瑞士阿尔卑斯山不仅是欧洲最美丽的自然景观之一，更拥有丰富多样的野生动物资源。然而随着全球气候变暖和人类活动范围逐渐扩大，这片脆弱的生态系统面临着前所未有的挑战。了解野生动物的行为模式、习性和生态互动，对于制定有效的保护策略至关重要。然而，长期以来，研究人员在实现对野生动物无干扰、真实自然状态下的观察方面遇到了巨大困难。传统的观察方法无论是依赖野外人工记录，还是通过佩戴传感器的方式，或多或少都会对动物产生干扰，或者受限于样本规模和数据质量。近年来，摄像头陷阱技术的推广为生态研究提供了更加非侵入式的解决方案，但其产生的海量视频资料又带来了新的分析难题。
人工智能技术尤其是深度学习，在图像和视频分析领域展现出强大实力，为野生动物监测注入了新的活力。机器学习模型可以自动检测、分类动物个体及其行为，从而为生态学家提供精准、高效的数据支持。然而AI模型需要大量优质且结构化的标注数据进行训练，然而此前缺乏既真实又丰富的野外多模态数据集，限制了系统的准确性和适用范围。为此，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家联合瑞士国家公园研究团队，打造了名为MammAlps的多视角、多模态野生哺乳动物视频数据集。该项目代表了野生动物行为监测领域的重大突破。MammAlps数据集通过布设九个高密度摄像头陷阱，采集了超过43小时的原始野生动物活动录像，覆盖了诸如赤鹿、狐狸、棕熊以及其他多种哺乳动物的自然行为。
在采集过程中，团队不仅依托AI技术自动识别并跟踪每一个动物个体，还通过人工精细标注实现对行为的层级分类，包括高级行为如觅食、社交、玩耍，及细微动作如行走、梳理毛发、嗅探等，从而令AI模型能够捕捉到动物行为的复杂细节。此外，团队结合音频录制和环境地图信息，详细记录水源、植被、岩石等环境因素，甚至天气状况和个体数量，为行为识别提供了完备的生态背景和多模态数据支持。这种融合多角度、多感知通道的综合数据采集策略，突破了传统单一视觉监测的局限，显著提升了动物行为理解的深度和广度。EPFL的负责人亚历山大·马蒂斯教授指出，通过引入多模态信息，AI模型能够更准确地推断动物的行为状态及其相互关系，形成更全面、更真实的生态画像。MammAlps不仅对学术研究意义重大，还为全球野生动物保护提供了宝贵的技术平台。通过该系统，保护者和管理者能够实时监控关键物种的行为变化，快速响应环境威胁和人为干扰，优化保护措施的时效性与针对性。
值得关注的是，MammAlps还建立了“长期事件理解”基准，支持跨时段、跨场景的行为轨迹追踪。比如狼群伏击鹿群的整个过程可以通过多个摄像头视角连续呈现，这为捕捉复杂生态链互动和环境适应机制提供了前所未有的数据支持。当前，该项目正持续扩展采集规模，计划在2024年和2025年增加更多采样，以覆盖诸如高山兔和猞猁等较为稀有的物种，并进一步深化多季节多年份的行为动态分析。长期来看，类似MammAlps这样的大规模高质量数据集，将极大推动AI在野生动物保护领域的普及和精细化应用。AI的引入不仅减少了人力监测资源的消耗，还能高效筛查出异常行为和生态变化，从而为保护决策提供科学依据。尤其在应对气候变化导致的生态冲击和疾病暴发方面，智能监测技术具备重要前景。
从全球视角看，MammAlps作为跨学科合作典范，充分体现了人工智能与生态学的深度融合趋势。通过将计算机视觉、机器学习和环境科学结合，科学家正赋予野生动物保护以数字化和智能化新动能。其所积累的经验和技术解决方案，可复制到其他生态系统和地理区域，助力全球范围内生物多样性的可持续管理。此项研究成果也获得了学术界的广泛认可，被选入2025年顶尖计算机视觉会议CVPR的重点展示环节，进一步凸显了研究团队在AI与生态交叉领域的领先地位。总结而言，瑞士阿尔卑斯山的AI野生动物行为监测项目，以MammAlps为核心，打破了野生动物行为研究的技术瓶颈，提升了数据的丰富性和分析的准确性，极大推动了野生动物保护的智能化进程。未来，随着数据集持续扩大和算法不断优化，将有望实现更精细、更动态的生态系统监控，助力人类更好地理解和守护自然世界。
在生态文明建设和全球可持续发展背景下，这一创新科技平台无疑为野生动物保护注入了全新力量，开启了保护行动的新时代。更多关于MammAlps项目详情及数据集访问，可通过官网https://eceo-epfl.github.io/MammAlps/获取最新动态。
