2024年，是南水北調中線工程全線通水10周年。作為解決我國北方地區水資源短缺問題而實施的一項重大水利工程，“南水北調”有著極其重要的戰略意義。截止今年3月份的數據，南水北調東、中線一期工程累計調水700億立方米，受益人口1.76億人。

但從整體來看，作為世界上規模最大、?技術最復雜、?難度最大的水利工程之一，南水北調工程并非一帆風順，它面臨著來自技術、生態環境等多方面的嚴峻挑戰。特別是在調水體交換頻繁的調水工程沿線，生物入侵問題也成為了不可忽視的重要研究課題。

那么，AI技術是否能夠在這一領域發揮關鍵作用，助力更快監測“南方水生動植物的向北輸送”？隨著技術手段的不斷升級，業界科創團隊已經開始嘗試。不久前，從第四屆Light技術公益創造營的1079支隊伍中脫穎而出，不愛吃魚”團隊以“清流智控——AI魚閘守護南水北調生態安全新防線項目”入選“生態環保領域優勝項目”。

場景痛點：生物入侵發現滯后，治理成本高企

研究表明，以南水北調東線工程為例，過去30年間，幾乎所有維度的魚類多樣性指數均呈下降趨勢。喜流水性魚類和魚食性魚類分別減少了50%和36%，樣本湖泊中的魚類群落逐漸趨于同質化。而更為嚴重的是，通過對比分析歷史文獻資料發現，長江河口性物種沙蠶類和擬背尾水虱等甲殼類均在調水沿線水體有所發現，部分物種在調水湖泊中已發展為優勢物種。這無疑為我們敲響了生態安全的警鐘。

水利部發展研究中心也曾刊文指出水生態安全風險的重要性，并建議加強南水北調輸水水生生物的生態特征研究及長期監測分析。然而眾所周知，生物入侵一旦發生，再行干預將付出沉重的環境代價和治理成本。生物入侵、特別是魚類的入侵，不僅會改變原有的食物網結構，來搶占和擠壓水域內的原有生物，它還可能會改變水域內的溫度和溶氧量，然后會影響土著生物的棲息環境，同時還可能會攜帶病原體傳播疾病。

因此，如何提前發現生物入侵、在問題被放大前及時止損成為了我們亟待解決的難題。而“不愛吃魚”團隊提出的解決方案正是針對這一痛點而設計的。

“流域途中設置監測點，精準識別入侵物種。對于存在入侵風險的生物，通過實時預警和機械匝道攔截，阻止其進入下一水域。”這是不愛吃魚團隊為將生物入侵發現前置提出的解決方案。

據介紹，在技術實現上，該團隊研發了一款專為守護南水北調生態安全的新型防線裝置，該裝置利用深海相機和聲納系統采集數據，并通過目標檢測、識別網絡、YOLO模型精準識別入侵物種。

技術難點：水下環境復雜，生物入侵識別難度加大

不愛吃魚團隊提出的方案旨在將生物入侵發現前置，從而在問題爆發前進行有效攔截和處置。然而，方案的具體實施并非易事，不愛吃魚團隊也的確遇到了一些技術難題。其中最為突出的問題出現在了“識別技術”的優化上，原因在于，由于水下的環境過于復雜，光照條件差，水質渾濁等因素，導致圖像質量差，增加了生物入侵的識別難度。

為此，不愛吃魚團隊不斷優化YOLO識別模型，通過遷移學習和數據增強技術，提升模型在復雜水環境中的魯棒性和準確性，對原始圖像進行一系列變換，并添加水下模糊和噪聲效果，來擴充訓練數據集，提高模型識別能力。”

該團隊也在方案中融入了多模態數據，結合聲納數據和圖數像據提高識別的精度和可靠性。目前還繼續進行進一步的訓練來保證訓練環境和部署環境的一致性。

此外，馬子偉告訴鈦媒體App，團隊遇到的第二個難題是“實時數據的采集與處理”。從數據計算的角度來說，實時采集和處理大量的數據需要高效的數據傳輸和處理能力，但現實情況是，在南水北調沿線，這些地區的網速無法得到有效保證，網絡延遲較高。方案的落地，需要減少對低延遲、高帶寬的需求。

“主要采取了邊緣計算和分布式處理兩個方法，第一個邊緣計算是在檢測點部署邊緣計算設備，進行實時數據處理和分析，這樣來減少數據傳輸的延時；第二個采取分布式處理技術，將數據處理技術分散到多個節點，提高系統的處理效率和容錯能力。”馬子偉表示。

成效：成本減三倍，生物入侵識別準確率逼近95%

在項目實施初期，受限于測試集數據的規模，團隊收集大概十幾個魚種上千張圖片進行訓練，測試準確率可以穩定在80%-90%。按照規劃，在項目進行的第四個月到第六個月，系統識別可以達到95%以上。

在成本上，這套南水北調生態安全的新型防線裝置整體下來包括訓練模型、安裝等價格為10萬。相對于傳統的“亡羊補牢”式的補救方案，該套創新裝置在成本控制上實現了極大提升。“據我們估算，生物入侵在南水北調途中發生的概率大概可以達到10%左右，也就是說應該可以把年成本降低至少3倍，我們相當于預防針作用。”馬子偉介紹。

然而，生物入侵早期預警的價值，遠非可以用簡單的成本縮減來衡量。及時阻斷入侵，其最大價值在于保護生態環境免遭破壞。因為一旦外來物種入侵并肆意繁衍，將對本土生態系統造成難以逆轉的破壞，修復之路將漫長。而這套方案，通過提升入侵防御的響應速度與精準度，能夠有效遏制生物入侵。

馬子偉還透露，目前團隊的樣本采集工作主要聚焦于魚類，未來計劃將可識別物種的多樣性進一步拓展，以應對更廣泛的生態挑戰。（本文首發 作者 |秦聰慧）?