清晨，密雲水庫，晨光漫過水面。一架高清雲台攝像機靜立淺灘，鏡頭輕掃，定格水鳥。百公裡外，北京工商大學的一間實驗室裡，屏幕躍出精准識別結果：蒼鷺1隻，普通鸕鹚2隻。

這不是科幻場景，而是趙峙堯團隊研發的河湖鳥類智能監測系統的工作日常。2021年，北京工商大學計算機與人工智能學院副院長趙峙堯帶著團隊，與北京市水文總站聯合啟動了這個跨界項目。四年攻堅，他們建成國內首個引領性河湖鳥類智能監測站網——15個監測終端覆蓋北京五大水系，精准識別106種“精靈”，讓AI成為感知生態變遷的“智能明眸”。從算法攻堅到站點布設，從數據匱乏到模型迭代，這支高校團隊用“接地氣”的科研，為首都水生態健康評價提供了硬核支撐，更探索出一條“高校研發—政府應用—生態受益”的科教融合新路徑。

從“守株待鳥”到“AI值守”：技術破題回應生態急需

“以前監測鳥類，全靠工作人員開車沿水庫巡查。密雲水庫一圈上百公裡，挨個跑監測點，一天都轉不完。還經常出現‘守株待鳥’空等半天的情況。”曾多次跟著水文站人員實地調研的趙峙堯，對傳統監測的痛點感同身受。

轉機出現在2020年。北京市水務局發布國內首個水生生物調查技術規范地方標准，將河湖鳥類列為重要監測對象。系統化、精准化的鳥類數據成為水生態保護的迫切需求，但人工方式數據零散、連續性差，無法匹配新標准。

趙峙堯敏銳捕捉到這一“剛需”。他的團隊長期深耕智慧環保，在水體富營養化評估等領域與水文總站已有合作基礎。“市屬高校的科研要立足於服務首都經濟社會發展。我們團隊的優勢是人工智能，完全可以用技術解決生態監測之困。”

2021年9月，項目正式啟動。團隊要做的，是一套“硬件+軟件+算法”的一體化解決方案——前端設備自動捕捉鳥類影像，后端模型實時識別種類與數量。

然而，第一道坎就讓人頭疼：監測站點怎麼選？水務部門要求點位設在鳥類最集中的棲息地，但這些地方往往地形復雜、供電困難。密雲水庫的一處鳥類停留地成為焦點——那裡是候鳥遷徙重要通道，但車輛無法直達，需要穿越300多米荊棘叢林。

“冬天去選址，寒風刺骨，腳下全是枯枝。”趙峙堯回憶，團隊成員扛著150多斤的設備樣機，多次徒步往返，測試信號、勘察地形。站點建設方案與水文總站反復修改了十余次。最終，團隊用一個月時間建成了首個監測點。

此后，團隊總結出一套“因地制宜”方案：對地形復雜的核心觀測點，優化基礎結構，採用太陽能供電﹔對條件適宜的區域，直接澆筑水泥基座。15個站點，15套個性化定制方案。“每個站點的設計都不一樣。”趙峙堯說。

團隊在大寧水庫為邊緣端站點選址

千余日夜“死磕”精度：從50%到97%的算法躍遷

站點建起來了，更大的挑戰接踵而至——數據缺乏。訓練精准的鳥類識別模型，需要大量真實的野外影像。但網絡上的鳥類圖片多為藝術化拍攝，與野外實際場景差距巨大。

“實驗室裡訓練的模型，用網絡圖片測試准確率能到90%以上，但用野外實拍圖片一測，直接掉到50%以下。”趙峙堯說，野外影像中鳥類姿態不規則、遮擋嚴重、光線多變，都是識別的“攔路虎”。

怎麼辦？團隊開啟“全員拍鳥”模式。20名成員排班，每天凌晨5時起床，通過設備自動拍攝與人工補拍結合，在各個監測點採集影像。僅2022年4月，首個站點就拍攝了4000余張。

早期採集的圖像，一半以上存在識別錯誤。趙峙堯請來鳥類專家、北京師范大學生命科學學院副教授夏燦瑋給團隊培訓，“先讓團隊成員學會精准識別水鳥種類。”之后，團隊對每一張影像進行人工校對，標注種類、數量、姿態。最忙時，每人每天標注幾百張圖片，“眼睛都熬紅了”。半年后，團隊積累了首批20種鳥類、每種200張的野外數據。

但首次系統測試結果仍不盡如人意——識別精度未達預期，還出現“張冠李戴”：把普通秋沙鴨識別成鵲鴨，把白鷺識別成蒼鷺。“壓力很大。”趙峙堯坦言，水文總站對技術標准要求嚴格，團隊士氣有些低落。

團隊逐一排查問題，優化拍攝策略，調整算法參數。最核心的突破是開發了“專家智庫模塊”——當系統識別結果存疑時，專家可人工校對，校對后的影像自動納入訓練集，讓模型定期“復習”、迭代更新。團隊還攻克了“樣本遺忘”難題：針對部分遷徙鳥類長期不出現導致模型精度下降的問題，設計特殊訓練集選擇策略，讓模型兼顧新數據與歷史數據，保持長期記憶能力。

如今，系統已迭代到6.5版本，常規鳥類識別准確率穩定在97%以上。

“黑面天使”現身：科研反哺生態與育人的雙重答卷

2022年8月23日下午，趙峙堯坐在電腦前逐幀核查各站點影像。屏幕上，一隻水鳥讓他驟然定格——體態纖細、羽毛潔白，乍看像白鷺，可喙部卻寬扁如勺、前端微彎、呈暗黑色。系統標注的“白鷺”顯然錯了。

趙峙堯通過后台遠程操控，發現那隻鳥並未飛走。他果斷轉為人工拍攝模式，完整捕捉下它各個角度的身姿。經鳥類專家“會診”，結果振奮人心：這是世界瀕危物種——黑臉琵鷺。北京地區此前僅有零星文字記錄，從未有過影像佐証。這是首次獲得該物種的清晰影像記錄！

幾天后，北京市水務局正式發布這一消息。黑臉琵鷺的“首秀”，成了北京水生態保護成效的“硬核佐証”。對趙峙堯團隊而言，這不僅驗証了技術價值，更成為項目推進的重要節點。此后，團隊優化了珍稀物種特征提取算法，新建了快速響應機制——一旦系統監測到疑似珍稀物種，自動提醒人工介入復核。

科研的價值不止於技術突破。依托項目積累的豐富影像資源，趙峙堯帶領團隊聯合學校藝術專業學生，制作了科普圖冊、視頻、網站等，生動介紹河湖鳥類保護意義，相關成果獲“北京市科協科普創新成果Top10”。在繁忙的科研之余，他還擔任北京工商大學附小的科學副校長，定期走進中小學，用孩子們聽得懂的語言講述人工智能和生態監測的故事。

“科研的價值不是紙上談兵，而是解決實際問題。”趙峙堯說。如今，這套河湖鳥類智能監測技術已從北京走向全國，在新疆、內蒙古等多地落地應用。從“從無到有”到“從有到優”，團隊正與水務部門繼續合作，拓展站點覆蓋面，打造“全要素水生態健康智慧化感知網絡”。

水生態鳥類自動監測站官廳水庫1號站

從算法攻堅到野外勘測，從數據匱乏到模型迭代，趙峙堯團隊用四年時間，將人工智能“種”在了京郊河湖岸邊。這不僅是技術突破，更是一所市屬高校主動對接首都需求、以有組織科研服務生態文明建設的生動樣本。學生們在項目中親手標注數萬張圖片、參與算法優化，在真刀真槍的攻關中練就了硬本領。教育、科技、人才，就這樣在一隻鳥的識別、一套系統的打磨中，悄然融為一體。未來，團隊將繼續深耕，用科技為首都的碧水藍天寫下更多詩意注腳。

作者：北京工商大學

來源：前線客戶端