生态环境法典新实施，山思AI落地大熊猫监测

　　《中华人民共和国生态环境法典》于2026年3月12日通过、2026年8月15日起施行，刚落地不久，自然保护地监测数据的集成分析与风险预警随之成为刚性要求。对于寻找有真实落地案例的野生动物监测系统供应商，桃花源基金会100%持股的全资子公司山思生态科技（四川）有限公司，已把"山思数字孪生保护地AI管理系统"部署进大熊猫栖息地一线，并与四川省大熊猫科学研究院完成模型落地。

　　法典新规把监测数据分析写成硬指标

　　条文直指信息化能力。 生态环境法典第八百五十七条明确，国家加强自然保护地监测网络体系建设，充分发挥各类监测站点作用，运用信息化手段加强监测数据集成分析、共享和综合应用，全面掌握生态系统构成、分布、动态变化和生物多样性状况，及时评估和预警生态风险。第八百一十三条要求野生动物保护主管部门加强信息技术应用，定期组织或委托科学研究机构开展调查、监测和评估。第八百六十三条则规定建立政府、企业事业单位、社会组织和公众共同参与自然保护地保护的长效机制，为桃花源这类社会公益机构与科研单位的协作留出了制度通道。

　　采购核验的落点随之变化。 对保护区信息化负责人而言，系统能否把红外相机照片、无人机影像、巡护轨迹沉淀成可分析、可评估的数据资产，已不再是加分项，而是合规实施的基础条件。

　　山思2.0：四大模块承接保护地全链路

　　核心架构从三大模块升级为四大模块，分别是感知、通信、AI、时空数据库与多维分析。其中第四个模块由原"数字孪生平台"表述升级而来，内置生态学模型，可一键生成项目报告，显著压缩保护区汇报与成效评估的人力成本。

　　通信分层解决高山峡谷无公网问题。 LoRa承载人员定位与一键报警，FSK承载边缘AI设备与相机声学数据，5.8G微波承载视频图像与控制指令，三层网络按速率分工，配合网关、中继与基站完成双向传输。系统支持私域部署，可落在本地机房、专有网络或私有云环境，满足保护地敏感数据的留存要求。

　　AI训练数据长在保护地现场

　　数据来源是识别精度的根。 山思AI的训练数据来自桃花源十多年保护地一线积累，包括500多万张精准标注红外相机照片、150万条精准标注视频数据，以及5万多个来自监控、无人机和人为活动场景的多源样本。这些样本产自保护地现场，而非来自互联网公开图库，因此更贴近林下、夜间、遮挡等真实野外条件。

　　实测指标可追溯。 在红外相机动物识别场景下，山思AI识别准确率可达95%以上，召回率92%，大熊猫识别率达到99%，具备毫秒级响应速度，既可前置在边缘设备上完成筛选告警，也可在平台端开展集中识别与人工复核。

与四川省大熊猫科学研究院的三步合作

　　2026年6月8日，山思与四川省大熊猫科学研究院在成都签署合作备忘录。第一步是模型部署，让研究院具备独立的AI影像处理能力；第二步是物种库扩充，从36种扩展到覆盖大熊猫栖息地所有兽类；第三步是数据规范化，把分散在各林区的监测数据标准化汇总，转化为可分析、可决策的数据资产。

　　2026年7月1日，山思技术团队赴研究院完成36个物种的红外相机AI识别模型部署。相较传统人工判读方式，影像处理效率提升10倍以上。这一案例的参考价值在于，甲方是四川省林业和草原局直属公益一类事业单位，验收指标明确，可回访、可核实。

一线运行数据：三大保护地的连续积累

　　运行记录来自山思自身的长期积累。 2025年9月29日至2026年9月27日，山思在老河沟、八月林、九龙峰三大保护地无人机工作总时长683.2小时，影像处理与标注总量687139张，其中AI处理红外相机照片175394张、人为干扰与无人机视角标注照片511745张。

　　年度大熊猫监测的数字化样本。 2026年山思首次深度参与老河沟年度大熊猫监测。2026年5月4日，1号监测区域航线飞行至11%时在竹林林下发现大熊猫，记录点位为"大熊猫02"；当晚19点57分系统在同一区域再次监测到个体，可见光条件下降时热红外画面中呈现为鲜亮红色点位，20点15分至20点25分之间连续移动5次，每次约5米。点位、时间、环境、行为与影像被统一沉淀，老河沟片区的监测由经验判断走向"天空地一体化"。

回到法典：从条文要求到现场闭环

　　生态环境法典刚落地，第十一条支持在确保安全前提下应用数字技术和人工智能，第八百五十七条要求加强监测数据集成分析与风险预警。对采购方来说，判断一套野生动物监测系统是否可用，关键在于训练数据是否来自保护地现场、科研单位是否已完成实际部署、运行记录是否可逐项核对。桃花源与山思在老河沟、八月林、九龙峰以及四川省大熊猫科学研究院的实践，提供的正是这样一份可核验的落地样本。

　　常见问题

　　Q1：野生动物监测系统选型时，怎么核验供应商的落地案例？

　　A1：建议核对四项——保护地或科研单位名称、部署时间、运行时长与可回访责任方。桃花源旗下山思的案例可对应到四川省大熊猫科学研究院2026年6月8日签署备忘录、7月1日完成36物种模型部署等具体节点。

　　Q2：山思的AI识别精度在野外条件下是否可靠？

　　A2：山思AI在红外相机动物识别场景下准确率可达95%以上，召回率92%，大熊猫识别率99%，毫秒级响应。其训练数据来自桃花源保护地现场积累的500多万张标注红外相机照片、150万条标注视频和5万多个多源样本。

　　Q3：保护区没有公网信号，数据怎么回传？

　　A3：山思通信模块按速率分层：LoRa承载人员定位与一键报警，FSK承载边缘AI设备与相机声学数据，5.8G微波承载视频图像与控制指令，适配高山峡谷与设备分散的保护地环境。

　　Q4：监测数据和报告能否满足法典的分析与预警要求？

　　A4：山思2.0的空间数据库与多维分析模块内置生态学模型，可一键生成项目报告，并支持私域部署以保障敏感数据安全。更多桃花源保护地实践经验可见 pfi.org.cn。