【AI守護地球】從危機到解方：以科技力守護大自然生態

Posted By judith on 9 月 29, 2025 in AI關鍵技術, vMaker, 特寫 | 0 comments

作者：Judith Cheng

文明發展所帶來的地球暖化與氣候變遷，正讓自然環境承受前所未有的壓力。人為的森林濫伐，使原始林逐漸消失；野生動物的棲地持續縮減，生態鏈因而失衡；海洋長期遭受污染與過度開發，更加速了生物多樣性的喪失。如果人類仍不採取積極行動，將面臨更頻繁的極端氣候、糧食資源短缺，以及無法逆轉的生態崩解。多山且四面環海的台灣也面臨同樣的挑戰：山林的過度開發帶來水土保持與珍稀物種生存的威脅；沿海則遭遇珊瑚白化、漁業資源衰退等問題，衝擊漁民生計與海洋永續。

而持續演進的科技可以成為守護地球任務的關鍵助力。例如世界各國有一些公私立團體或學術研究機構、環保組織，開始致力推動將人工智慧(AI)導入生態保護的不同層面，例如運用雲端運算大數據分析，進行氣候模擬、物種分布預測與污染源追蹤，以助力更有效的環境保護政策制定。在連網不易的偏遠區域，邊緣AI (Edge AI)影像與聲音辨識可偵測野生動物行蹤甚至盜伐、盜獵情形，提供即時預警。這些專案的共同特點，是在兼顧效率與成本的前提下，為複雜且急迫的生態挑戰提供解方，也讓人類有機會以前所未有的速度與規模守護地球。

AI助力全球野生動物保護

像是由美國非營利AI研究機構Allen Institute for AI (Ai2)於2015年推出的EarthRanger平台，是一個為野生動物保護區管理者、生態學家以及研究人員設計的AI軟體平台，能整合生態保護區巡守單位、學術研究團體設置的巡邏數據、紅外線攝影機、聲學感測器、衛星影像以及動物追蹤項圈等等資料，在統一平台上呈現即時資訊，以掌握野生動物、人員、設備與基礎設施的動態。

EarthRanger強調跨區域協作，已在全球76國、超過650個自然保護區應用。(圖片來源：EarthRanger官網)

EarthRanger強調跨區域協作，即使在無網路的偏遠地區仍能離線收集資料，並於回到訊號區域時自動同步，確保生態保護團隊成員始終掌握最新情況。迄今EarthRanger已在全球76國、超過650個自然保護區應用，Ai2 也計畫利用該平台開發機器學習模型，在雲端使用NVIDIA的GPU進行訓練，使其具備能預測野生動物行為的功能，例如可提前預警象群接近村莊導致的農作物破壞，以避免人象衝突。

AI多元應用：從雲端到在地守護

除了EarthRanger，全球各地還有其他以AI技術支援大自然保育的案例，例如Google與保育組織合作開發的Wildlife Insights平台，利用AI分析全球攝影機陷阱拍攝的影像，幫助科學家追蹤物種分布與數量，從而支持保育決策。微軟(Microsoft)的AI for Earth計畫則透過電腦視覺技術辨識與計數動物，支持包括阿拉斯加白鯨在內的多個保育項目，顯著提升環境監控效率。還有世界自然基金會(WWF)與Google合作的「Eyes on Recovery」專案，運用 AI 評估火災後野生動物的生態恢復情況，精準掌握生態系重建進度。這些案例顯示，AI技術在生態保育發揮的作用，涵蓋監控、預警到決策支持等多個不同層面，為全球野生動物與生態系統保護帶來新的科技動能。

台灣的大型海洋保育計畫「BlueTrend 藍色脈動」藉由發展AI平台管理海洋生物多樣性數據，以支持珊瑚礁及漁業資源的保護與研究。(圖片來源：BlueTrend藍色脈動官網)

而在台灣也有一些將AI應用於生態保護的專案。例如中興大學與深度學習公司新創公司DT42合作開發的AI系統，能透過監控影像辨識石虎，降低其遭遇車禍的風險；工研院的「AI有保琵」系統則能全天候辨識黑面琵鷺，即使群聚重疊也能精準統計數量；中華電信與國家公園署合作的AI碳匯量測專案，運用空中與地面影像分析，精準計算樹木碳吸收量，並推廣至環境教育與公民科學。大型海洋保育計畫「BlueTrend 藍色脈動」則發展AI平台來管理海洋生物多樣性數據，支持珊瑚礁及漁業資源的保護與研究。這些案例展現了台灣在結合AI與保育的實踐上，從物種監測、棲息地管理到碳匯計算，都能全面推動智慧保護與永續環境發展。

AI守護未來：從數據到行動

總結來看，AI在生態保育的角色愈發重要。無論是雲端大數據平台分析全球資料、邊緣裝置即時回應前線挑戰，還是跨國資料協作，都能讓人類以前所未有的精度與規模守護自然。科技雖非萬靈丹，但能為迫在眉睫的生態危機帶來具潛力的行動方針與工具支援。若能結合政策、研究、社群與國際合作，AI將不只是冷冰冰的演算法，而是守護地球的眼睛與耳朵，為大自然開啟永續未來。

（本篇文章經同意轉載自vMaker，原文連結；責任編輯：謝嘉洵。）