编者按：立足首都教育发展大局，聚焦高校育人担当，北京市教育两委联合前线杂志社策划推出“北京高校助力推进教育科技人才一体发展特别报道”。本期报道带您走进——北京工商大学。

　　作者：北京工商大学

　　清晨，密云水库，晨光漫过水面。一架高清云台摄像机静立浅滩，镜头轻扫，定格水鸟。百公里外，北京工商大学的一间实验室里，屏幕跃出精准识别结果：苍鹭1只，普通鸬鹚2只。

　　这不是科幻场景，而是赵峙尧团队研发的河湖鸟类智能监测系统的工作日常。2021年，北京工商大学计算机与人工智能学院副院长赵峙尧带着团队，与北京市水文总站联合启动了这个跨界项目。四年攻坚，他们建成国内首个引领性河湖鸟类智能监测站网——15个监测终端覆盖北京五大水系，精准识别106种“精灵”，让AI成为感知生态变迁的“智能明眸”。从算法攻坚到站点布设，从数据匮乏到模型迭代，这支高校团队用“接地气”的科研，为首都水生态健康评价提供了硬核支撑，更探索出一条“高校研发—政府应用—生态受益”的科教融合新路径。

　　从“守株待鸟”到“AI值守”：技术破题回应生态急需

　　“以前监测鸟类，全靠工作人员开车沿水库巡查。密云水库一圈上百公里，挨个跑监测点，一天都转不完。还经常出现‘守株待鸟’空等半天的情况。”曾多次跟着水文站人员实地调研的赵峙尧，对传统监测的痛点感同身受。

　　转机出现在2020年。北京市水务局发布国内首个水生生物调查技术规范地方标准，将河湖鸟类列为重要监测对象。系统化、精准化的鸟类数据成为水生态保护的迫切需求，但人工方式数据零散、连续性差，无法匹配新标准。

　　赵峙尧敏锐捕捉到这一“刚需”。他的团队长期深耕智慧环保，在水体富营养化评估等领域与水文总站已有合作基础。“市属高校的科研要立足于服务首都经济社会发展。我们团队的优势是人工智能，完全可以用技术解决生态监测之困。”

　　2021年9月，项目正式启动。团队要做的，是一套“硬件+软件+算法”的一体化解决方案——前端设备自动捕捉鸟类影像，后端模型实时识别种类与数量。

　　然而，第一道坎就让人头疼：监测站点怎么选？水务部门要求点位设在鸟类最集中的栖息地，但这些地方往往地形复杂、供电困难。密云水库的一处鸟类停留地成为焦点——那里是候鸟迁徙重要通道，但车辆无法直达，需要穿越300多米荆棘丛林。

　　“冬天去选址，寒风刺骨，脚下全是枯枝。”赵峙尧回忆，团队成员扛着150多斤的设备样机，多次徒步往返，测试信号、勘察地形。站点建设方案与水文总站反复修改了十余次。最终，团队用一个月时间建成了首个监测点。

　　此后，团队总结出一套“因地制宜”方案：对地形复杂的核心观测点，优化基础结构，采用太阳能供电；对条件适宜的区域，直接浇筑水泥基座。15个站点，15套个性化定制方案。“每个站点的设计都不一样。”赵峙尧说。

　　团队在大宁水库为边缘端站点选址

　　千余日夜“死磕”精度：从50%到97%的算法跃迁

　　站点建起来了，更大的挑战接踵而至——数据缺乏。训练精准的鸟类识别模型，需要大量真实的野外影像。但网络上的鸟类图片多为艺术化拍摄，与野外实际场景差距巨大。

　　“实验室里训练的模型，用网络图片测试准确率能到90%以上，但用野外实拍图片一测，直接掉到50%以下。”赵峙尧说，野外影像中鸟类姿态不规则、遮挡严重、光线多变，都是识别的“拦路虎”。

　　怎么办？团队开启“全员拍鸟”模式。20名成员排班，每天凌晨5时起床，通过设备自动拍摄与人工补拍结合，在各个监测点采集影像。仅2022年4月，首个站点就拍摄了4000余张。

　　早期采集的图像，一半以上存在识别错误。赵峙尧请来鸟类专家、北京师范大学生命科学学院副教授夏灿玮给团队培训，“先让团队成员学会精准识别水鸟种类。”之后，团队对每一张影像进行人工校对，标注种类、数量、姿态。最忙时，每人每天标注几百张图片，“眼睛都熬红了”。半年后，团队积累了首批20种鸟类、每种200张的野外数据。

　　但首次系统测试结果仍不尽如人意——识别精度未达预期，还出现“张冠李戴”：把普通秋沙鸭识别成鹊鸭，把白鹭识别成苍鹭。“压力很大。”赵峙尧坦言，水文总站对技术标准要求严格，团队士气有些低落。

　　团队逐一排查问题，优化拍摄策略，调整算法参数。最核心的突破是开发了“专家智库模块”——当系统识别结果存疑时，专家可人工校对，校对后的影像自动纳入训练集，让模型定期“复习”、迭代更新。团队还攻克了“样本遗忘”难题：针对部分迁徙鸟类长期不出现导致模型精度下降的问题，设计特殊训练集选择策略，让模型兼顾新数据与历史数据，保持长期记忆能力。

　　如今，系统已迭代到6.5版本，常规鸟类识别准确率稳定在97%以上。

　　“黑面天使”现身：科研反哺生态与育人的双重答卷

　　2022年8月23日下午，赵峙尧坐在电脑前逐帧核查各站点影像。屏幕上，一只水鸟让他骤然定格——体态纤细、羽毛洁白，乍看像白鹭，可喙部却宽扁如勺、前端微弯、呈暗黑色。系统标注的“白鹭”显然错了。

　　赵峙尧通过后台远程操控，发现那只鸟并未飞走。他果断转为人工拍摄模式，完整捕捉下它各个角度的身姿。经鸟类专家“会诊”，结果振奋人心：这是世界濒危物种——黑脸琵鹭。北京地区此前仅有零星文字记录，从未有过影像佐证。这是首次获得该物种的清晰影像记录！

　　几天后，北京市水务局正式发布这一消息。黑脸琵鹭的“首秀”，成了北京水生态保护成效的“硬核佐证”。对赵峙尧团队而言，这不仅验证了技术价值，更成为项目推进的重要节点。此后，团队优化了珍稀物种特征提取算法，新建了快速响应机制——一旦系统监测到疑似珍稀物种，自动提醒人工介入复核。

　　科研的价值不止于技术突破。依托项目积累的丰富影像资源，赵峙尧带领团队联合学校艺术专业学生，制作了科普图册、视频、网站等，生动介绍河湖鸟类保护意义，相关成果获“北京市科协科普创新成果Top10”。在繁忙的科研之余，他还担任北京工商大学附小的科学副校长，定期走进中小学，用孩子们听得懂的语言讲述人工智能和生态监测的故事。

　　“科研的价值不是纸上谈兵，而是解决实际问题。”赵峙尧说。如今，这套河湖鸟类智能监测技术已从北京走向全国，在新疆、内蒙古等多地落地应用。从“从无到有”到“从有到优”，团队正与水务部门继续合作，拓展站点覆盖面，打造“全要素水生态健康智慧化感知网络”。

　　水生态鸟类自动监测站官厅水库1号站

　　从算法攻坚到野外勘测，从数据匮乏到模型迭代，赵峙尧团队用四年时间，将人工智能“种”在了京郊河湖岸边。这不仅是技术突破，更是一所市属高校主动对接首都需求、以有组织科研服务生态文明建设的生动样本。学生们在项目中亲手标注数万张图片、参与算法优化，在真刀真枪的攻关中练就了硬本领。教育、科技、人才，就这样在一只鸟的识别、一套系统的打磨中，悄然融为一体。未来，团队将继续深耕，用科技为首都的碧水蓝天写下更多诗意注脚。