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在全球生物多樣性快速喪失的背景下，準(zhǔn)確理解和監(jiān)測生物多樣性變化顯得尤為重要。
目前全球約有 870 萬種真核生物，但僅有約 200 萬種得到正式描述。即便是已知物種，我們對其分布、種群動態(tài)、生態(tài)功能等認(rèn)知也存在巨大空白。
最近，由麥吉爾大學(xué)（McGill University）和匹茲堡大學(xué)（University of Pittsburgh）牽頭，聯(lián)合麻省理工（MIT）等多家研究機(jī)構(gòu)的團(tuán)隊發(fā)表了一篇綜述，系統(tǒng)探討了人工智能（AI）技術(shù)如何幫助克服這些認(rèn)知障礙。
論文不僅系統(tǒng)總結(jié)了 AI 在生物多樣性研究中的現(xiàn)狀，還為跨學(xué)科合作指明了方向，對推動生物多樣性科學(xué)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。
該研究以「Harnessing artificial intelligence to fill global shortpositions in biodiversity knowledge」為題，于 2025 年 2 月 20 日發(fā)表在《Nature Reviews Biodiversity》。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-56733-w
生物多樣性認(rèn)知短板
生物多樣性監(jiān)測與保護(hù)長期受限于數(shù)據(jù)獲取與分析能力，自 1980 年代起，生態(tài)學(xué)界逐步確立困擾大規(guī)模生物多樣性知識的七大不足：
Linnaean（分類描述）、Prestonian（豐度的估計和模式）、Wallacean（生物地理物種分布）、Hutchinsonian（非生物耐受性和基本生態(tài)位）、Raunkiaeran（功能性壯變異）、Darwinian（進(jìn)化關(guān)系） 和 Eltonian shortfalls（物種相互作用）。
圖示：生物多樣性知識的七個不足。（來源：論文）
這些系統(tǒng)性缺陷嚴(yán)重制約著《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》（GBF）2030 年目標(biāo)的實現(xiàn)。
相關(guān)鏈接：https://www.cbd.int/gbf
傳統(tǒng)監(jiān)測手段在物種分布追蹤（Wallacean 缺口）和種群動態(tài)監(jiān)測（Prestonian 缺口）方面存在時空分辨率低、覆蓋范圍有限等缺陷，而新興傳感器網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、音頻、DNA 等）亟需新型分析方法。
AI 技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）在計算機(jī)視覺（Computer Vision）和自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域的突破，為整合異構(gòu)數(shù)據(jù)、提升生態(tài)模型預(yù)測能力提供了新范式。
圖示：人工智能在填補生物多樣性知識空白和下游應(yīng)用方面的潛在作用。（來源：論文）
技術(shù)路線演進(jìn)與核心挑戰(zhàn)
當(dāng)前人工智能（AI）在生物多樣性研究中的技術(shù)進(jìn)展主要體現(xiàn)在三個方面：基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的自動化監(jiān)測系統(tǒng)（如無人機(jī)與聲學(xué)記錄儀）、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合建模（整合圖像、DNA與遙感數(shù)據(jù)），以及生物性狀量化分析（如形態(tài)與功能性狀提?。?。
在物種識別領(lǐng)域，視覺語言模型（Vision-Language Models，VLMs）通過跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)，成功實現(xiàn)跨物種圖像特征提取，展現(xiàn)出在大規(guī)模分類任務(wù)中的潛力。
聯(lián)合物種分布模型（Joint Species Distribution Models，JSDMs）則突破傳統(tǒng)單物種建模局限，整合衛(wèi)星遙感、環(huán)境 DNA（eDNA）和公民科學(xué)觀測數(shù)據(jù)，顯著提升了物種分布預(yù)測的空間精度。
然而技術(shù)演進(jìn)面臨三重核心挑戰(zhàn)：
1、長尾分布困境——稀有物種在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中占比不足，導(dǎo)致模型在實驗室與野外場景的識別性能差異顯著；
2、地理泛化瓶頸——模型在不同地理場景下的性能衰減顯著；
3、生態(tài)語義隔閡——現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)框架難以編碼種群動態(tài)方程等生態(tài)過程機(jī)制，限制了其在生態(tài)研究中的應(yīng)用。
關(guān)鍵技術(shù)突破與驗證
突破性進(jìn)展體現(xiàn)在多模態(tài)融合與知識引導(dǎo)學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
1、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合——基于對比學(xué)習(xí)框架的多模態(tài)模型，通過聯(lián)合編碼 DNA 條形碼與顯微圖像數(shù)據(jù)，顯著提升了物種分類的準(zhǔn)確性。這種方法在生物多樣性研究中展現(xiàn)了跨模態(tài)表征對齊的潛力，特別是在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色。
2、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)建?！?Eltonian（物種相互作用）研究中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks, GNNs）被用于構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測物種相互作用關(guān)系。相比傳統(tǒng)方法，GNNs 在捕捉復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面表現(xiàn)出更強(qiáng)的能力。
3、種群動態(tài)預(yù)測——整合機(jī)理知識（如 Leslie 矩陣）與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型（如LSTM）的混合方法，在種群動態(tài)預(yù)測中表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。這種方法不僅提高了模型的預(yù)測精度，還增強(qiáng)了模型在長時序預(yù)測中的可靠性。
開放問題與未來突破方向
基礎(chǔ)模型（Foundation Models）的生態(tài)適配性成為攻堅重點：
1、機(jī)理-數(shù)據(jù)融合架構(gòu)——將 Lotka-Volterra 方程等生態(tài)動力學(xué)模型嵌入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNNs），在生態(tài)系統(tǒng)模擬中展現(xiàn)出潛力，顯著提升了長期預(yù)測的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
2、小樣本學(xué)習(xí)范式——基于元學(xué)習(xí)（Meta-learning）的 Few-shot 分類器在小樣本生物多樣性監(jiān)測中表現(xiàn)出色，為稀有物種的跨區(qū)域識別提供了有效解決方案。
3、邊緣計算部署——輕量化模型在智能相機(jī)陷阱等邊緣計算設(shè)備中降低了功耗，但在熱帶潮濕等極端環(huán)境下的設(shè)備適應(yīng)性仍需進(jìn)一步優(yōu)化。
未來應(yīng)優(yōu)先開發(fā)動態(tài)過程感知模型（dynamic process-aware models），通過同化衛(wèi)星影像、聲學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò)和 DNA 元條形碼等多模態(tài)數(shù)據(jù)流，構(gòu)建瀕危物種棲息地選擇的實時反饋系統(tǒng)，實現(xiàn)棲息地適宜性預(yù)測的動態(tài)更新，為自適應(yīng)保護(hù)決策提供量化依據(jù)。
在遺傳多樣性缺口監(jiān)測中，納米孔測序（Nanopore Sequencing）與 AI 模型的結(jié)合展現(xiàn)了高效性，為野外實時基因分型提供了技術(shù)支持。
未來展望
AI 技術(shù)正在重塑生物多樣性研究的范式，其價值不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理效率的量級提升，更在于啟發(fā)性發(fā)現(xiàn)（如通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)識別隱性生態(tài)關(guān)系）。
當(dāng)前亟需建立跨學(xué)科協(xié)作平臺，將生態(tài)學(xué)機(jī)理知識編碼為機(jī)器學(xué)習(xí)約束條件，同時防范技術(shù)濫用風(fēng)險（如物種定位數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致的盜獵風(fēng)險）。
展望 2030 年，融合過程模型與 AI 的「下一代生物多樣性觀測網(wǎng)絡(luò)」，有望實現(xiàn)從基因到生態(tài)系統(tǒng)的全景式認(rèn)知躍遷，為全球保護(hù)決策提供實時動態(tài)支持。
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