北京2020年8月21日 /美通社/ -- 西雙版納雨林，近300頭野生亞洲象的棲息地。它們在這里生活、棲息、繁衍，隨著種群規(guī)模的不斷增加，亞洲象的活動范圍也不斷擴大，一些大象頻繁走進村寨、城市“肇事”，隨之而來的是一個棘手的難題：人象沖突問題。
如今，隨著西雙版納國家級自然保護區(qū)亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)的初步建立，亞洲象的保護走上了一條數(shù)字化之路，從過去依靠人在雨林中四處“摸”象、預警用大喇叭吼，到如今實時在線的亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)，人與自然的和諧相處因為數(shù)字化技術顯得格外美麗。
聰明的大象不聽話
亞洲象是國家一級重點保護野生動物，作為陸地上最大的哺乳動物，亞洲象“大塊頭有大智慧”，嗅覺比狗還靈敏20倍，隨著近年來西雙版納野生動物保護工作逐步完善，亞洲象數(shù)量也在穩(wěn)步增加，其中一些飯量大的“不安分子”經(jīng)常不聽話跑出來光臨保護區(qū)周邊村莊，今天“打個劫”把莊稼吃了，明天“攔個路”破壞點財產(chǎn)，周邊居民可謂是“苦大象久矣”。
如何解決人象沖突難題？
過去的方法主要依賴人工，監(jiān)測觀察員每天穿梭在地貌復雜、道路不通的雨林之中，通過一天兩次的觀察，收集大象糞便、腳印等信息，或者通過無人機協(xié)作，來追蹤大象行為軌跡和預測路線，并對周邊居民發(fā)出預警。
這些人工監(jiān)測和預警的方法，雖然在過去數(shù)十年里，幫助西雙版納國家級自然保護區(qū)管護局（簡稱管護局）對亞洲象進行了有效的保護，使得亞洲象族群數(shù)量得到了良性恢復，但在數(shù)字化時代，人工方法面臨監(jiān)測數(shù)據(jù)粗放、效率較低，容易出現(xiàn)誤判、漏判的情況，預警信息傳遞也經(jīng)常滯后，無法實現(xiàn)實時監(jiān)測和預警，更難以對整個雨林統(tǒng)一管理和聯(lián)動、后續(xù)科研工作提供幫助。
如果從數(shù)字化角度來看，管護局過去所采取的保護方式存在升級空間：其一，數(shù)據(jù)采集需要更及時和全面，尤其對重要數(shù)據(jù)要及時采集和存儲；其二，采集的數(shù)據(jù)類型要更豐富，提升數(shù)據(jù)分析的維度，讓預警和決策有“數(shù)”可依；其三，各個區(qū)域需要進行統(tǒng)一的管理和分析，對整個雨林地區(qū)的監(jiān)測和科研工作提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支撐。
因此，要想通過數(shù)字化的技術手段去解決人象沖突這個難題，本質上要為西雙版納的亞洲象保護建立一個數(shù)字孿生體。所謂數(shù)字孿生即充分利用物理模型、數(shù)據(jù)采集、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映物理世界實體對象的全生命周期過程。
數(shù)字孿生體依賴高度的數(shù)字化，是物理世界實體對象一種實時動態(tài)的數(shù)字版克隆體。具體到西雙版納雨林中的亞洲象保護，通過建立數(shù)字孿生體，可以很好地將亞洲象的活動軌跡、生活習性、生態(tài)環(huán)境在數(shù)字世界中進行映射，然后根據(jù)數(shù)字世界中分析與判斷，為現(xiàn)實中亞洲象的監(jiān)測、預警工作提供科學、準確的決策支持。
一體化方案讓亞洲象保護有“數(shù)”
浪潮與西雙版納國家級自然保護區(qū)管護局聯(lián)合打造世界領先的亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)，融合云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術于一體，建立起從終端監(jiān)測、邊緣端快速識別推理、迅速預警和云端數(shù)據(jù)匯聚與模型訓練的一體化亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)。
整個保護系統(tǒng)就像是構建起一個保護亞洲象的數(shù)字孿生體，實現(xiàn)對亞洲象行為軌跡實時分析和預警，統(tǒng)一科學管理和保護。
具體來看，浪潮在西雙版納雨林地區(qū)構建了由數(shù)百個影像監(jiān)測系統(tǒng)構成的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實現(xiàn)全天候實時采集圖像及影像數(shù)據(jù)，并通過地面人員巡護監(jiān)測、無人機采集、智能視頻監(jiān)控、紅外相機監(jiān)控等多重手段，以及其它系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接，實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的匯集。
解決多維數(shù)據(jù)的實時采集，等于為之后的分析預警工作打下了堅實的數(shù)據(jù)基礎。有了強大的數(shù)據(jù)基礎，邊緣端的亞洲象識別模型可以進行全天候、毫秒級的亞洲象精準識別，十幾秒內，廣播、微信、短信、APP多個渠道會發(fā)布預警信息，邊緣端數(shù)據(jù)也將被傳輸至云端數(shù)據(jù)中心的亞洲象深度學習訓練平臺，幫助模型算法不斷優(yōu)化迭代，提高亞洲象監(jiān)測的準確性和實時性。
浪潮亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)解決了過去亞洲象保護的幾大難題：
一是數(shù)據(jù)采集的難題，亞洲象數(shù)量稀少、活動范圍廣，過去影像數(shù)據(jù)樣本少，沒有足夠的數(shù)據(jù)則無法為模型精度提升提供幫助；浪潮通過架設眾多采集站點，收集到大量亞洲象圖像資料，并且專門針對各種環(huán)境中的圖像識別難題，不斷對模型算法進行優(yōu)化，將亞洲象識別準確度提升到96%以上，處于國際領先水平。
二是多維度數(shù)據(jù)體系的難題，邊緣端經(jīng)過清洗處理的數(shù)據(jù)被用于建立亞洲象庫及生物多樣性庫，包括亞洲象活動時間、位置信息、影像、周邊環(huán)境特征、行動軌跡等，多維數(shù)據(jù)可以為科研人員進一步研究亞洲象飲食習性、活動區(qū)域、活動時間提供豐富的數(shù)據(jù)支持。
三是亞洲象實時分析和實時預警難題，在解決數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)體系建立之后，通過對數(shù)據(jù)進行AI實時分析、智能識別后將亞洲象位置信息、數(shù)量、移動方向等預警信息內容，定向推送到手機APP等終端設備，群眾、巡護員、管理人員可以及時掌握周邊地區(qū)亞洲象的活動情況，真正形成統(tǒng)一管理、協(xié)作的預警體系，讓亞洲象保護做到心中有數(shù)。
誰又是一體化保護系統(tǒng)的基石
從過去依靠人的經(jīng)驗到如今基于數(shù)據(jù)的科學決策，西雙版納的亞洲象生態(tài)保護如今開啟了數(shù)字化之旅。
西雙版納保護區(qū)建立起數(shù)據(jù)采集體系之后，每個月產(chǎn)生的視頻、圖片數(shù)據(jù)量就高達30TB，隨著監(jiān)測體系和數(shù)據(jù)采集體系逐漸完善，數(shù)據(jù)量在未來還將繼續(xù)增長。除了海量的視頻、圖片數(shù)據(jù)之外，還有地理位置數(shù)據(jù)等其他類型的數(shù)據(jù)，如何存儲和保護這些海量數(shù)據(jù)，并且為AI模型訓練提供足夠強大的性能支撐就成為西雙版納亞洲象保護的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
在整個一體化保護解決方案中，存儲的作用可謂是至關重要，不僅僅因為它是數(shù)據(jù)采集之后的保存之地，更是整個多維數(shù)據(jù)體系的基石，支撐著從識別、分析到預警各種應用系統(tǒng)的運行以及數(shù)據(jù)安全保護。
例如，浪潮大象識別模型高達96%的精準度就離不開浪潮存儲的功勞。在短短3個月之內，浪潮存儲將數(shù)十萬張大象圖片高效、反復地向AI識別模型進行“投喂”，用極致性能支撐起整個AI模型的訓練。浪潮存儲如此極致的性能，背后離不開其iTubro智能引擎，通過對前端AI模型的IO負載進行智能感知，將熱點數(shù)據(jù)識別出來并智能調度到高速SSD緩存層，實現(xiàn)百萬級IOPS在存儲系統(tǒng)并發(fā)流動，為AI模型訓練提供及時的數(shù)據(jù)“養(yǎng)料”。
另外，除了AI模型算法訓練之外，浪潮存儲還支撐起預警平臺中的各種應用，在毫秒內完成識別，十幾秒就能通過廣播、短信等發(fā)出預警，大幅提升預警效率和成果。
針對亞洲象保護的實時性和數(shù)據(jù)安全性要求，浪潮為西雙版納保護區(qū)打造了以AS5000為核心的“雙活存儲+影像存儲”的存儲平臺，雙活存儲建立起容災平臺，支撐起亞洲象保護的核心應用，當一臺存儲發(fā)生故障，另一臺存儲實時接管，讓前端業(yè)務基本無感；而浪潮影像大數(shù)據(jù)平臺則提供PB級存儲空間，滿足保護區(qū)對于視頻、圖片等海量數(shù)據(jù)的存儲需求。
總體來看，亞洲象生態(tài)保護系統(tǒng)的初步建立，是浪潮在野生動物保護的一次探索與創(chuàng)新，也是AI、大數(shù)據(jù)、存儲等數(shù)字化技術在傳統(tǒng)行業(yè)領域的一次成功實踐，充分證明了數(shù)字化技術的價值所在。隨著數(shù)字化技術在野生動物保護中得到更多應用，人與自然的和諧之美有望得到更多展現(xiàn)。
