谷歌开源 AI 模型 SpeciesNet，助力动物物种识别

3 月 5 日讯，据 TechCrunch 报道，谷歌近日宣布开源其旗下的 AI 模型 SpeciesNet，该模型旨在通过分析照片来识别动物物种，为全球野生动物研究领域注入了强大动力。

谷歌表示，SpeciesNet 的训练数据极为丰富，涵盖了超过 6500 万张公开图片，同时还整合了来自史密森保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗来纳州自然科学博物馆和伦敦动物学会等权威组织的大量图像。如此庞大且多元的数据，使得 SpeciesNet 具备了卓越的识别能力。它能够精准地将图像分类为 2000 多个标签之一，这些标签不仅涵盖了各种各样的动物物种，还包括动物类群，比如 “哺乳动物”“猫科” 等，甚至能识别非动物对象，像 “车辆” 等，极大地拓展了其应用场景。

在野生动物研究中，红外相机陷阱是常用的监测工具，它能自动拍摄动物照片，为研究人员提供重要数据。但这些相机陷阱会产生海量数据，研究人员筛选和分析这些图像往往需要耗费大量时间和精力。谷歌早在六年前就通过 Google Earth Outreach 公益项目推出了 Wildlife Insights 平台，该平台为研究人员提供了在线分享、识别和分析野生动物图像的渠道，有效加快了相机陷阱数据分析的速度。而 SpeciesNet 正是 Wildlife Insights 平台背后关键的分析工具之一，它的开源进一步增强了该平台的功能和影响力。

值得一提的是，SpeciesNet 在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可发布。这一许可方式具有重大意义，意味着它在很大程度上可以不受限制地用于商业用途。这为工具开发者、学者以及生物多样性相关初创企业提供了广阔的应用空间，他们能够借助 SpeciesNet 扩大对自然区域生物多样性的监测规模，开展更多创新的研究和应用项目。

当然，在自动化分析相机陷阱图像的开源工具领域，谷歌并非单打独斗。微软的 AI for Good 实验室维护着 PyTorchWildlife 框架，该框架也提供了经过预训练的模型，专门用于动物检测和分类。不同企业和机构的技术竞争与合作，共同推动着野生动物保护技术不断向前发展。随着 SpeciesNet 的开源，我们有理由期待在动物物种识别及生物多样性监测等方面取得更多突破，为保护地球生态环境提供更有力的支持。

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