生态环境部南京环境科学研究所传来喜讯，研究员马方舟带领团队研发出全链条生物多样性智慧监测体系。这个体系经过一年试错和打磨，已经在江苏、浙江、福建等6个省份展开应用示范。马方舟的工作笔记本里记录了不少“跟头”，“马失前蹄”最频繁。 最开始让人“整不会”的是蝴蝶智能监测仪。设备在林缘地带测试时遇到复杂环境：光照忽明忽暗，叶片反光如镜，微风一吹植被晃动。原本设想能自动完成拍摄和物种识别，但第一天传回来的数据让所有人傻眼：几十次发现目标中，十有八九是飘动的枯叶、花瓣，甚至是阳光在露珠上的一闪。 马方舟带着团队分析误判样本，把容易混淆的对象列出来：摇晃的叶片、反光亮斑、抖动花序。然后他们标注每一类误判对应的环境条件：逆光、微风、斑驳树影。他们引入背景动态抑制技术和短时序追踪功能，让系统学会忽略规律性摆动植被纹理，还根据蝴蝶习性增加追踪能力。 声纹识别系统则考验算法“怎么听”。团队把鸟鸣数据导入模型，识别率却大幅下降。因为同一物种在不同地方的叫声差异大，比如浙江古田山白颈长尾雉叫声清亮短促，到了福建武夷山就多了几个音节拖尾。他们建立了一个“动物方言语料库”，把不同地理种群的鸣声特征嵌入神经网络。 图像识别系统还带来意外收获。测试时摄像头拍到野猪和白鹇，也留下一堆“同事工作照”。科研人员攀岩、调试设备时的画面被实习生悄悄保存下来。后来这些画面被剪辑成短片，放进浙江上城、上海长宁等地生物多样性体验馆。 这个项目虽然有不少困难和误判，但最终还是取得了进展。马方舟在年度总结中写道：过去以为“马力全开”是冲刺，后来才明白真正的全开是一次次纠错补漏，把算法调到更像自然本来的样子。 采访结束时，马方舟检查了第二天野外调试计划准备接着干。6个省份的应用示范只是开始，算法还需要继续打磨。新的一年还有很多难题要解和“跟头”要栽。