中國最后600只河貍，有AI守護

明敏 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

中國新疆，有一群特殊的“水利工程師”。

它們圓圓滾滾只吃素，熱愛建堤壩，呆萌可愛。曾因“認真搓澡”視頻外傳登上熱搜。

嗯，這就是“大胖耗子”——河貍。

它們最為人熟知的習性是修水壩，號稱“動物界工程師”。

這主要是為了給自己建立保護地，河貍的膽子非常小、幾乎沒有自衛能力，遇到危險后往往只能一個猛子扎到水里躲藏。

另一方面，河貍修筑水壩后形成的池塘，能夠自然發展成為一個物種豐富的生態環境，如麝鼠、魚、水鳥、狐貍等生物都能夠圍繞這個池塘安家生存繁衍后代。

由此，河貍也是一種指示性物種，它的種群數量幾何對當地的環境生態影響很大。

但現實情況是，過去許多年來，我國河貍數量總量都只有500只左右——比大熊貓還稀有。而一旦自然界中的一個種群的數量降到400只以下，就會發生不可逆消亡。

不過好在，轉機已經發生——

在過去4年里，我國河貍的總數歷史性提升了20%，達到600只。

而這一切，和AI有著千絲萬縷的關系。

AI與600只河貍

對于保護河貍而言，及時救治受傷河貍、降低死亡率，幾乎是最主要的工作。

由于幾乎沒有自衛能力，同時皮毛厚實漂亮、香腺分泌物能被用來做名貴香料，河貍一度遭到人類惡意捕殺；現代農業活動中的農用渠、鐵絲網、農機設備也會意外對它們造成傷害；加上賴以生存的天然灌木叢開始退化、棲息地內動物之間沖突增多等因素，過去幾十年里河貍受傷和死亡的概率大幅上升。

上世紀80年代，我國境內的河貍一度只剩下二三十只。2021年，蒙新河貍被列為國家Ⅰ級保護動物；國際自然保護聯盟（IUCN）將其列入瀕危物種紅皮書。

但問題是，中國河貍生存的烏倫古河全長725公里，生活在這里的河貍只有不到200窩。

如果靠人力來監測河貍的生活情況，難度、工作量都很高。當地的阿勒泰地區自然保護協會，沿著烏倫古河架設了500臺紅外攝像機，以便于實時獲取河貍的生存數據。

河貍與AI的連接，在此埋下伏筆。

500臺紅外攝像機，全天24小時監測，全年不間斷，背后產生的視頻數據量可想而知。

而篩查視頻素材非常重要，用協會成員王大鵬的話來說，數據分析在他們全部工作中的重要性占到50%。

這和打仗時一樣，把士兵派到哪里、往哪里射擊非常重要，基于數據分析戰場情況才能幫指揮官做出正確的戰略布局。

如此大規模的事情，我們交給紅外相機來做，一個相機一年產生的視頻量就有上百TB。我們200多位線上志愿者來做人工甄別，去判斷動物的活動頻率、數量和種類，就像大海撈針一樣。

而且準確率很低，是核心問題。

這一邊在新疆，阿勒泰地區自然保護協會苦于海量視頻素材難處理；

而另一邊在北京，一家AI公司Baller-Tech也正“拿著錘子找釘子”，想在野生動物保護場景中找到落地方向。

幾乎是一拍即合，在朋友的牽線搭橋下，兩個團隊僅通過一次騰訊會議，就達成了合作意向。團隊成員方通簡后來感慨說：

我們就像星星遇到月亮，實現了一場從新疆到北京相隔幾千公里的雙向奔赴。

不過想要讓AI能準確識別河貍，難度并不小。

河貍的毛色呈棕黃色和暗褐色，喜夜間活動，白天很少出洞，善游泳和潛水。這意味著它們很容易和環境“融為一體”，采集到的夜間活動素材又很昏暗模糊，而且能拍到的全身圖像也很少，有時就是從水里冒個頭。

這對于數據工程師來說是個大挑戰，也進一步影響算法的優化。

Baller-Tech團隊在接受媒體采訪時笑稱，產品研發過程中，大家常常為拍到的動物是不是河貍爭得面紅耳赤，加上麝鼠和河貍生活在一起，數據工程師的發際線也因此又上移了一公分……

而更大的問題還在后面。

算法模型優化還只是前期工作，到了具體落地環節，算力問題要如何解決？

這直接關系到成本及可持續性。本身在公益組織里，錢不夠用就是常態，單拿出一大筆錢來支持算力幾乎是不可能的事。更何況，想要解決算力就要自己部署服務器，新疆北京兩地相隔太遠，會影響處理速度，同時后期維護的開支也不是個小數目。

而AI應用帶來的效果幾乎是立竿見影，4年來中國河貍數量增加到了620只、漲幅20%，被聯合國稱為“奇跡”，入選了聯合國COP15全球100個生物多樣性經典保護案例。

所以，怎樣把步子邁得再快一些，是兩個團隊都在默默思考的事。

很快，一個來自“云上”的新轉機來了。

一直以來都在和騰訊公益一起發起項目的協會成員注意到，一個技術公益創造營或許值得一試。

比賽能提供騰訊云智能AI技術和微搭低代碼平臺。其背后依托的公有云，日處理圖像超50億張，日處理語音超250萬小時，日處理自然語言超千億句，服務全球用戶超過12億。

這樣一來，算力問題迎刃而解。

基于云，Baller-Tech團隊能夠直接在云上部署模型、提供服務，阿勒泰地區自然保護協會可以自己從云上調用分析數據。便于開發者的部署、擴容、監控、展示一站式服務，也能讓技術團隊之后更加專注于算法的開發與優化上。

上云后，過去人工識別需要2-3個月、甚至半年都無法完成的事，現在只用2天就可以了。

由此，保護協會便能更快發現保護地河貍的生存情況，快速救治受傷河貍，并及時調整保護策略。

同樣得益于云計算，如今團隊已經開發出了一套專門針對野生動物監測數據的標注平臺，這在野生動物保護領域是一項前所未有的創新，目前正在申請軟著。

這個平臺的數據標注效率提高80%，針對光線不好的夜間數據專門做了優化，同時還降低了使用門檻。

更進一步，Baller-Tech團隊還在救助河貍的過程中找到了哈薩克語言翻譯等新場景，能夠幫助協會成員更好和當地牧民溝通，方便發動群眾力量保護河貍。

從這個小插曲也不難發現一個事實——技術助力公益的落地場景還有很多，但公益組織作為訴求方，有時難以發現新的落地機會，這時還需要技術方主動向前走一步，才能碰撞出新的火花。

而這樣的故事，如今也正在中國的東南角上演。

程序猿“杠上”黃疸病

很難想象，4個曾經天南海北、不同公司的程序員，會因為幫助新生兒檢測黃疸成為“戰友”。

黃疸，不是一種陌生的疾病。尤其在亞洲地區，新生兒普遍會出現黃疸癥狀。普通的生理性黃疸會發生在出生后2-3天內，持續7-10天左右就會消退。

如果消退后又復現、加重，或者長時間不消退，則可能是病理性黃疸。一旦出現類似情況，需要馬上重視起來，因為黃疸高危可能會對新生兒之后的肢體靈活程度、智力發展都造成影響，甚至出現語言障礙、癲癇等后遺癥。

我國是一個黃疸高發國家，2021年我國新生嬰兒人數約為1062萬人，具有黃疸癥狀的大約有513萬，占比約50%。

但目前情況是，我國大小醫院普遍對于黃疸都沒有專項解決辦法，如果發現黃疸跡象，很多醫生都會憑經驗把關，讓小孩回去多曬太陽。

這對于新生兒家長來說，恐怕不是滿意的解決方案。

一方面，醫生口中的“黃疸有點高/比較高”，很難讓家長有一個標準規范化的認知，擔憂會增加；

另一方面，出現黃疸癥狀后需要進行日常監測。想知道準確的數值，準確的檢測方法只有血測和黃疸儀兩種。

前者需要家長抱著小孩每天去醫院、抽血化驗，非常考驗時間和精力，扎針也會對小孩造成傷害。后者則屬于專項二類醫療器械，普通人很難擁有購買資質。

因此，黃疸的日常檢測一直都缺少一個既方便又快速的解決方案。

另一邊，身處互聯網行業的宋夏團隊也發現，身邊不少人都在為小孩黃疸困擾。

而黃疸的一大特點，就是表現癥狀十分明顯，即皮膚、鞏膜、黏膜以及其他組織和體液發生黃染的現象。

這對于懂技術懂算法的宋夏團隊來說，幾乎是道送分題，因為AI視覺檢測技術現在已經十分成熟。

當時，宋夏、郭學威、梁衛星、盧楊輝都還在不同的公司工作，甚至都不在同一個城市生活，四個人的最大特點就是都懂技術。

尤其是郭學威，本身就在做算法開發，個人項目在GitHub上攬星超過1600。宋夏本職是一位產品架構師，偏云計算方向。梁衛星是后端工程師，盧楊輝則有著多年前端開發經驗，此前職位已經做到負責人級別。

不過項目最初，大家身在天南海北，只能用閑暇時間來開發，所以項目一直處于草稿階段。

一個契機的出現，是第一屆騰訊Light公益創新挑戰賽啟動。當時大家很震驚：

沒想到還有這種比賽！

號召大家用技術做公益，而且賽道之一的兒童保護方向，和他們正在推進的項目非常契合。

但是由于留意到賽事的時間比較晚，所以團隊當時并沒有參賽。

第二年，又一屆騰訊Light公益創新挑戰賽啟動，這一次他們沒有放過機會，早早報了名，決定讓草稿狀態的項目正式向前推進。

基于自研算法和騰訊云計算平臺、微搭平臺的支持，團隊開發出了一個AI檢測黃疸的小程序。

家長只需對嬰兒身體相關部位拍照上傳，就能完成黃疸篩查，診斷結果會同步至醫院，由醫生做最終的決策治療。

團隊介紹，和類似的AI檢測黃疸小程序相比，他們在操作和識別速度上都能做到更快。

基于騰訊云微搭，小程序在識別速度上能夠做到毫秒級別。

普通小程序識別，需要家長自己對準標準線去拍攝，可能5、6次都不一定能拍準。微搭能夠讓小程序一波到位，即自動快速識別人體，再識別具體的部位，如額頭、前胸、手臂、腿等。宋夏解釋說，他們已經做到和做核酸人臉識別的水平幾乎一樣。

小程序對圖像畫質的兼容性也很高，100-200KB的圖像都能識別。

此外，騰訊云微搭幫助團隊將常規的表單頁面開發效率提升了300%，讓家長能更快速知道小孩的黃疸情況；騰訊云智能圖像識別技術，還把黃疸識別模型的準確率提升了5%。

目前，團隊開發的小程序應用已經植入到廣州市衛健委官方公眾號“廣州健康通”。家長們通過這個免費的小程序，能夠在家快速檢測寶寶的黃疸情況，醫生也能更及時給不同嚴重程度的病例開出診斷。

整個過程大約耗時10分鐘，準確率可達97%。

項目推出后，幾乎是立刻得到了很多家長的支持。小程序訪問量已經超過千萬次。

宋夏開玩笑說，現在大家對于這個項目支持地都有點“過分”了：

家長直接給醫院打電話提意見，妥妥的需求方啊。

發展到今年，項目還在不斷前進。據說項目的新版本將在近期發布，并增添新型樣本庫（新樣本數約16萬），中國寶寶檢測成功率上升4.7個基準點。

如何1+1+1>3？

在技術公益項目陸續推進落地的同時，產生的回響也越來越明顯。

阿勒泰地區保護河貍的案例，因為取得的出色成果曾登上過聯合國、央視的舞臺，并在網絡上引起很大反響。

實際上，還有不少類似的AI助力公益項目，正在一同走進大眾視野。

比如中山大學博士鄭銳強開發了“哇！白海豚 iDOLPHIN”小程序，通過把團隊多年來出海搜集的中華白海豚照片配上文字描述、音頻，以小科普的形式讓公眾了解和學習。

小程序數據庫中有超過36700張白海豚背鰭照片，通過AI進行識別，最后確定了超過2700頭個體。（辨別中華白海豚的關鍵就是通過它的背鰭）。如果公眾自己拍到了海豚照片，還能通過小程序上傳，用AI確定它是否是中華白海豚。目前單張照片識別準確率達到93%以上，從上傳照片、處理到反饋結果，整個過程僅需要10秒。

嘀嗒計劃推出的“Dida”小程序關注未成年人性教育議題。

他們通過圖像識別和實例理解，能夠生成語義相匹配的性教育小故事，給父母提供教育素材。基于NLP和語言識別技術，還能提供對話機器人，為性教育知識缺乏的父母答疑解惑。

實際上，技術對于公益的關注度一直都很高。

技術如今正在更主動擁抱公益。

《公益事業新版圖之技術公益人才篇》報告顯示，在受調查的技術人才中，有90%+參加過公益活動。

參與的原因大多是“力所能及做點善事”、“增加幸福感”、“對公益項目感同身受”、“通過公益提升自己”。

而對于從未參與過公益活動的技術人員來說，不是不想做公益，更大原因或許在于“不知道有哪些活動/如何參與”。

的確，社會中很多迫切需要關注的問題，都藏在隱秘的角落里，僅憑個人/單方面力量難以發現、更難以解決。

無論是初雯雯團隊保護河貍，還是宋夏團隊利用AI檢測黃疸，項目的快速推進落地都是以公益組織、技術人員、企業及政府等多方力量相互打通為前提。

這種連接的實現，不僅要求公益組織自身去開拓技術助力公益的可能，還需要技術能更加主動擁抱公益、有更多社會力量關注公益，更需要能夠有平臺促進各方的交流。

即把資金、技術、人匯集到一處，讓1+1+1>3。

但現狀是，公益領域這樣的平臺真的不多，走進大眾視野的就更少了。

宋夏坦言，最初看到騰訊Light技術公益創造營時，第一感受是“居然還有這種賽事”。

嗯，不光有，還已經堅持了3年。

就在最近，最新一屆騰訊Light技術公益創造營正式啟動。

和以前一樣，騰訊還將開放自家騰訊云智能AI能力和平臺資源，號召更多開發者投身到公益事業中，解決實際社會問題。

今年關注的議題為未成年人心理健康、老年人用網安全、生物多樣性保護。

而且我們觀察到，今年創造營開放的AI技術能力更多，包括超過300項AI原子能力，新增了包括虛擬人、同傳等AI技術產品，都可以自由使用。

但技術門檻真的不高，騰訊方面表示有基本的編程能力就行，AI能力將通過API方式向大家提供。

參賽作品形式可以是小程序、H5、APP等，騰訊將提供微搭、WeTest等專業云平臺作為技術支持，活動全程由開源云原生操作系統OpenCloudOS作為技術底座。

所有參賽隊伍都能獲得總計約90萬的資源包支持，具體如下：

最終，創造營將評選出1-2個公益創新項目和9個優勝項目。

公益創新項目，將獲得60萬現金公益資助，60萬云AI資助。

優勝項目，將獲得10萬現金公益資助，5萬云AI資助。

此外，騰訊技術公益創投計劃和騰訊Light技術公益創造營合作，開辟推薦渠道，相關入選項目可以獲得推優“直通車”資格進入創投計劃終審，如果入選也會獲得資金支持。

總之，就是盡可能把技術、資金、資源上的難題解決，發動更多力量來投身公益，把社會中“隱秘的角落”挖掘、照亮。

當然，關于如何解決公共議題，騰訊Light技術公益創造營也是只是參考答案之一。

公益普及，是一個任重道遠的社會議題。

尤其是技術助力公益，仍處于比較早期的階段。但我們已經能感受到，技術公益正在成為一種常態。無論是涉疫藥物互助平臺、還是河南水災互助文檔，民間力量開始自發將技術作為公益的一種常用手段。

但這也都還只是技術助力公益的第一步。

科技的本質，是為了推動人類進步。未來，技術助力公益將在這個基礎上加一個“共同”，即推動人類共同進步，讓更多隱秘的角落走入大眾視野。

你覺得呢？

對“騰訊Light技術公益創造營”感興趣的童鞋，可查詢官網了解更多內容：https://light.mofyi.tencent.com/