遠(yuǎn)在哥斯達(dá)黎加熱帶雨林里，住著一群可愛(ài)的小猴子。它們四肢修長(zhǎng)，渾身呈現(xiàn)深棕色，頭又圓又小，成年以后體長(zhǎng)大約為60厘米左右。當(dāng)它們?cè)跇?shù)上懸掛的時(shí)候，就像一只蜘蛛，因而被人們稱作蜘蛛猴。

蜘蛛猴的分布范圍非常有限，但它們?cè)跓釒в炅种邪缪葜匾慕巧?，幫助雨林形成了健康和繁榮的生態(tài)。

然而近幾十年來(lái)，由于它們的棲息地被不斷破壞、受到濫伐森林的威脅、降水量減少、旅游開(kāi)發(fā)、被土著捕食等原因，蜘蛛猴數(shù)量正在急劇減少，并被列入《世界自然保護(hù)聯(lián)盟》2008年瀕危物種紅色名錄ver 3.1。

意外的轉(zhuǎn)機(jī)發(fā)生在2011年。工程師Topher White在婆羅洲度假期間，偶然發(fā)現(xiàn)一名非法砍伐者，而砍伐的樹(shù)木，距離護(hù)林員站所在地僅為100米。Topher決心創(chuàng)辦公益組織，尋找守護(hù)雨林的解決方案。通過(guò)不懈努力和來(lái)自社會(huì)的捐贈(zèng)，Rainforest Connection（RFCx）雨林保護(hù)組織于2014年成立。截至目前，RFCx已經(jīng)在美國(guó)、秘魯、哥斯達(dá)黎加、羅馬尼亞、玻利維亞、巴西、印度尼西亞、厄瓜多爾和喀麥隆、南非等地建立了10個(gè)項(xiàng)目。

通過(guò)將大量回收的舊手機(jī)升級(jí)改造為名為“守衛(wèi)者（Guardian）”的太陽(yáng)能雨林監(jiān)聽(tīng)設(shè)備，分散部署在叢林深處。這樣，無(wú)論大雨傾盆、艷陽(yáng)高照或終日潮濕，一旦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)盜伐異響，如電鋸或卡車聲，便會(huì)第一時(shí)間告警，將具體盜伐定位推送給當(dāng)?shù)氐淖o(hù)林員，幫助他們快速進(jìn)行搜查。此外，RFCx也正在和華為通力合作，利用系統(tǒng)的人工智能技術(shù)幫助讀懂動(dòng)物的聲音，從而為瀕危動(dòng)物提供援助。

這個(gè)創(chuàng)新方案面臨著多重挑戰(zhàn)。一是需要在高溫高濕無(wú)固定電源的環(huán)境下持續(xù)穩(wěn)定地收集、傳輸聲音數(shù)據(jù)，并在后端平臺(tái)安全、高效地存儲(chǔ)和管理持續(xù)增長(zhǎng)的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)。二是需要實(shí)時(shí)而快速地對(duì)所接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確判斷并推送盜伐行為的具體地點(diǎn)。熱帶雨林中的聲音，細(xì)密而復(fù)雜，讓整個(gè)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)信息龐大而難以分辨。唯有開(kāi)發(fā)出高精度的算法進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)盜伐行為的有效甄別和實(shí)時(shí)警報(bào)。

如今，華為正在幫助RFCx開(kāi)發(fā)一套集信息采集設(shè)備、儲(chǔ)存服務(wù)、智能分析系統(tǒng)于一身的創(chuàng)新平臺(tái)。信息采集設(shè)備來(lái)自于華為舊手機(jī)的升級(jí)改造，能夠在兩年時(shí)間內(nèi)全天候工作，收集三平方公里范圍內(nèi)的聲音數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)上傳至云端。利用華為強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)服務(wù)，系統(tǒng)將儲(chǔ)存、管理從各個(gè)采集點(diǎn)所獲取的音頻數(shù)據(jù)。同時(shí)，基于華為云的人工智能服務(wù)（HUAWEI CLOUD AI）及其工具（ModelArts），開(kāi)發(fā)出能夠更精準(zhǔn)識(shí)別電鋸和卡車噪聲的智能算法模型。此外，華為還在幫助RFCx構(gòu)建能夠檢測(cè)、分析蜘蛛猴叫聲的智能模型，以此獲悉蜘蛛猴的棲居地、威脅信號(hào)、生活習(xí)性等數(shù)據(jù)，從而協(xié)助護(hù)林員保護(hù)蜘蛛猴這一瀕危物種。 

目前，RFCx通過(guò)華為舊手機(jī)所保護(hù)的土地范圍，已超過(guò)2500平方公里的土地（約20萬(wàn)個(gè)足球場(chǎng)）。接下來(lái)，華為的人工智能團(tuán)隊(duì)還將完成第一個(gè)聲音探測(cè)模型，目前它已經(jīng)成功通過(guò)測(cè)試，相比于RFCx原有的模型，它的準(zhǔn)確性大大提高。RFCx的首席運(yùn)營(yíng)官Bourhan Yassin進(jìn)一步解釋到“使用更高精度的模型，幫助我們顯著降低了誤判率，減少了護(hù)林員大量無(wú)效的出現(xiàn)?！?/p>

圖說(shuō)：華為技術(shù)人員正在ModelArts平臺(tái)上對(duì)采集到的雨林聲音進(jìn)行測(cè)試 

“人工智能（AI）讓我能夠訓(xùn)練機(jī)器，訓(xùn)練算法，讓它們幫助我探測(cè)物種?，F(xiàn)在，我正在努力搜集20萬(wàn)條數(shù)據(jù)。如果是我自己進(jìn)行分析，每天都聽(tīng)要花60年的時(shí)間。沒(méi)有人工智能，我無(wú)法對(duì)這些大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。我們將會(huì)使用這些數(shù)據(jù)，找到不同動(dòng)物的叫聲，然后制作出不同物種的棲息分布圖。”

——倫敦帝國(guó)學(xué)院博士生研究員 Jenna Lawson

在華為云AI的幫助下，我們正在創(chuàng)造世界上最大的遠(yuǎn)程森林聲景，嘗試探測(cè)如蜘蛛猴、吼猴、獵豹、亞馬遜鸚鵡等在內(nèi)的瀕危物種的不同叫聲，從而保護(hù)雨林生態(tài)?！?/p>

——RFCx首席運(yùn)營(yíng)官Bourhan Yassin