AI如何重塑全球生物多样性研究，麦吉尔大学最新综述

编辑 | 2049

在全球生物多样性快速丧失的背景下，准确理解和监测生物多样性变化显得尤为重要。

目前全球约有 870 万种真核生物，但仅有约 200 万种得到正式描述。即便是已知物种，我们对其分布、种群动态、生态功能等认知也存在巨大空白。

最近，由麦吉尔大学（McGill University）和匹兹堡大学（University of Pittsburgh）牵头，联合麻省理工（MIT）等多家研究机构的团队发表了一篇综述，系统探讨了人工智能（AI）技术如何帮助克服这些认知障碍。

论文不仅系统总结了 AI 在生物多样性研究中的现状，还为跨学科合作指明了方向，对推动生物多样性科学发展具有重要的指导意义。

该研究以「Harnessing artificial intelligence to fill global shortpositions in biodiversity knowledge」为题，于 2025 年 2 月 20 日发表在《Nature Reviews Biodiversity》。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-56733-w

生物多样性认知短板

生物多样性监测与保护长期受限于数据获取与分析能力，自 1980 年代起，生态学界逐步确立困扰大规模生物多样性知识的七大不足：

Linnaean（分类描述）、Prestonian（丰度的估计和模式）、Wallacean（生物地理物种分布）、Hutchinsonian（非生物耐受性和基本生态位）、Raunkiaeran（功能性壮变异）、Darwinian（进化关系） 和 Eltonian shortfalls（物种相互作用）。

图示：生物多样性知识的七个不足。（来源：论文）

这些系统性缺陷严重制约着《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》（GBF）2030 年目标的实现。

相关链接：https://www.cbd.int/gbf

传统监测手段在物种分布追踪（Wallacean 缺口）和种群动态监测（Prestonian 缺口）方面存在时空分辨率低、覆盖范围有限等缺陷，而新兴传感器网络产生的多模态数据（图像、音频、DNA 等）亟需新型分析方法。

AI 技术特别是深度学习（Deep Learning）在计算机视觉（Computer Vision）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的突破，为整合异构数据、提升生态模型预测能力提供了新范式。

图示：人工智能在填补生物多样性知识空白和下游应用方面的潜在作用。（来源：论文）

技术路线演进与核心挑战

当前人工智能（AI）在生物多样性研究中的技术进展主要体现在三个方面：基于传感器网络的自动化监测系统（如无人机与声学记录仪）、多模态数据融合建模（整合图像、DNA与遥感数据），以及生物性状量化分析（如形态与功能性状提取）。

在物种识别领域，视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）通过跨模态对比学习，成功实现跨物种图像特征提取，展现出在大规模分类任务中的潜力。

联合物种分布模型（Joint Species Distribution Models，JSDMs）则突破传统单物种建模局限，整合卫星遥感、环境 DNA（eDNA）和公民科学观测数据，显著提升了物种分布预测的空间精度。

然而技术演进面临三重核心挑战：

1、长尾分布困境——稀有物种在训练数据中占比不足，导致模型在实验室与野外场景的识别性能差异显著；

2、地理泛化瓶颈——模型在不同地理场景下的性能衰减显著；

3、生态语义隔阂——现有机器学习框架难以编码种群动态方程等生态过程机制，限制了其在生态研究中的应用。

关键技术突破与验证

突破性进展体现在多模态融合与知识引导学习领域。

1、多模态数据融合——基于对比学习框架的多模态模型，通过联合编码 DNA 条形码与显微图像数据，显著提升了物种分类的准确性。这种方法在生物多样性研究中展现了跨模态表征对齐的潜力，特别是在处理复杂数据集时表现出色。

2、生态网络建模——在 Eltonian（物种相互作用）研究中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）被用于构建生态网络模型，能够更准确地预测物种相互作用关系。相比传统方法，GNNs 在捕捉复杂生态网络结构方面表现出更强的能力。

3、种群动态预测——整合机理知识（如 Leslie 矩阵）与数据驱动模型（如LSTM）的混合方法，在种群动态预测中表现出更高的稳定性和准确性。这种方法不仅提高了模型的预测精度，还增强了模型在长时序预测中的可靠性。

开放问题与未来突破方向

基础模型（Foundation Models）的生态适配性成为攻坚重点：

1、机理-数据融合架构——将 Lotka-Volterra 方程等生态动力学模型嵌入递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），在生态系统模拟中展现出潜力，显著提升了长期预测的稳定性和准确性。

2、小样本学习范式——基于元学习（Meta-learning）的 Few-shot 分类器在小样本生物多样性监测中表现出色，为稀有物种的跨区域识别提供了有效解决方案。

3、边缘计算部署——轻量化模型在智能相机陷阱等边缘计算设备中降低了功耗，但在热带潮湿等极端环境下的设备适应性仍需进一步优化。

未来展望

AI 技术正在重塑生物多样性研究的范式，其价值不仅体现在数据处理效率的量级提升，更在于启发性发现（如通过无监督学习识别隐性生态关系）。

当前亟需建立跨学科协作平台，将生态学机理知识编码为机器学习约束条件，同时防范技术滥用风险（如物种定位数据泄露导致的盗猎风险）。

展望 2030 年，融合过程模型与 AI 的「下一代生物多样性观测网络」，有望实现从基因到生态系统的全景式认知跃迁，为全球保护决策提供实时动态支持。