作者：歐敏銓
如果我們能夠用AI視覺看懂動物的細微行為及健康變化，只在必要時介入給予支援，那將會是動物研究及保育上的一大突破。
人工智慧的迅猛發展，正在不斷延伸它的觸角，而其中一項深具潛力且已展現成果的應用領域，就是動物觀察與健康照護。從森林到海洋，從動物園到自然保育場域，AI電腦視覺（Computer Vision）正以前所未有的方式，協助人類更細緻、更科學、更人道地理解與守護這些與我們共享地球的生命體。
看見牠們，從未如此精準
過去，動物的個體識別與行為追蹤依賴於繁瑣且侵入性的技術，例如裝設GPS項圈、蒐集DNA樣本，或是長時間人工觀察。然而，這些方法不僅成本高昂，更可能對動物造成壓力與干擾。
如今，AI電腦視覺技術的進步，使得透過攝影機與深度學習演算法，即可即時判別動物的身份、行為、健康狀態，甚至能追蹤族群的移動與繁殖情況，並提供持續性的監測資訊。這種非接觸、低干擾的方式，正在各種場域被實際應用，並取得突破性成果。
大熊貓的臉，AI看得懂
大熊貓（Giant Panda）作為全球最具代表性的保育物種之一，其保護工作始終備受關注。然而，由於大熊貓彼此之間外觀極為相似，即使是經驗豐富的專家也難以透過肉眼區分個體，更遑論追蹤牠們的健康情況、活動習性與繁殖行為。
中國成都大熊貓繁育研究基地的研究團隊，便針對這個問題開發出一套利用人工智慧辨識熊貓面部特徵的系統。透過Vision AI技術，系統可分析大熊貓臉部的細微差異，包括眼距、耳型、鼻紋與嘴型等，準確辨識出每一隻熊貓個體。這套系統的問世，讓照護人員能夠在不打擾牠們的情況下，持續追蹤健康變化與行為模式，例如是否異常靜止、食慾下降或出現焦躁行為。
熊貓的臉人分不清，但AI可以（Source）
這套技術的關鍵在於長期資料的累積與模型的精準訓練。透過數萬筆經過標註的熊貓臉部影像，電腦視覺系統得以不斷學習與修正，達成即時辨識與預警功能，真正實現全天候、零接觸的智慧照護模式。
小熊貓的隱微訊號，也逃不過AI的眼睛
相比起大熊貓，小熊貓（Red Panda）雖然沒那麼出名，但其保育挑戰卻更為嚴峻。牠們的全球族群數量在短短數十年間驟減超過一半，主要因棲地破壞與非法捕捉所致。小熊貓性情孤僻、警覺性高，即使在動物園中也容易受到環境變化影響，導致壓力或健康問題。
面對這樣一種敏感物種，中國碧峰峽野生動物世界採取了更細緻的AI監測策略。他們利用具備YOLOv8演算法的AI模型，針對小熊貓的日常行為進行即時分析。從活動範圍、互動頻率到休息時長，系統能夠主動判別異常行為模式，並通知飼養員進行進一步觀察。
用電腦視覺隨時分析小熊貓的日常行為（Source）
這種技術所帶來的最大優勢，是其”非侵入性”與”主動性”。相較傳統依賴人工紀錄或定期檢查的方式，AI系統可24小時持續運作，且不會打擾動物的自然行為。當某隻小熊貓突然減少進食或長時間不互動時，系統便能即時發出警示，幫助照護團隊及早應對潛在的健康問題。
海豚水下行蹤的可視化革命
除了陸地上的物種，海洋動物的行為監測同樣充滿挑戰。海豚的高速移動與潛水習性，使得人工觀察變得困難且片段。然而，海豚的健康與情緒變化，也往往從行為中表現出來，例如游動方式改變、社交互動減少或空間使用異常。
美國布魯克菲爾德動物園的研究人員，在海豚飼養區周圍安裝高解析攝影系統，並以電腦視覺技術持續分析牠們的動態。這些影像資料經由AI演算法處理後，能自動辨識海豚個體、追蹤其游動軌跡，並統計其日常行為分布。這樣的視覺化資料，讓管理員能夠了解海豚如何使用空間、與同伴的互動頻率，乃至是否出現異常行為。
運用雙攝影機追蹤分析海豚的行動狀況（Source）
例如，若某隻海豚原本常與其他成員互動，卻逐漸獨自游動，或長時間停留於角落，系統會標記這種改變，提供科學依據來評估其心理或生理狀態。這不只是科技的應用，更是對動物情緒福祉的積極回應。
在森林中蒐證：電腦視覺與野生物種的距離縮短
將鏡頭轉向人類鮮少涉足的自然森林，AI電腦視覺正成為研究人員的新利器。透過設置在樹林間的遠端紅外線相機與低功耗AI模組，科學家能蒐集大量影像資料，並進行自動分類與辨識。
這種方式特別適合用於追蹤稀有或夜行性的動物，如雲豹、穿山甲等。電腦視覺系統不僅能判別出物種類型，還可分析出其活動時間、方向與頻率，幫助研究人員掌握棲地使用情況與生態系統健康程度。
更進一步的應用正在開展中，例如結合聲學監聽與影像分析的多模態系統，可同步掌握動物叫聲與行為，進一步揭示其社會互動模式與領域行為，對族群保育與棲地規劃具有重大意義。
》延伸閱讀：「聽懂」海豚說什麼的AI模型：DolphinGemma
AI導入優勢與挑戰
當前電腦視覺在動物照護上的應用，已經不再只是「能不能看到」，而是「看見後能做什麼」。實際上，這項技術正悄悄地改變著動物園與自然保育場域中工作的方式，讓飼養員與研究人員的每一天都變得更有效率，也更貼近動物真實的需求。
以「圍欄使用分析」為例，過去動物園設計棲地多仰賴經驗與目測判斷，但現在透過熱區圖與行為軌跡分析，照護團隊可以清楚知道動物偏好棲息的空間在哪裡、哪些角落長期被忽視、甚至是哪些區域可能讓牠們感到壓力。這些視覺化資料不只優化棲地設計，更幫助飼養員針對性地設置玩具、食物或社交刺激，提升生活品質。
在實務運作層面，AI所帶來的最大轉變之一，是顯著減輕了日常監控的勞動負擔。原本需要人力反覆觀察、紀錄甚至輪班進行的監測任務，如今可交由電腦視覺模型持續執行，讓團隊有更多餘裕投入訓練強化、醫療照護或專業培訓等更具價值的工作。
串連遠端專業資源
而這套系統的智慧並不侷限於單一場域。透過即時影像串流與數據共享，照護人員可以將動物的行為資料遠端傳給外地的獸醫、行為學家或研究單位。當某隻動物出現疑似病徵時，不需要將牠移動或冒險介入，即可迅速獲得協助與判斷，大大提升了跨專業協作的效率與安全性。
甚至在大家都下班的深夜，這套系統仍然在守望。紅外線與微光攝影技術讓人們得以觀察動物在夜間的活動情形，而這原本幾乎無法做到而不打擾牠們。對於夜行性動物來說，這種低干擾的全天候觀察，提供了前所未有的行為洞察。
缺乏物種資料難訓練模型
然而，這場技術革新並非沒有挑戰。例如，每個物種的行為模式與語言皆獨一無二，若缺乏大量、高品質的訓練資料，就難以讓系統準確辨識或理解。例如某些稀有鳥類或靈長類的微表情與聲音反應，目前AI仍難以精準解碼。
此外，高階的設備建置成本也不容忽視。若要在戶外架設全天候、耐候性強的高解析度攝影系統與邊緣運算設備，對中小型動物園或研究單位來說，初期投資門檻仍偏高。
還有，無論技術再先進，固定的攝影鏡頭總存在視角死角。當動物進入洞穴、藏匿於植被間、或攀至高處，系統仍可能「失焦」。若要全面掌握動物的活動範圍，就必須大規模部署多角度攝影設備，這也意味著更高的複雜度與成本。
結語
AI電腦視覺技術的導入，不應被視為對自然的干預，而是一種讓人類更謙卑、更聰明地接近與理解自然的手段。從臉部識別大熊貓，到全天候追蹤小熊貓，再到分析海豚游動軌跡，AI的出現為動物照護帶來更高效率與更深層的洞察。
面對日益嚴峻的物種滅絕危機與氣候變遷壓力，電腦視覺讓我們得以更及時地發現問題、更精準地提供協助。它不只是技術的展現，更是一場跨物種的合作努力：一場來自矽晶片的注視，讓我們與動物之間的距離不再遙不可及。
》延伸閱讀：
How computer vision in zoos can improve animal care
Blending AI with wildlife conservation for a smarter tomorrow
- 當AI「看懂動物」：開展一場無聲的保育行動！ - 2025/06/30
- 【喚醒沉睡的手】AI x BCI開啟中風復健新契機 - 2025/06/27
- 嵌入式AI視覺套件比一比：OpenMV Cam H7 對決 Grove Vision AI V2 - 2025/06/26
訂閱MakerPRO知識充電報
與40000位開發者一同掌握科技創新的技術資訊！
