一個人拿手機數松鼠，一早計數2979只！七年前需動用300名志愿者

本文來源于海潮天下（Marine Biodiversity）
作者：王芊佳

▲（左圖）2018年進行的一次調查，動員了三百名志愿者，最終清點了中央公園（Central Park）內有2,373只松鼠。而該調查的結果是在普查結束八個月后才得以公布。（右圖）由懷托克（Whytock）在2025年紐約氣候周后進行的調查，僅持續了數小時，便估算出松鼠數量為2,979只。圖片由羅賓·懷托克（Robin Whytock）提供。圖片來源：mongabay

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筆者最近讀了一篇Mongabay的報道，內容是這樣的：美國有一個名叫羅賓·懷托克（Robin Whytock）的生態學家，決定在紐約中央公園做的一個小實驗。他在紐約氣候周結束后，自己一個人用一個早上，拿著手機和一杯咖啡，就估算出了公園內灰松鼠的種群數量。這個數字——大約2,979只——與2018年300名志愿者花了大量時間才得出的數字（2,373只）竟然差不太多。這件事本身聽起來有點幽默，但筆者認為，它給整個生物多樣性監測行業帶來的啟示，是嚴肅的。

懷托克的實驗，說明了一個簡單但常被忽略的道理：效率的提升，并不總意味著要投入更多的人力或資金。

▲上圖：懷托克的Okala團隊僅用數小時便繪制出了松鼠的分布圖。圖片：Robin Whytock/Okala；來源：mongabay

我們必須承認，傳統的、依賴大量人力的監測模式已經跟不上時代了。300人耗費了大量精力去完成一項任務，而如今一個人用技術手段就能在幾小時內完成，那么，這種巨大的時間成本差距，讓我們不得不重新審視監測工作的性價比了。在報道中，他用了“距離采樣”（distance sampling）這種在生態學領域應用了幾十年的成熟統計方法，與一部人人都擁有的智能手機App結合起來，證實了這是一條低成本、高效率獲取可靠數據的路徑。這何嘗不說明，我們完全可以利用現有資源，大幅縮短從野外工作到最終報告產出的周期，讓監測工作真正具備在不同地區快速復制和推廣的能力。

不過，實驗的重點并非在于“人力不如機器”，而在于如何有效處理數據。在這篇報道中，懷托克自己也直言不諱地指出，當下行業最大的痛點，其實是“數據瓶頸”。

現在的情況是，各類傳感器、相機陷阱、聲學記錄儀等硬件越來越便宜，大家都很積極地投入預算去“收數據”，好像數據量越大就越安全。但問題是，這些海量數據收集完之后，到底放哪兒？怎么用？其實，很多人根本不知道該怎么用，或者說，他們缺乏將原始數據轉化為科學洞察的能力。結果就是，大量的招標、投錢，大量的資金被浪費在收集上，數據最終卻只是躺在硬盤里睡大覺，無法變成決策者真正需要的、關于種群數量或生物群落變化的“有用信息”。

所以說，懷托克的Okala平臺所做的事情，其實多多少少就有點像提供一個“翻譯官”的角色。他們把谷歌等巨頭開發的、極其復雜的AI物種識別模型，和生態學家需要的統計學分析工具無縫地連接起來。這樣一來，即便是一個非洲國家公園的管理員，或者一家采礦公司，他們不一定需要一個N名具備博士學位的統計學家團隊，也能把相機陷阱里拍到的海量圖片，快速、準確地跑出黑猩猩或豹子的數量估算。這種方式，就徹底打破了專業知識的壁壘，讓高標準的科學監測變得更“接地氣”，更容易被一線保護工作者掌握和應用。

那么，技術監測的效率革命，能否撐起全球生物多樣性藍圖？

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昆蒙框架，需巧婦之炊

我們知道，2022年國際社會通過了《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》（GBF、昆蒙框架），其核心目標是實現“人與自然和諧共生”的愿景，并在2030年前達成4項長期目標、23項具體行動目標。其中，這23項行動目標，幾乎都需要通過可量化、可核查的指標來衡量進展，正所謂“SMART”嘛。這就要求，各國建立強大的國家級監測系統，能夠定期、準確地報告關鍵物種、生態系統健康、遺傳多樣性、可持續利用等方面的基線數據和變化趨勢。而且，昆蒙框架鼓勵利用最新的科學技術，包括遙感、環境DNA（eDNA）、生物聲學監測以及大數據和人工智能等，來克服傳統監測的局限性，提升效率和覆蓋范圍。

與之相形見絀的是，昆蒙框架的資金卻面臨著嚴重的欠缺。缺口不是一點點——根據聯合國環境規劃署（UNEP）的評估，目前全球每年用于生物多樣性保護的資金大約在800億~1000億美元之間。但是，要實現GBF的目標，全球每年的資金需求預計高達7000億美元左右。

這意味著，全球生物多樣性保護資金——每年有超過6000億美元的巨大缺口??！

在這些資金缺口中，用于監測和數據基礎設施建設的投入更是嚴重不足。許多發展中國家和生物多樣性熱點地區缺乏購買先進設備、培訓專業人員以及建立長期數據分析平臺的能力。監測工作本身就是一項高成本、高投入、但短期效益又不明顯的“基礎設施”建設，因此在資源分配中往往被邊緣化了。

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昆蒙框架6000億缺口怎么補？

松鼠實驗，或揭示了監測“輕量化”破局之道

生物多樣性監測，是一項長期、系統的科學工作，旨在追蹤和評估生態系統中物種、遺傳資源及其棲息地的狀態與變化趨勢。它通過收集各種數據——包括物種數量、種群分布、生態系統健康、以及人為干擾的影響——來了解自然界發生了什么，并預測未來可能的變化。監測結果是制定和調整保護政策、評估人類活動影響、以及衡量《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》（GBF）等國際公約目標進展的關鍵科學依據。

雖然各地、各國面臨的具體情況不同，但“缺錢”是肯定的。海潮天下（Marine Biodiversity）小編認為，這個“數松鼠”的案例，至少有2個啟示。

第一，蒙框架要求全球進行大規模、高精度的監測，但面對每年數千億美元的資金缺口，顯然，傳統的高成本、人海戰術是無法持續的。這個松鼠普查的案例，或許也是一個不錯的參考，也說明，是有可能以極低的邊際成本獲得高質量的科學數據的，而且降低了監測的門檻，讓非專業人員也能進行科學、有效的監測工作。這類務實的、能夠快速推廣的替代方案，或許，以后會特別適合資源受限的發展中國家和保護區，讓生物多樣性監測實現規?；?，讓各國可以更快、更有效地將收集到的數據轉化為符合GBF指標要求的報告，這是實現框架目標不可或缺的支撐工具。

第二點，環境監測行業，或許可以重新校準技術投入的方向。無需一味地大搞“買裝備”和“堆數據量”，而可以把更多精力放在如何優化數據分析的流程、如何將成熟的科學模型進行工程化封裝、并且，要讓這些工具真正普及到野外一線去。當解決了從“數據”到“洞察”的轉化難題，就可以有效地支撐全球的生物多樣性保護決策。

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思考題·拓展思維

Q1、上面這個數松鼠用的“距離采樣+手機應用”這一高效模式，在中央公園這樣棲息地單一、物種相對簡單的城市公園中效果顯著，但畢竟生態系統是很復雜的，如果將它推廣到熱帶雨林或水下生態系統等復雜、異質性極高的野外環境時，其統計學模型的穩健性和技術應用的可操作性還能維持多少？也就是說，從方法論的移植可行性看，如何確保這種“輕量化”監測的精度能夠滿足《昆蒙框架》對全球數據的高要求？你怎么看？

Q2、既然監測的核心瓶頸在于數據分析能力和AI模型，那么像這個生態學家的Okala這樣依賴谷歌等科技巨頭底層AI模型的商業化解決方案，你覺得，會不會加劇全球南方（發展中國家）在技術主權和數據依賴上的風險？從AI監測的生態公平性來講，如何平衡商業平臺的高效性與建立全球公有、開源、可定制的生物多樣性監測基礎設施的迫切需求？

Q3、問題總是多面的。這個松鼠案例顯示，專業技術監測（1人/數小時）的效率遠高于公民科學（300人/多日），但在《昆蒙框架》強調公眾參與和意識提升的背景下，如果高效的技術模式，全面取代了大型的公民科學活動，會不會搞得公眾都不用參與了？是否會犧牲公眾對自然的認知、情感連接以及長期監測的社會基礎呢？

本文參考資料

https://news.mongabay.com/2025/11/what-central-parks-squirrel-census-says-about-conservation-tech-interview-with-okalas-robin-whytock/

（圖文無關）▲上圖：圓明園的一只網紅松鼠。看看它吸引了多少人的注意力。攝影 ?海潮天下（Marine Biodiversity）

注：本文僅代表資訊，供讀者參考，不代表平臺觀點。

資訊源 | Mongabay

文 | 王芊佳

編輯 | 海潮君

日期 | 2025年11月14日

海潮天下

王芊佳.一個人端著咖啡、拿著手機數松鼠，一早計數2979只！七年前需動用300名志愿者.海潮天下.2025-11-14

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