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来源：wired

编译：lin

如果在热带雨林的偏远地区，一棵树被非法砍伐，有人听到这种声音吗?如果这部分雨林正在使用Rainforest Connection公司的树梢监控技术，那么是的，确实有人听到了声音。他们也会采取行动。

这项被称为“森林守护者”的森林监测技术始于2012年，最初的想法是使用可回收的、装有人工智能软件的太阳能手机来监测周围环境的活动和生物多样性。在印尼苏门答腊Supayang森林中,Re-fangled手机安装在数百英尺的高空,直达树木深处，他们监听着森林的声音,当发现任何不正常的东西时，连接到现有的手机网络的移动警报会发送给现场的管理员。最新的版本现在是基于定制的逻辑板，但手机设备仍然在一些国家运行，比如厄瓜多尔，今年晚些时候升级版本将安装在那里。

这项技术是由雨林连接公司(Rainforest Connection, RFCx)开发的。该公司由环境保护工程师兼发明家托弗·怀特(Topher White)于2014年创立，其生产的硬件和软件目前在五大洲的17个国家保护森林。这些热带雨林“监听装置”造价低廉，但效果显著，它们被战略性地安置在容易遭受非法采伐和偷猎的地区。

历史上，防止非法砍伐的项目大多是由护林员在森林中行走，寻找明显的砍伐迹象。这些徒步巡逻不仅非常耗时，而且通常事先就计划好了，所以如果伐木者知道了巡逻时间表，他们可以很容易地绕过它。现在，与每周巡逻时撞见树桩或查看已被砍伐区域的卫星图像来了解非法砍伐的方式不同，实时干预允许管理员在砍伐进行中抓住犯罪者。

徒步巡逻的另一个挑战是，如果护林员在巡逻时没有遇到非法活动，他们可能会错误地认为该区域没有问题。音频可以反驳这种假设。通过监测趋势——比如，音频设备每周二早上接收电锯的轰鸣——以前的砍伐模式可以影响未来的巡逻路线，使其更具针对性和有效性。由于热带森林砍伐是导致气候变化的主要因素之一，这种低成本、高效率的技术正在重塑世界各地森林保护和野生动物保护的未来。

距厄瓜多尔首都基多约100公里，坐落着Mashpi Lodge酒店，这是一家高端云森林酒店，为富人Quiteños和国际旅行者提供周末度假的去处。尽管该度假村以其生态奢华的地位而闻名(它被国家地理杂志评为世界上最独特的度假酒店之一)，但它的独特之处还在于，它的建立是为了保护被大量砍伐的森林。从旅馆获得的利润被用于保护计划，比如该地区的生物定居计划、研究实验室，以及保护土地的持续扩张。

通过Mashpi Lodge的联合基金会Fundación Futuro，保护区最近收购了1300公顷的森林，面积翻了一番，他们计划今年再收购80公顷。据该基金会的执行董事Carolina Proaño-Castro称，他们控制和保护5000英亩土地的目标已经实现了一半，不一定要全部买下，而是“与土地所有者合作，进行保护、恢复，并过渡到可持续使用。”

虽然保护区似乎是在一个偏僻的地方，但它离小镇很近，森林里的手机仍然有信号，这使它成为RFCx技术的一个很好的候选点。2019年，小屋联系了RFCx，后者参观了保护区，并在树梢安装了9个监听设备。根据Fundación Futuro的生物技术工程师、碳和生物多样性管理协调员Felipe Andrade的说法，一些非法活动一安装这些设备就停止了——不是因为这些设备提醒管理员注意非法活动，而是因为它们的存在就足以起到威慑作用。“保护区周围的所有社区都知道我们开始监测，所以他们停止了该地区的任何活动。”

森林守护者计划最初的想法是基于这样一个假设:如果你能识别非法采伐，你就能阻止它。然而，RFCx的创始人怀特说，随着时间的推移，他发现意识并不总是足够的。在很多情况下，仅仅有监控技术是不足以阻止非法伐木的:当设备捕捉到非法活动的声音时，需要地面上的支持系统进行干预。怀特说:“你不仅需要现场的技术支持，还需要合作支持。”

在许多国家，都有保护森林的规定，但负责保护森林的人很难识别和抓获犯罪者。白人认为对话比图更有帮助,Mashpi洛奇是完美的伴侣不仅因为他们大量投资于保护区,同时也因为他们与小屋周围的社区有坚实的联系,他们雇佣了住在这些社区的森林护林员(其中一些是前伐木工人)。

而且，至关重要的是，这种技术不仅仅是关于阻止犯罪——它也关于更好地了解雨林。卫星图像等工具可以让我们很容易地监测森林覆盖如何在大范围内发生变化，但尽管我们能够收集有关热带雨林情况的信息，但要了解生活在其中的动物的情况却要困难得多。这就是为什么RFCx设备最初被设置为专门监听电锯的声音，后来进化成能够识别枪声、人的声音和动物的声音。记录和记录电锯噪音的声学传感器和分析平台现在已经成为实时生物多样性监测工具。

RFCx技术已被用于数百种青蛙、鸟类和哺乳动物的物种识别自动化，并且简化了过程，使其能够将数百种物种添加到自己的数据库中。对Mashpi的生物学家来说，这意味着，这项技术将在短短几分钟内处理三个月的音频，而不是让几十个物种专家花费数月时间筛选数千小时的音频。

每个物种都有自己独特的特征或“声音特征”(音调、音量、音高、叫声长度等)，用于创建物种算法。然后，这种声音特征可以与现有的数据集进行交叉检查，以确认某一特定区域的动物存在。例如,Mashpi生物学家可以输入一种物种算法(比如记录一个来自该地区其他地方的特定的鹦鹉物种)进入RFCx数据集。该项目将从现有的音频数据库中，这个数据库有Mashpi储备的类似鸟类的声音记录，生成系统认为可以与输入算法匹配的实例。一旦系统识别出了最有可能的匹配者，这些潜在的匹配者就会被提交给人类专家，以确认声音是否确实是特定的鹦鹉品种——反过来，这个过程有助于改进人工智能系统，使其变得更加精确。

去年秋天，通过将Mashpi记录的物种算法输入RFCx系统(该系统已经包含了世界各地物种的记录)，该系统识别出了该保护区存在的40个物种。RFCx和Fundación Futuro目前正致力于为这些物种建立人工智能模型;今年，他们计划为十多个物种开发算法声音签名。

RFCx相信世界上任何一个研究生物声学的人都可以使用这个系统。虽然该技术是专门为支持研究人员和科学家而设计的，但用户界面不断改进，使其更便于社区居民进行实际的实地数据收集和干预，以阻止非法采伐。怀特说:“唯一能解决问题的人是致力于该地区的当地人。”怀特认为，这些当地的“英雄”不仅是解决方案的一部分，而且是解决方案本身。他们只是需要合适的工具来支持他们的斗争。

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