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  镜头轻扫，定格水鸟。百公里外，北京工商大学的一间实验室里，屏幕上跃出精准识别结果：苍鹭1只，普通鸬鹚2只。

  如此诗意的监测场景，是河湖鸟类智能监测系统的工作日常。这套系统由北工商计算机和AI学院副院长赵峙尧团队和北京市水文总站（北京市水务局水质水生态监测中心）联合研发。

  从实验室的算法攻坚到京郊河湖的站点布设，赵峙尧带领团队攻克重重难关，建成了国内首个引领性河湖鸟类智能监测站网。15个监测终端覆盖北京五大水系，精准识别106种“精灵”，让人工智能成为感知生态变迁的“智能明眸”。

  这份融合AI与生态保护的科研成果，不仅为首都水生态健康评价提供硬核支撑，更勾勒出科技赋能生态文明建设的生动图景。

  “以前监测鸟类，全靠工作人员开车沿水库巡查。密云水库沿岸一圈上百公里，挨个儿跑监测点，一天都转不完。还常常会出现‘守株待鸟’空等半天，或与珍稀鸟类擦肩而过未被发现的情况。”曾多次跟着水文站监测人员环水库实地调研的赵峙尧，这样描述传统河湖鸟类监测的困境。

  谈起这套系统研发的缘起，赵峙尧的思绪回到10年前。2017年，他入职北京工商大学，很快就找到了科研的方向和定位：“市属高校的科研要立足于服务首都经济社会持续健康发展。我们团队的优势是智慧环保，这与我读博时研究的复杂动态系统智能健康管理方向有着天然的内在契合。”

  最初，赵峙尧的研究聚焦水体富营养化评估。他带领团队依托人工智能技术，监测水中溶解氧、氮磷、藻类等指标，与北京市水文总站建立了紧密的合作伙伴关系。随着合作不断深入，新的需求让他看到了新的科研方向——

  河湖鸟类是水生态健康的“晴雨表”，迁徙候鸟对栖息地的生态环境质量更是有着极高要求。2020年，北京市水务局发布国内首个水生生物调查技

  术规范区域标准，将河湖鸟类等生物指标列为重要监测对象。系统化、精准化的鸟类监测数据，成为首都水生态保护工作的迫切需求。但传统的河湖鸟类监测方式依赖人工操作，所得的数据零散、连续性差，无法匹配水生态健康评价的规范要求。

  赵峙尧敏锐地捕捉到，人工智能技术在该领域大有可为。彼时，国内虽有将AI应用于鸟类监测的尝试，但存在算法精度不足、与实际应用脱节等短板。赵峙尧计划打造一套“技术+应用”的一体化解决方案。2021年9月，他带领团队真正开始启动河湖鸟类智能监测项目调研。

  经过4年多的潜心研发与反复打磨，赵峙尧团队成功研发出河湖鸟类智能监测系统，并分两期在密云水库、官厅水库等点位建设了15个监测站点。“硬件+软件+算法”的一体化装备全天候值守，鸟类监测完成了“自动化捕捉、智能化识别、精准化统计”的全流程升级。

  系统采用云边协同架构，前端边缘端设备负责图像采集与初步处理，后端云端平台实现数据存储、模型迭代与结果输出。前端设备搭载了团队自主研发的智能控制算法，可从容应对强光、逆光、树木遮挡、鸟类快速移动等复杂野外场景，“哪怕几百米外模糊的飞鸟影像，也能被精准捕捉。”后端智能计算服务端依托深度学习模型，实时完成鸟类种类识别与数量统计，常规鸟类识别准确率达97%以上，针对珍稀鸟类还专门设置了人工干预机制，全方位确保监测数据的精准可靠。

  自2022年首个站点建成以来，该系统已累计拍摄8.6万余张鸟类影像，涵盖106种河湖常见及珍稀鸟类。其中，普通鸬鹚、苍鹭等优势物种的记录数量分别突破3万只、2万只，为鸟类种群动态分析筑牢了翔实的数据根基。

  现在，这些连续、精准的监测数据，让首都水生态的变化有了“用数据说话”的底气，慢慢的变成了北京市水生态健康评价的基础依据，被正式纳入年度水生态监测评价报告。

  从工业智能到生态智能的跨界突破，从一纸规划到“遍地开花”的监测站网，背后是赵峙尧团队千余个日夜的攻坚克难。

  赵峙尧回忆：“水务部门要求将点位选在鸟类集中的最佳观测位置，但这一些地方往往地形复杂、供电困难；团队倾向于选在条件适宜建设的区域，但又担心监测效率受影响。”

  一个位于密云水库的鸟类栖息地，成了团队与水务部门讨论的焦点。那里是候鸟迁徙的重要停留地，生态专家强烈推荐作为监测点。但点位附近交通不便，车辆需要穿越300多米的荆棘丛林才能抵达，建设和维护的难度极大。

  “冬天去选址点，寒风刺骨，脚下全是枯枝。”赵峙尧回忆，为了验证选址的可行性，小组成员带着150多斤重的设备样机，多次徒步往返，测试信号、勘察地形。站点的建设方案，团队与北京市水文总站共同修改了十余次。最终，团队克服了困难，用一个月的时间建成了首个监测点。

  这样的挑战在此后的监测点建设中多次出现。有的站点要应对松软的河滩淤泥，需要浇筑更牢固的混凝土基础；有的站点离河岸较远，需要优化摄像头焦距、提升监测范围。为此，团队总结出一套“因地制宜、灵活适配”的总体方案：对地形复杂的核心观测点，优化基础结构设计，采用太阳能供电解决无电难题，用长支柱防范水库涨水淹没设备；对条件适宜的区域，简化建设方案，直接浇筑水泥基座固定设备。15个站点，15套个性化定制方案。“为了平衡监测效果与建设可行性，每个站点的设计都不一样。”赵峙尧说。

  监测点建设难题解决后，新的挑战接踵而至——数据缺乏。训练精准的鸟类识别模型，需要大量真实的野外鸟类影像数据。然而，团队当时就没有可用数据，网络上的鸟类图片多为艺术化拍摄，与野外实际场景差距巨大。

  “实验室里训练的模型，用网络图片测试，准确率能达到90%以上。但用野外实拍图片测试，准确率就骤降到了50%以下。”赵峙尧说，野外影像中，鸟类姿态不规则、遮挡严重、光线多变等，都是模型识别的“拦路虎”。

  为了解决数据难题，团队开启了“全员拍鸟”模式。项目初期，团队20名成员排班，每天凌晨5时起床，通过设备自动拍摄与人工补拍结合的方式，在各个监测点采集影像。“我们设定了每20分钟自动拍摄一次的自动模式。遇到鸟类活动频繁时段，就手动密集拍摄。”赵峙尧介绍，仅2022年4月，首个站点就拍摄了4000余张鸟类影像。

  意料之内，早期采集到的水鸟图像里，有一半以上存在识别错误。为了矫正错误，赵峙尧邀请鸟类专家、北京师范大学生命科学学院副教授夏灿玮对团队开展培训，“要让小组成员先学会精准识别规定的水鸟种类。”

  之后，赵峙尧带领团队对每一张影像进行人工校对，标注鸟类种类、数量、姿态等信息。“最忙的时候，每个小组成员每天要标注几百张图片，眼睛都熬红了。”经过半年努力，团队积累了首批20种鸟类、每种200张的野外影像数据，为模型优化提供了核心支撑。

  尽管如此，系统的首次测试结果还是不尽如人意——识别精度未达预期，还出现了“张冠李戴”的情况，“比如，把普通秋沙鸭识别成鹊鸭、把白鹭识别成苍鹭等情况，时有发生。”

  “压力很大。”回忆起那段日子，赵峙尧说，水文总站对技术标准和项目进度有严格要求，团队士气也有些低落。他带领团队逐一排查问题，“除了数据不足，模型对野外复杂环境的适应性也亟待提升。”

  团队一直在优化拍摄策略，调整算法参数，开发了模型自学习模块、多维度数据融合算法等关键技术，解决了野外复杂环境下鸟类识别的诸多难题。

  “最核心的突破是实现了模型的动态迭代升级。”赵峙尧介绍，团队创新开发了“专家智库模块”，当系统识别结果存疑时，专家可人工校对，校对后的影像数据会自动纳入训练集，让模型定期“复习”、更新，不断的提高识别精度。

  团队还攻克了“样本遗忘”的难题。针对部分迁徙鸟类长期不出现导致模型识别精度下降的问题，他们设计了特殊的训练集选择策略。让模型在更新过程中兼顾新数据与历史数据，保持长期记忆能力，提升监测的稳定性。

  “我们的系统已经更新到6.5版本。”赵峙尧介绍，如今，该系统常规鸟类识别准确率稳定在97%以上。

  画面上，一只纤身修颈的白色水鸟，优雅地停驻在荡漾的碧波、纤长的苇草和素净的砾石之间。画面正下方，标注着说明：“黑面天使”，世界濒危鸟类黑脸琵鹭首现官厅水库——北京市河湖鸟类AI智能观测站于2022年8月23日拍摄。

  “这是北京地区首次找到黑脸琵鹭的影像记录。”回忆起拍摄当天的情形，赵峙尧至今仍语带兴奋。

  2022年8月23日下午，赵峙尧坐在办公的地方电脑前，指尖轻划鼠标，逐帧核查各监测站点传回的当日影像。当时系统的智能识别模型正处于迭代优化的关键期，因此他坚持每天抽查核心站点数据。屏幕上，白鹭翩飞，苍鹭伫立，绿头鸭游弋……各种水鸟闪过眼前，系统自动标注的识别结果大多准确。

  此时，一组14时许的拍摄画面跳入视野，让赵峙尧的动作骤然定格——画面中央的水鸟体态纤细、羽毛洁白，乍看与白鹭无异，可喙部却透着异样。

  赵峙尧拖动鼠标将影像放大两倍，仔仔细细地观察水鸟的喙部：那不是白鹭细长尖锐的嘴型，反倒宽扁如勺，前端微微弯曲，泛着暗沉的黑色。系统标注的“白鹭”两个字，此刻显得格外刺眼。“当时，我跟着北师大的夏老师已经学了半年，常见水鸟的辨别要点都熟记于心。”这只“白鹭”别具一格的嘴型，令他绷紧了神经。

  赵峙尧通过后台系统远程操控，寻找水鸟的身影。令他惊喜的是，那只水鸟并没有飞走，仍停留在原地。他果断将自动拍摄模式，改为人工拍摄模式，那只“黑面精灵”清晰地出现在屏幕上——它悠然踱步于水中，宽扁黑嘴在水面轻扫，偶尔低头觅食，姿态优雅从容。

  赵峙尧完整捕捉下了它各个角度的身姿，随即将这组序列影像第一时间发送给夏灿玮副教授辨别。同时，他还联系了北京市水文总站的技术人员，协调鸟类专家进行“会诊”。

  这是一种世界濒危的鸟类，全球仅有数千只。此前，北京地区仅有零星文字记录，从未有过影像佐证。换言之，这是北京地区首次获得该物种的清晰影像记录！

  几天后，北京市水务局正式对外发布黑脸琵鹭“首秀”的消息和影像，让公众通过新闻报道，认识了难得一见的“黑面精灵”。而黑脸琵鹭的造访，也成了北京水生态保护成效的“硬核佐证”。

  对于赵峙尧和他的团队来说，这只黑脸琵鹭的出现，不仅验证了技术的价值，也成了项目推进的重要节点。之后，他带队以此为契机，优化了智能识别模型的珍稀物种特征提取算法，完善“专家智库”模块，新建了珍稀鸟类快速响应机制——一旦系统监测到疑似珍稀物种，便自动提醒人工介入复核。

  如今，河湖鸟类智能监测技术已从北京走向更广阔的天地。赵峙尧介绍，目前，河湖鸟类智能监测技术已在新疆、内蒙古等多地落地应用，为全国河湖生态监测智能化升级提供了可复制的范本。

  站在新的起点，赵峙尧对项目未来有着清晰的规划：“我们要实现从无到有、从有到优、从优到强的跨越。”他说，团队将与北京市水务部门继续合作，拓展北京市河湖鸟类监测站点覆盖面，构建更完善的监测网络。同时，将技术拓展到更多水生态指示生物，打造“全要素水生态健康智慧化感知网络”，为首都水生态健康评价提供更全面支撑。

  依托项目积累的丰富鸟类影像资源，赵峙尧带领团队联合学校艺术专业学生，制作了科普图册、科普视频、科普网站等多种科普材料，生动介绍河湖鸟类的生存习性、保护意义。相关成果获得“北京市科协科普创新成果Top10（前10名）”的好成绩。在繁忙的科研工作之余，赵峙尧还担任着北京工商大学附小的科学副校长，定期走进中小学校园，用孩子们听得懂的语言，讲述AI和生态监测的故事。

  “科研的价值不是纸上谈兵，而是解决实际问题。”赵峙尧说，他追求的从来不是虚无缥缈的“突破”，而是让“接地气”的科研成果推动社会进步，让人工智能技术真正服务于人们的生活。返回搜狐，查看更加多