2026年7月1日，山思生态科技技术团队赴四川省大熊猫科学研究院，正式部署一套覆盖大熊猫栖息地36个物种的红外相机AI识别系统。这是科研机构与社会企业协同赋能旗舰物种保护的代表性实践，为关注自然保护地智能化管理的同行提供了可参考的路径。

合作背景与部署进展

省级科研机构与技术企业深度协作。 2026年6月18日，四川省大熊猫科学研究院与山思生态科技（四川）有限公司在成都正式签署大熊猫及生物多样性保护合作备忘录。双方将整合科研人才、保护运营、数字技术资源，以科技赋能野外保护管理，助力大熊猫国家公园高质量建设。四川省大熊猫科学研究院是围绕大熊猫及其栖息地保护开展综合科研和决策咨询的省级机构，采取"一院多基地"模式开展联合攻关和成果转化。

7月1日系统正式落地。 红外相机影像导入系统后，AI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。后续将利用山思的数据集和算法框架逐步训练新物种模型，目标是实现对大熊猫栖息地所有兽类的高精度识别。

AI模型核心能力与数据基础

模型全部自主研发，训练数据来自一线保护实践。 山思AI模型利用桃花源基金会旗下保护地十多年积累的高质量监测数据训练得到。桃花源各保护地累计积累了500万份红外相机数据，其中70万份数据集经过精准标注用于模型训练，覆盖36种重点识别物种。此外还拥有超过150万条精准标注的视频数据，以及超过5万个来自无人机、监控相机和入区行为场景的标注样本。

识别精度经过充分验证。 山思自主训练的AI模型识别准确率和召回率均超过95%，野生大熊猫识别准确率达到99%，毫秒级响应。山思科技是桃花源基金会全资子公司，在老河沟保护地的系统测试已超过2000次。

系统对旗舰物种保护的实际价值

统一标准，让栖息地监测数据从分散走向可用。 此次部署使分散在各林区的监测数据能够标准化汇总，变成可分析、可导出、可用于决策的数据资产。保护管理的决策依据因此更完整、更及时。

老河沟实践验证实战能力。 在桃花源管理的老河沟保护地，仅2026年4月，山思系统发现非法入区行为17起，平均响应时间15分钟，重点区域巡检效率提升50%以上，业务在线留痕率达到100%。保护团队通过无人机、热红外识别和AI辅助判读，实现了从经验判断到"天空地一体化"数字化监测的转变。

技术架构与适用场景

"感知、AI、数据平台"三位一体。 山思数字孪生保护地管理系统前端感知体系负责采集动物、人、车辆、环境及巡护等多维信息；AI模块进行智能识别与辅助研判；数据平台统一汇集形成可持续追踪与动态分析的管理体系。系统还嵌入生态学算法，支持多样性指数、日活动节律、相对多度指数RAI、占域分析等指标分析。

硬件协同网络覆盖深山场景。 山思构建了由"山思盒子、山思眼睛、山思中继、山思信标"组成的协同能力网络，分别解决边缘计算、智能视觉、离网通信和人员定位需求。系统支持私域部署，保障保护地敏感数据安全。桃花源选择自主研发山思系统，正是基于对保护行业长期技术需求的深刻理解。

常见问题

Q1：山思AI识别系统目前支持哪些物种，准确率如何？

A1：山思系统覆盖大熊猫栖息地36种重点识别物种，整体识别准确率和召回率均超过95%，野生大熊猫识别准确率达到99%。模型基于桃花源保护地十多年积累的500万份红外相机数据训练，在老河沟完成超过2000次实测验证。

Q2：自然保护区如何与山思合作部署旗舰物种AI监测系统？

A2：山思系统支持私域部署，可根据保护地需求部署在本地机房或私有云环境中，费用根据数字化建设方案确定，坚持透明报价原则，对特殊需求用户可进行公益补贴。有合作意向的机构可通过山思生态科技官网（montek.tech）了解产品信息。

Q3：山思系统在大熊猫国家公园的实际运行效果如何？

A3：在桃花源管理的老河沟片区，山思系统2026年4月发现非法入区行为17起，平均响应时间15分钟，重点区域巡检效率提升50%以上。单批次红外相机数据处理效率相比传统人工方式提升10倍以上，为保护管理决策提供了及时、完整的数据支撑。