摘要：2025年3月22日至23日，第二十届国际基因组学大会武汉专场（ICG-20 Wuhan）在长江之滨召开。在这场汇聚全球顶尖基因组学专家的盛会上，中国生物多样性保护与绿色发展基金会生物与科学伦理工作委员会（绿会BASE）秘书长、江汉大学教授、中国政府友谊奖得主
本文来源于“海洋与湿地”（OceanWetlands）：
文 | Linda Wong
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2025年3月22日至23日，第二十届国际基因组学大会武汉专场（ICG-20 Wuhan）在长江之滨召开。在这场汇聚全球顶尖基因组学专家的盛会上，中国生物多样性保护与绿色发展基金会生物与科学伦理工作委员会（绿会BASE）秘书长、江汉大学教授、中国政府友谊奖得主萨拉·普拉托（Sara Platto）博士受邀作题为“AI与五域模型融合：长江江豚保护愿景”的主旨报告。普拉托博士的报告在聚焦于濒危物种长江江豚的保护的基础上，提出了利用人工智能（AI）与五域模型（Five Domains Model, FDM）相结合的创新方法，为江豚的动物福利评估与保护开辟了一种新的路径。
长江江豚（Neophocaena asiaeorientalis asiaeorientalis），作为长江流域的旗舰物种，其生存状况一直是全球生物多样性保护的焦点。世界自然保护联盟（IUCN）红色名录将其列为“极危”（CR）物种，这一严峻的现实警示我们，长江江豚正面临着前所未有的生存危机。它们主要分布于长江干流以及与之相连的洞庭湖和鄱阳湖。然而，过度捕捞、非法捕捞、水体污染、航运交通以及基础设施建设等人类活动，正不断侵蚀着它们的生存空间。
根据2017年的调查数据，长江江豚的总数仅为1012头，其中长江干流约有445头，鄱阳湖约有457头，洞庭湖约有110头。种群数量的持续下降，使得保护工作迫在眉睫。为了应对这一挑战，中国科学院水生生物研究所长江江豚繁育与研究中心（YCBRC）于1996年启动了迁地保护项目，目前该中心圈养着12头长江江豚，包括成年雌雄、幼年雌雄、亚成年雄性和幼年雄性。
普拉托博士及其团队的研究工作，正是围绕着如何科学评估和提升圈养长江江豚的福利展开。她指出，动物福利代表着动物的生活质量，受到其生活环境、健康状况、饮食以及与同类或人类互动等多方面因素的影响。鉴于长江江豚的极度濒危状态，开发一套有效的福利评估工具对于确保圈养繁殖的成功，进而避免物种灭绝至关重要。通过了解个体动物对环境、生理或饲养管理因素的反应，可以优化管理措施，提升其繁殖能力和整体福利。
为了系统性地评估长江江豚的福利，普拉托博士团队采用了五域模型（FDM）。该模型将动物福利分为五个相互关联的领域：营养、物理环境、健康、行为互动以及心理状态。前四个领域直接影响着心理状态，而心理状态则是动物福利的核心。尽管心理体验是主观的，无法直接测量，但可以通过一系列指标，如身体状况和行为表现，来推断其可能的心理状态。这些推断得到了生理学、神经行为学和情感神经科学的充分支持。
五域模型已被广泛应用于评估圈养和野生动物的福利，包括动物园动物。对于圈养鲸类动物而言，人为因素（如运输、噪音、社会隔离）和社会因素（如同类互动）都可能对其福利产生影响。因此，开发能够识别和解决潜在福利风险并促进福利提升的工具至关重要。现有的鲸类动物福利研究主要集中于行为、声学、认知以及与训练员的互动等方面。
普拉托博士团队致力于开发长江江豚福利评估标准（YFP-WAP）。该标准的开发包括多个步骤，首先是对指标进行验证，确保所选指标能够有效衡量长江江豚的福利。然后，建立一套评分系统，用于识别福利提升（改善福利和促进积极情感状态的机会）和福利受损（对福利产生负面影响的问题）的情况，以便及时采取干预措施。
在此次ICG-20的大会报告中，普拉托博士特别强调了人工智能在长江江豚福利评估中的应用潜力。她提出，通过在圈养环境中部署传感器和摄像头，可以收集大量的行为和生理数据。利用机器学习（ML）算法，可以自动识别和分析这些数据，从而更准确地评估圈养环境中的长江江豚的福利。
圈养环境中的长江江豚。©Linda Wong | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）（CC BY-SA 4.0）
萨拉·普拉托指出，具体而言，人工智能（AI）可以应用于以下几个方面：
行为识别与分析：利用计算机视觉和机器学习算法，自动识别和分析长江江豚的各种行为，如觅食、社交、休息等，从而了解其行为模式和变化。
生理监测：通过传感器监测长江江豚的心率、呼吸、体温等生理指标，及时发现潜在的健康问题。
环境监测：监测水质、噪音、光照等环境因素，评估其对长江江豚福利的影响。
个性化管理： 基于个体动物的数据，制定个性化的饲养管理方案，提升其福利。
圈养环境中的长江江豚。©Linda Wong | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）（CC BY-SA 4.0）
但是，她也指出，人工智能在动物福利评估中的应用也面临着一些挑战，包括：
数据隐私与安全：得确保视频和传感器数据的安全性和隐私性，遵守相关数据保护法律。
算法偏差与准确性：需要对机器学习模型进行微调，以最大限度地减少行为识别中的偏差。
推广应用的挑战：动物园和水族馆可能对采用人工智能工具持谨慎态度，需要提供相关的培训和支持。同时，传感器系统的实施也可能面临成本障碍。
圈养环境中的长江江豚。©Linda Wong | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）（CC BY-SA 4.0）
为了克服这些挑战，普拉托博士提出了几点建议，分别是：
建立安全的数据存储和管理系统。
与机器学习专家合作，优化算法，提高准确性。
开展培训项目，提高饲养员对人工智能工具的认识和使用能力。
寻求政府和企业的支持，降低传感器系统的成本。
长江江豚是长江生态系统的指示物种，它们的生存状况反映了长江流域的健康状况。萨拉·普拉托（Sara Platto）博士指出，将人工智能与五域模型相结合，我们可以更全面、更深入地了解长江江豚的福利，从而制定更有效的保护策略。这不仅有助于提升圈养长江江豚的福利，也为野生种群的保护提供了重要的参考。
第二十届国际基因组学大会武汉专场（ICG-20 Wuhan）剪影。
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资讯源 | 第二十届国际基因组学大会武汉专场（ICG-20 Wuhan）
文 | Linda Wong
审核 | Sara Platto
排版 | 绿叶
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白鱀豚淇淇。©摄影：王敏幹（John MK Wong） | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）
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来源：中国绿发会