机器人时代陆地生物多样性监测的机遇与挑战

为应对全球生物多样性丧失危机，研究人员通过改良德尔菲法(Delphi)整合98位生物多样性专家与31位机器人及自主系统(RAS)专家的意见，系统评估了RAS技术在克服监测壁垒（如站点访问、物种识别、数据处理、能源供给）中的潜力。研究表明，RAS可大幅提升监测效率，但需跨学科协作优化技术，其成果发表于《Nature Ecology & Evolution》，为生物多样性保护提供了革新性工具。

　　

全球生物多样性正以惊人速度丧失，但传统监测方法面临站点可达性差、物种识别困难、数据量庞大等瓶颈。尤其对偏远地区或危险环境（如悬崖、洞穴）的监测，人类活动受限且成本高昂。更棘手的是，许多物种因体型微小（如_<1mm的无脊椎动物）或依赖微观特征（如植物绒毛）难以辨识，而生态过程（如授粉）的动态监测更是空白。如何突破这些壁垒？来自英国肯特大学等机构的Stephen Pringle团队联合全球百余名专家，通过一项创新研究给出了答案——机器人及自主系统(RAS)或将成为游戏规则改变者。

研究采用改良德尔菲法，分三阶段整合专家意见：首先通过问卷识别监测壁垒，再以线上研讨会探讨RAS的解决方案，最后由RAS专家评估技术可行性。结果显示，现有RAS技术（如无人机UAVs、地面机器人UGVs）已能解决部分问题，如大范围同步监测、实时物种识别等。例如，仿树懒运动的太阳能机器人可长期驻留监测，而生物可降解传感器能减少电子垃圾。但挑战同样显著：针对“难测”类群（如土壤无脊椎动物）需开发新型传感器，而AI分类器的训练数据存在地理和分类学偏差，可能误判濒危物种的IUCN等级。

关键发现

• 站点访问：RAS可覆盖人类难以到达的区域（如森林冠层、地下洞穴），但需提升环境鲁棒性以应对极端气候。
• 物种识别：多传感器整合（如化学传感器“电子鼻”、声学记录）是趋势，但微型特征检测（如植物^ligules）仍需突破。
• 数据处理：边缘计算(edge processing)能压缩数据量，但罕见物种的识别依赖专家验证，而全球分类学家数量却在锐减。
• 能源供给：微生物燃料电池、摩擦纳米发电机等新兴技术有望延长RAS作业时间，但高纬度冬季仍存瓶颈。

这项研究的意义不仅在于技术路线图，更提出了跨学科协作的紧迫性。例如，生物学家需与工程师共同设计“软体机器人”以降低对栖息地的干扰，而政策层面需规范RAS数据的伦理使用。正如一位专家所言：“若RAS能可靠监测10%的物种，已是巨大进步。”论文发表于《Nature Ecology & Evolution》，标志着自动化监测从概念迈向实践的关键一步，为《生物多样性公约》2030目标提供了科技支撑。未来，随着可降解电池和群体智能(Swarm Robotics)的发展，RAS或将成为生态保护的“标配工具”，但人类专家的角色仍不可替代——毕竟，机器尚无法理解物种背后的生态故事。