从冲突到和谐，西双版纳如何做到亚洲象保护有“数”
来源：浪潮 作者：浪潮 发布时间：2020年08月21日
西双版纳雨林，近300头野生亚洲象的栖息地。
它们在这里生活、栖息、繁衍，随着种群规模的不断增加，亚洲象的活动范围也不断扩大，一些大象频繁走进村寨、城市“肇事”，随之而来的是一个棘手的难题：人象冲突问题。
如今，随着西双版纳国家级自然保护区亚洲象生态保护系统的初步建立，亚洲象的保护走上了一条数字化之路，从过去依靠人在雨林中四处“摸”象、预警用大喇叭吼，到如今实时在线的亚洲象生态保护系统，人与自然的和谐相处因为数字化技术显得格外美丽。
如何解决人象冲突难题？
过去的方法主要依赖人工，监测观察员每天穿梭在地貌复杂、道路不通的雨林之中，通过一天两次的观察，收集大象粪便、脚印等信息，或者通过无人机协作，来追踪大象行为轨迹和预测路线，并对周边居民发出预警。
这些人工监测和预警的方法，虽然在过去数十年里，帮助西双版纳国家级自然保护区管护局（简称管护局）对亚洲象进行了有效的保护，使得亚洲象族群数量得到了良性恢复，但在数字化时代，人工方法面临监测数据粗放、效率较低，容易出现误判、漏判的情况，预警信息传递也经常滞后，无法实现实时监测和预警，更难以对整个雨林统一管理和联动、后续科研工作提供帮助。
如果从数字化角度来看，管护局过去所采取的保护方式存在升级空间：其一，数据采集需要更及时和全面，尤其对重要数据要及时采集和存储；其二，采集的数据类型要更丰富，提升数据分析的维度，让预警和决策有“数”可依；其三，各个区域需要进行统一的管理和分析，对整个雨林地区的监测和科研工作提供统一的数据支撑。
因此，要想通过数字化的技术手段去解决人象冲突这个难题，本质上要为西双版纳的亚洲象保护建立一个数字孪生体。所谓数字孪生即充分利用物理模型、数据采集、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映物理世界实体对象的全生命周期过程。
数字孪生体依赖高度的数字化，是物理世界实体对象一种实时动态的数字版克隆体。具体到西双版纳雨林中的亚洲象保护，通过建立数字孪生体，可以很好地将亚洲象的活动轨迹、生活习性、生态环境在数字世界中进行映射，然后根据数字世界中分析与判断，为现实中亚洲象的监测、预警工作提供科学、准确的决策支持。
具体来看，浪潮在西双版纳雨林地区构建了由数百个影像监测系统构成的统一数据采集系统，实现全天候实时采集图像及影像数据，并通过地面人员巡护监测、无人机采集、智能视频监控、红外相机监控等多重手段，以及其它系统数据对接，实现多维数据的汇集。
解决多维数据的实时采集，等于为之后的分析预警工作打下了坚实的数据基础。有了强大的数据基础，边缘端的亚洲象识别模型可以进行全天候、毫秒级的亚洲象精准识别、十几秒内，广播、微信、短信、APP多个渠道会发布预警信息，边缘端数据也将被传输至云端数据中心的亚洲象深度学习训练平台，帮助模型算法不断优化迭代，提高亚洲象监测的准确性和实时性。
浪潮亚洲象生态保护系统解决了过去亚洲象保护的几大难题：
一是数据采集的难题，亚洲象数量稀少、活动范围广，过去影像数据样本少，没有足够的数据则无法为模型精度提升提供帮助；浪潮通过架设众多采集站点，收集到大量亚洲象图像资料，并且专门针对各种环境中的图像识别难题，不断对模型算法进行优化，将亚洲象识别准确度提升到96%以上，处于国际领先水平。
二是多维度数据体系的难题，边缘端经过清洗处理的数据被用于建立亚洲象库及生物多样性库，包括亚洲象活动时间、位置信息、影像、周边环境特征、行动轨迹等，多维数据可以为科研人员进一步研究亚洲象饮食习性、活动区域、活动时间提供丰富的数据支持。
亚洲象生态保护系统需要对数据进行实时分析
三是亚洲象实时分析和实时预警难题，在解决数据采集、数据体系建立之后，通过对数据进行AI实时分析、智能识别后将亚洲象位置信息、数量、移动方向等预警信息内容，定向推送到手机APP等终端设备，群众、巡护员、管理人员可以及时掌握周边地区亚洲象的活动情况，真正形成统一管理、协作的预警体系，让亚洲象保护做到心中有数。
谁又是一体化保护系统的基石
从过去依靠人的经验到如今基于数据的科学决策，西双版纳的亚洲象生态保护如今开启了数字化之旅。
西双版纳保护区建立起数据采集体系之后，每个月产生的视频、图片数据量就高达30TB，随着监测体系和数据采集体系逐渐完善，数据量在未来还将继续增长。除了海量的视频、图片数据之外，还有地理位置数据等其他类型的数据，如何存储和保护这些海量数据，并且为AI模型训练提供足够强大的性能支撑就成为西双版纳亚洲象保护的现实挑战。
在整个一体化保护解决方案中，存储的作用可谓是至关重要，不仅仅因为它是数据采集之后的保存之地，更是整个多维数据体系的基石，支撑着从识别、分析到预警各种应用系统的运行以及数据安全保护。
针对亚洲象保护的实时性和数据安全性要求，浪潮为西双版纳保护区打造了以AS5000为核心的“双活存储+影像存储”的存储平台，双活存储建立起容灾平台，支撑起亚洲象保护的核心应用，当一台存储发生故障，另一台存储实时接管，让前端业务基本无感；而浪潮影像大数据平台则提供PB级存储空间，满足保护区对于视频、图片等海量数据的存储需求。
总体来看，亚洲象生态保护系统的初步建立，是浪潮在野生动物保护的一次探索与创新，也是AI、大数据、存储等数字化技术在传统行业领域的一次成功实践，充分证明了数字化技术的价值所在。随着数字化技术在野生动物保护中得到更多应用，人与自然的和谐之美有望得到更多展现。
它们在这里生活、栖息、繁衍，随着种群规模的不断增加，亚洲象的活动范围也不断扩大，一些大象频繁走进村寨、城市“肇事”，随之而来的是一个棘手的难题：人象冲突问题。
如今，随着西双版纳国家级自然保护区亚洲象生态保护系统的初步建立，亚洲象的保护走上了一条数字化之路，从过去依靠人在雨林中四处“摸”象、预警用大喇叭吼，到如今实时在线的亚洲象生态保护系统，人与自然的和谐相处因为数字化技术显得格外美丽。
西双版纳国家级自然保护区内的亚洲象
聪明的大象不听话
亚洲象是国家一级重点保护野生动物，作为陆地上最大的哺乳动物，亚洲象“大块头有大智慧”，嗅觉比狗还灵敏20倍，随着近年来西双版纳野生动物保护工作逐步完善，亚洲象数量也在稳步增加，其中一些饭量大的“不安分子”经常不听话跑出来光临保护区周边村庄，今天“打个劫”把庄稼吃了，明天“拦个路”破坏点财产，周边居民可谓是“苦大象久矣”。如何解决人象冲突难题？
过去的方法主要依赖人工，监测观察员每天穿梭在地貌复杂、道路不通的雨林之中，通过一天两次的观察，收集大象粪便、脚印等信息，或者通过无人机协作，来追踪大象行为轨迹和预测路线，并对周边居民发出预警。
这些人工监测和预警的方法，虽然在过去数十年里，帮助西双版纳国家级自然保护区管护局（简称管护局）对亚洲象进行了有效的保护，使得亚洲象族群数量得到了良性恢复，但在数字化时代，人工方法面临监测数据粗放、效率较低，容易出现误判、漏判的情况，预警信息传递也经常滞后，无法实现实时监测和预警，更难以对整个雨林统一管理和联动、后续科研工作提供帮助。
如果从数字化角度来看，管护局过去所采取的保护方式存在升级空间：其一，数据采集需要更及时和全面，尤其对重要数据要及时采集和存储；其二，采集的数据类型要更丰富，提升数据分析的维度，让预警和决策有“数”可依；其三，各个区域需要进行统一的管理和分析，对整个雨林地区的监测和科研工作提供统一的数据支撑。
因此，要想通过数字化的技术手段去解决人象冲突这个难题，本质上要为西双版纳的亚洲象保护建立一个数字孪生体。所谓数字孪生即充分利用物理模型、数据采集、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映物理世界实体对象的全生命周期过程。
数字孪生体依赖高度的数字化，是物理世界实体对象一种实时动态的数字版克隆体。具体到西双版纳雨林中的亚洲象保护，通过建立数字孪生体，可以很好地将亚洲象的活动轨迹、生活习性、生态环境在数字世界中进行映射，然后根据数字世界中分析与判断，为现实中亚洲象的监测、预警工作提供科学、准确的决策支持。
一体化方案让亚洲象保护有“数”
浪潮与西双版纳国家级自然保护区管护局联合打造世界领先的亚洲象生态保护系统，融合云计算、物联网、大数据、人工智能等数字化技术于一体，建立起从终端监测、边缘端快速识别推理、迅速预警和云端数据汇聚与模型训练的一体化亚洲象生态保护系统。
整个保护系统就像是构建起一个保护亚洲象的数字孪生体，实现对亚洲象行为轨迹实时分析和预警，统一科学管理和保护。具体来看，浪潮在西双版纳雨林地区构建了由数百个影像监测系统构成的统一数据采集系统，实现全天候实时采集图像及影像数据，并通过地面人员巡护监测、无人机采集、智能视频监控、红外相机监控等多重手段，以及其它系统数据对接，实现多维数据的汇集。
解决多维数据的实时采集，等于为之后的分析预警工作打下了坚实的数据基础。有了强大的数据基础，边缘端的亚洲象识别模型可以进行全天候、毫秒级的亚洲象精准识别、十几秒内，广播、微信、短信、APP多个渠道会发布预警信息，边缘端数据也将被传输至云端数据中心的亚洲象深度学习训练平台，帮助模型算法不断优化迭代，提高亚洲象监测的准确性和实时性。
浪潮亚洲象生态保护系统解决了过去亚洲象保护的几大难题：
一是数据采集的难题，亚洲象数量稀少、活动范围广，过去影像数据样本少，没有足够的数据则无法为模型精度提升提供帮助；浪潮通过架设众多采集站点，收集到大量亚洲象图像资料，并且专门针对各种环境中的图像识别难题，不断对模型算法进行优化，将亚洲象识别准确度提升到96%以上，处于国际领先水平。
二是多维度数据体系的难题，边缘端经过清洗处理的数据被用于建立亚洲象库及生物多样性库，包括亚洲象活动时间、位置信息、影像、周边环境特征、行动轨迹等，多维数据可以为科研人员进一步研究亚洲象饮食习性、活动区域、活动时间提供丰富的数据支持。
亚洲象生态保护系统需要对数据进行实时分析
三是亚洲象实时分析和实时预警难题，在解决数据采集、数据体系建立之后，通过对数据进行AI实时分析、智能识别后将亚洲象位置信息、数量、移动方向等预警信息内容，定向推送到手机APP等终端设备，群众、巡护员、管理人员可以及时掌握周边地区亚洲象的活动情况，真正形成统一管理、协作的预警体系，让亚洲象保护做到心中有数。
谁又是一体化保护系统的基石
从过去依靠人的经验到如今基于数据的科学决策，西双版纳的亚洲象生态保护如今开启了数字化之旅。
西双版纳保护区建立起数据采集体系之后，每个月产生的视频、图片数据量就高达30TB，随着监测体系和数据采集体系逐渐完善，数据量在未来还将继续增长。除了海量的视频、图片数据之外，还有地理位置数据等其他类型的数据，如何存储和保护这些海量数据，并且为AI模型训练提供足够强大的性能支撑就成为西双版纳亚洲象保护的现实挑战。
在整个一体化保护解决方案中，存储的作用可谓是至关重要，不仅仅因为它是数据采集之后的保存之地，更是整个多维数据体系的基石，支撑着从识别、分析到预警各种应用系统的运行以及数据安全保护。
浪潮存储
例如，浪潮大象识别模型高达96%的精准度就离不开浪潮存储的功劳。在短短3个月之内，浪潮存储将数十万张大象图片高效、反复地向AI识别模型进行“投喂”，用极致性能支撑起整个AI模型的训练。浪潮存储如此极致的性能，背后离不开其iTubro智能引擎，通过对前端AI模型的IO负载进行智能感知，将热点数据识别出来并智能调度到高速SSD缓存层，实现百万级IOPS在存储系统并发流动，为AI模型训练提供及时的数据“养料”。
另外，除了AI模型算法训练之外，浪潮存储还支撑起预警平台中的各种应用，在毫秒内完成识别，十几秒就能通过广播、短信等发出预警，大幅提升预警效率和成果。针对亚洲象保护的实时性和数据安全性要求，浪潮为西双版纳保护区打造了以AS5000为核心的“双活存储+影像存储”的存储平台，双活存储建立起容灾平台，支撑起亚洲象保护的核心应用，当一台存储发生故障，另一台存储实时接管，让前端业务基本无感；而浪潮影像大数据平台则提供PB级存储空间，满足保护区对于视频、图片等海量数据的存储需求。
总体来看，亚洲象生态保护系统的初步建立，是浪潮在野生动物保护的一次探索与创新，也是AI、大数据、存储等数字化技术在传统行业领域的一次成功实践，充分证明了数字化技术的价值所在。随着数字化技术在野生动物保护中得到更多应用，人与自然的和谐之美有望得到更多展现。
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