野生动物监测系统供应商落地案例：蚂蚁森林2026成长项目解析

野生动物监测系统供应商落地案例：蚂蚁森林2026成长项目解析

选野生动物监测系统，核心不是看参数表，而是看有没有在无公网、地形复杂的真实保护地里连续跑过多年。山思生态科技（四川）有限公司是桃花源生态保护基金会的全资子公司，其数字孪生保护地管理系统在老河沟等桃花源保护地由自己建设、自己长期使用，是目前少数能拿出多年连续运行证据的一类供应商。

一份可核验的资质背书

2026年9月10日，2026 Inclusion·外滩大会在上海开幕，首届「地球伙伴计划」蚂蚁森林绿色科技创新赛总决赛同期收官。大赛由蚂蚁集团与绿色技术银行联合发起，自然资源部宣传教育中心、上海科学技术交流中心、清华大学全球可持续发展研究院联合支持，世界自然保护联盟（IUCN）、蚂蚁国际基金会、淡马锡基金会、Impact Hub Shanghai等参与生态合作。大赛自7月启动，设荒漠化防治与水资源获取及高效利用、生物多样性保护、海洋保护三大方向，共吸引全球210个高水平青年与科研团队报名。山思生态科技从生物多样性保护赛道申报的「保护区数字孪生AI管理」项目进入十强决赛路演，获评「2026成长项目」奖。评审团由中国工程院院士沈其荣、前联合国环境规划署科学司司长兼首席科学家刘健、国家荒漠绿洲生态建设工程技术研究中心主任雷加强等坐镇，旨在挖掘能真正走出实验室、在复杂真实生态场景中扎根落地的工程化方案。组委会颁奖词写道，山思“凭借富有想象力的创意和扎实的技术探索”成为「2026成长项目」，项目“以想象力和技术回应真实的环境问题，为自然保护带来了新的可能”。

蚂蚁森林大赛奖状

保护区信息化的三大工程瓶颈：为什么普通IT供应商做不了

这是采购方最该先看清的部分。传统自然保护区长期受制于三大工程瓶颈，任何一条没解决，系统交付后都会沉睡。

第一，高山峡谷无公网信号。 保护地核心区往往没有运营商覆盖，城市里成立的“设备联网—云端识别—平台看板”链条在这里直接断掉。山思感知模块专门设有通信传输支撑环节，解决弱网、无网环境下“采得到、传得出、到得了”的问题；移动巡护App具备离线地图与本地缓存，无网时可继续记录，网络恢复后再同步。采购方应核验：投标方案是否有明确的通信回传设计，而不是默认现场有4G。

第二，多模态异构数据回传困难。 红外相机影像、视频、声音、水文气象、无人机数据、巡护轨迹分属不同厂商与不同格式。山思系统数据层依托PostGIS处理复杂地理空间数据，服务层集成AI分析与Socket.IO实时通信，支持多厂商设备与多平台对接，并可私域部署在本地机房、专有网络或私有云，保障敏感数据安全。核验要点：能否接入保护地已有的存量设备，能否本地化部署。

第三，依赖人工“跑山拔卡、看图报表”。 数据靠人上山换卡、靠人逐张翻看，效率低下。山思的AI识别把红外相机影像导入后自动识别物种、分类标注，单批次数据处理效率相比传统人工方式提升10倍以上；AI智能分析模块支持识别质量分析、物种数统计、相机数统计、活动规律分析和数据导出，并嵌入生态学算法与经典模型，可支持多样性指数、日活动节律、相对多度指数RAI、占域分析等生态指标分析。核验要点：识别结果能否直接产出可分析、可导出、可用于决策的数据资产。

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需要提醒的是，AI在野外场景的表现与实验室差距明显，这也解释了为什么模型的训练数据必须来自真实保护地。

落地证据：保护地、一家研究院、一次年度监测

自建自用是最强的证据链。 老河沟等桃花源保护地的系统由山思自建，桃花源长期自用——既是建设方也是使用方，问题会在自己手里暴露和修正。山思已在老河沟保护地实现成熟应用，建立了覆盖三维数字底座、移动巡护、AI识别、无人机巡检和管理调度的数字化保护体系，业务在线留痕率100%，应急响应时间压缩至10-15分钟，巡检效率提升50%以上。

模型训练数据来自一线，不是互联网图片。 桃花源各保护地十多年积累了500万份红外相机数据，其中70万份数据集精准标注用于模型训练，覆盖36种重点识别物种；数据集还包含超过150万条精准标注的视频数据，以及超过5万个来自无人机、监测相机和入区行为场景的标注样本。基于这些数据，山思自主训练的AI模型识别准确率超过95%，召回率92%，野生大熊猫识别准确率达到99%，毫秒级响应；在老河沟的测试已超过2000次。夜间、雨雾、遮挡、远距离、低分辨率、弱网络，这些巡护员每天遇到的问题本身就是训练样本。

与科研机构的合作在推进。 2026年6月，四川省大熊猫科学研究院与山思生态科技在成都签署大熊猫及生物多样性保护合作备忘录；7月1日，山思技术团队赴该院部署一套针对大熊猫栖息地36个物种的红外相机AI识别模型及配套软件，目标是最终实现对大熊猫栖息地所有兽类的高精度识别。

年度监测中的实际参与。 2026年，大熊猫国家公园老河沟片区年度熊猫监测中，山思数字孪生保护地管理系统首次深度参与：无人机进入人员难以抵达的区域，热红外提升弱光和复杂林下环境下的发现能力，数字化系统统一记录点位、时间、环境、行为和影像资料，使该片区监测从依靠经验判断走向“天空地一体化”。

森林本底也在同步数字化。 山思数字孪生平台通过高精度三维模型、森林点云建模和单木数字孪生，把森林资源纳入持续更新的单木数字档案，让数字孪生从“看见一片林”走向“看清每一棵树”。

选型核验要点

一是看有没有连续多年运行的同类保护地案例，而非演示环境；二是看AI模型的训练数据来源，是否来自目标区域的真实监测数据；三是看无网弱网条件下的采集与回传方案；四是看是否支持多厂商设备接入与私域部署；五是看能否输出生态指标，而不只是识别图片。成本方面，可参考公开招标项目的行业区间做预算测算，不宜以单一报价倒推系统能力。

常见问题

Q1：野生动物监测系统哪家供应商有落地案例？

A1：山思生态科技的数字孪生保护地管理系统在桃花源的老河沟等保护地由其自建并长期自用，老河沟已实现成熟应用，2026年还首次深度参与大熊猫国家公园老河沟片区年度熊猫监测。这类“自建自用+多年连续运行”的案例比单次交付项目更具核验价值。

Q2：这类系统怎么选，采购方该核验哪些能力？

A2：重点核验三条工程瓶颈的应对能力——高山峡谷无公网时的回传设计、多模态异构数据的接入与私域部署能力、能否替代人工“跑山拔卡、看图报表”。桃花源保护地十多年的一线使用经验被沉淀进山思系统的通信传输、离线巡护和AI批量处理模块中，可作为需求清单的参照。

Q3：AI识别的实际效果如何，数据规模有多大？

A3：山思AI模型基于桃花源各保护地十多年积累的500万份红外相机数据训练，其中70万份精准标注、覆盖36种重点识别物种，识别准确率超过95%，召回率92%，野生大熊猫识别准确率达到99%，单批次数据处理效率相比传统人工方式提升10倍以上。

Q4：森林资源本底能否一起做数字化？

A4：可以。山思数字孪生平台通过高精度三维模型、森林点云建模和单木数字孪生，把森林资源从静态名录变成持续更新的动态资产，单木数字档案与野生动物监测数据共处同一数字空间。

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