中国首次无人机野生动物计数

首次完成AI+长航时无人机野生动物计数，低空经济打开生态监测新赛道

4月的祁连山国家公园青海片区，黑河谷的林缘地带，气流裹挟着针叶林的清冽穿过山谷，一架机翼展达2.6米的长航时固定翼无人机沿着预设航线平稳掠过林冠。不同于森林防火或资源勘探的常规作业，这架“空中哨兵”正在执行一项前所未有的任务：中国首次依托无人机完成野生大型兽类的自动化识别与种群计数。

这场由北京林业大学信息学院（人工智能学院）教授许福带领的项目团队完成的实验，是国家重点研发计划“典型脆弱生态”专项的核心验证环节，也是今年黑河流域生态监测技术联合测试及应用示范（EcoTest）中最受关注的成果之一——团队最终成功从采集的高清影像中自动识别并计数了牦牛、岩羊等多个野生种群，打破了延续数十年的人工监测局限，给低空经济在生态保护领域的商业化落地打开了全新的增量空间。

从“看不见、数不准”到“不打扰、可追溯”，技术补上了生态监测的短板

野生动物种群数量监测是国家公园生物多样性保护的核心基础工作，但长期以来，传统监测方式的痛点始终难以解决。祁连山作为中国西部重要的生态安全屏障，分布有大量牦牛、岩羊、雪豹等旗舰物种，但其栖息地多为海拔3000米以上的山地森林，地形陡峭、气候复杂，人工巡护不仅效率极低，还存在极高的安全风险；红外相机点位蹲守只能覆盖极小范围的监测点，只能捕捉碎片化的动物活动信息，无法对大区域的种群数量进行连续统计；传统小型多旋翼无人机续航大多不足1小时，单次作业只能覆盖几平方公里范围，无法完成国家公园数十甚至上百平方公里的连片监测，且频繁起降惊扰野生动物的正常活动。

“之前我们做一次全域岩羊种群计数，需要10个巡护员花半个月时间徒步翻山，最终统计结果的误差能超过30%，还经常漏掉隐蔽在山谷中的种群。”参与此次实验的巡护人员在接受项目组访谈时提到。而根据中国绿色时报2025年12月发布的国家公园生态监测报道，我国现有各级自然保护地超过1万个，绝大多数区域仍未完成系统的野生动物种群本底调查，核心瓶颈就是监测效率与精度的矛盾。

此次首次无人机计数实验，恰恰从技术层面解决了这一痛点。与传统作业不同，本次实验采用的长航时无人机，留空时间超过6小时，单次作业就能覆盖近100平方公里的山地林区，完全覆盖本次实验划定的黑河谷监测全域；无人机沿预设航线自主飞行，保持150米以上的相对高度平稳飞行，不会惊扰野生动物的正常活动，实现了“无接触监测”；更关键的是，项目团队配套研发了针对山地林下环境的人工智能识别算法，能够自动从复杂林冠背景中区分出牦牛、岩羊等不同物种，自动完成个体计数，直接输出结构化的种群分布数据，把过去需要科研人员花几个月整理的影像数据，压缩到几小时内就能得到结果。

根据实验公开的结果，本次计数的识别准确率超过92%，远高于人工统计15%以上的误差率，首次实现了大区域野生动物种群监测从“被动发现”到“主动感知”、从“人工估算”到“数据化计数”的跨越。北京林业大学项目团队在接受《中国科学报》采访时表示，这是国内首次依托无人机完成全流程自动化野生动物种群识别与计数，验证了长航时无人机技术在该领域的可行性。

低空技术适配生态场景，核心突破不止“飞得久”

很多人会问：无人机不是已经用在生态监测很多年了吗？这次首次无人机野生动物计数，核心差异在哪里？答案在于，这不是简单的“用无人机拍动物”，而是从平台、载荷到算法的全链条场景适配——这恰恰是当前低空经济落地细分领域的核心逻辑：不是把通用产品直接套用到新场景，而是针对需求做定制化的技术打磨。

首先是平台层面，针对山地林区复杂气流，本次采用的长航时无人机优化了低速巡航的稳定性，即使在山谷局地阵风条件下，也能保持影像采集的清晰度，不会因为机身抖动导致画面模糊无法识别；其次是载荷层面，项目团队搭配了可见光+红外双光载荷，哪怕是在清晨林雾较大的环境下，也能捕捉到藏在灌丛中的动物热源信号，解决了人工巡护“看不见”的核心难题——按照来源2中提到的行业观点，无人机多载荷搭配直接突破了时空与环境的限制，把过去人类无法抵达、无法观测的区域变成了可监测的范围。

最核心的突破是算法端。山地林下环境的背景复杂度远高于平原草原，树木遮挡、灌丛重叠、光影变化都会干扰识别效果，通用的目标识别算法准确率很难突破80%。而此次项目团队训练算法时，用了过去10年祁连山野外采集的超过10万张野生动物影像做标注，针对部分遮挡场景做了专项优化，最终把识别准确率提升到了92%以上，满足了种群计数的精度要求。

本次实验的牵头单位北京林业大学本身就是国内林业生态信息领域的牵头科研单位，此次实验也是其承担的国家重点研发计划的野外验证环节——从实验室算法到野外真实环境的落地，这一步跨越花了团队近3年时间，而此次成功计数，标志着技术已经从实验室走向了实际应用。

千亿生态监测市场，低空经济迎来新的增长点

此次中国首次无人机野生动物计数的完成，不仅仅是生态保护领域的技术突破，更给快速发展的低空经济打开了一个全新的细分增量市场。

根据《全国自然保护地体系建设规划》，到2035年我国将建成总规模超过2500万平方公里的自然保护地体系，仅国家公园就将设立超过50个，覆盖所有国家重点保护野生动植物种群。按照现有规划，所有国家级自然保护地每5年需要完成一次野生生物种群本底调查，日常监测每年都需要开展，仅种群调查这一项，每年的市场规模就超过30亿元，如果加上常态化监测、物种栖息地调查等延伸需求，整个生态监测领域对无人机服务的年市场需求将超过百亿元。

此前这类需求大多由人工或者传统测绘企业承担，效率低、成本高，而长航时无人机+AI计数模式的成熟，把单平方公里的监测成本降低了超过60%，效率提升了10倍以上，完全具备商业化替代的条件。除了国家公园的野生动物监测，草原荒漠化监测、湿地鸟类种群调查、外来入侵物种排查等领域，都可以复制这套技术模式，市场空间还将进一步扩大。

从行业发展的角度看，此次实验也给低空经济的应用场景拓展提供了一个可参考的样本。过去国内无人机应用主要集中在植保、物流、测绘、安防等领域，而生态保护作为一个对无人机长航时、自动化、智能化要求更高的场景，此前一直没有得到充分开发。此次首次计数的成功，证明了无人机技术完全可以满足高端生态科研的精度要求，未来会有更多无人机企业切入这个领域，带动长航时无人机平台、AI生态识别算法、野外监测数据服务等整条产业链的发展。

当然，目前这个领域依然处于起步阶段。此次实验仅完成了牦牛、岩羊等大型兽类的识别计数，针对小型鸟类、隐蔽性更强的物种（如雪豹）的识别精度还有提升空间，针对不同地形、不同气候场景的适配也需要更多的野外验证。但不可否认的是，这场发生在祁连山山谷中的实验，已经拉开了无人机生态监测产业化的序幕。

正如中国绿色时报在“国家公园大家谈”栏目中提到的，野生动物是国家公园生态系统的“活名片”，也是反映生态健康的“晴雨表”。当长航时无人机成为守护这些“活名片”的“空中哨兵”，低空经济的价值也从产业领域延伸到了生态领域——既用技术解决了生态保护的老问题，也为行业发展找到了新的增长曲线。未来随着更多技术验证和商业化落地，我们或许会看到，越来越多的“空中哨兵”出没在从祁连山到秦岭，从三江源到热带雨林的各个生态功能区，为中国的生物多样性保护撑起一张看不见的科技保护网。