算法甚至把远处传来的交通噪音，当成了猫头鹰的叫声。
为什么会这样？问题出在AI的“成长环境”上。叶博士解释，市面上很多现成的声音识别模型，主要是在北美和欧洲训练的，它们的“教材”里全是当地物种。直接把这些“外来和尚”请到物种构成完全不同的东南亚，自然会水土不服，念不好本地的经。
不过，国大的研究人员正在给这位“外籍侦探”进行本地化特训。他们用在新加坡本地收集的海量录音来优化模型，让AI不断学习和进步。随着区域性生物多样性**数据**库的不断扩充，AI识别本区域物种的能力也会越来越强，最终进化成一个真正的“东南亚声音专家”。
科技与自然的协奏
尽管AI正在改变生态监测的游戏规则，但叶博士强调，它永远无法取代实地考察和科学家的专业知识。AI只是一个极其强大的工具，帮助科学家更高效地收集信息，在更长的时间尺度上监控生态系统。没有好的训练**数据**和生态学家的专业判断，再强的AI也只是一个空壳。
在东南亚这样生物多样性极其丰富的地区，这项技术的意义尤为重大。这里的热带雨林茂密复杂，传统调查难以深入。生物声学技术则让科学家能收集到更全面的**数据**，从而更深入地理解这些珍贵生态系统的运作方式。未来，叶博士希望将这种AI监测方法推广到更广的范围，为保护地球的绿色宝库贡献一份国大力量。
人工智能工具依赖于良好的训练数据和生态专业知识……它们帮助我们更有效地收集和分析信息，但它们仍然依赖于研究这些生态系统的科学家的知识。
📌 要点总结
✦ 国大研究员叶博士（Dr. Sean Yap）正利用AI和生物声学技术，通过分析森林中的声音来监测生物多样性。
✦ 这项技术通过自动录音设备收集数据，比传统人工调查更高效、持久，能捕捉到更多难以被人类观察到的物种信息。
✦ 目前，AI模型在识别东南亚特有物种时仍有挑战，国大团队正利用本地数据对其进行“特训”，以提升准确性。
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