雪豹，因生活在雪线以上而得名，作为该区域内食物链顶端的捕猎者，被誉为“雪山之王”。“王”的贵气，在于通身的灰黑色艾叶斑纹，在于它游走于峭壁间矫若惊鸿的英姿，更重要的是，它是高原生态系统的旗舰物种，也是判断生态健康与否的风向标。

为了观察到像雪豹这样行踪隐秘的物种，同时减少对它们正常活动的干扰，动保研究人员通常会在其栖息地内长期架设红外相机，一旦有动物从镜头前经过被红外线感应到，就能拍下它的照片和视频。

据山水自然保护中心的保护工作者介绍，由于雪豹身上的斑点就像人的指纹一样独一无二，自带“身份证”，保护工作者需要辨认雪豹们分别是谁、在某一天经过了哪个红外相机，据此推测当地一共有多少只雪豹、了解每只雪豹的活动范围、甚至有机会观察到雪豹的捕食、育幼等行为。这些零碎的信息最终会被整合到数据库中，用于长期的物种研究，以制定有效的保护策略。

先前，这种研究方法的最大痛点在于过度依靠人工，一个项目点每年回收50万张照片，只靠人工识别就得花上约300个小时，也就是让一个人连续37天每天做识别工作8小时。

如今，全场景AI框架昇思MindSpore应用于山水自然保护中心的野外红外相机照片物种识别中，这也是首次基于国产AI框架的开源模型对物种识别的运用。深度学习算法可以利用已有的数据训练图片识别模型。华为和山水在近半年的合作开发中基于昇思MindSpore框架的YOLOv3目标检测模型，开发出单张推理展示页面和批量推理工具，已经处理了28万张红外照片。

与人工识别相比，同样是识别50万张照片，机器只需要花两天半左右的时间，就能完成批量的初步筛选。虽然最终的物种认定仍需要专家来鉴定复核，但AI物种识别的应用仍能为研究工作精简一半以上的时间。

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