自从2010年，13个全球野生虎分布国的政府首脑和代表联合发表《全球野生虎分布国首脑宣言》，把每年7月29日定为“全球老虎日”至今，已经过去8年时间。
每一年的这天，全球范围内都在呼吁人们树立公众的野生虎保护意识。在中国，东北虎的保护也刻不容缓。
东北虎，也称西伯利亚虎，是世界现存最大的猫科动物，属于生态链的顶端，但由于受人类活动的增加、森林砍伐、栖息地退化等多种因素的影响，野生东北虎种群及其栖息地在不断萎缩。
根据近五年来，利用远红外相机在黑龙江和吉林两省东北虎种群的系统监测显示，中国境内2013-2017年，东北虎不同个体数量接近47只，其中包括9个繁殖家族和16个幼崽。
当东北虎的数量越来越少之时，保护野生虎迫在眉睫。但由于东北虎所处环境的复杂，以及跟踪难度高，传统的保护方法举步维艰。
面对以上困境，英特尔正与世界自然基金会联合，试图用人工智能技术带入原始森林保护东北虎。让数量稀少的东北虎，在AI新技术发展的今天，有了虎啸山林的底气。
传统监测东北虎的方法，主要是依靠红外相机，影像数据手动收集、处理及分辨耗时费力，重要数据难以及时捕获，盗猎无法及时监控，动态与模糊影像无法分辨还原，具有很大的局限性。
但现在，世界自然基金会提供东北虎监测与保护的研究和实践经验，英特尔在人工智能领域能够付诸实践的端到端技术解决方案，两者一拍即合。
有了人工智能的加持，便可以通过大数据分析、人工智能算法等进一步对东北虎个体、生态链相关物种进行识别归类，并可针对栖息地域进行有效的数据训练及分析，高效的实施东北虎的监测与保护。
英特尔提供的端到端，针对东北虎的保护方案表现在：
1、前端，基于英特尔Movidius的视觉处理设备将对东北虎进行更加精准的监测和数据采集；
2、后端，基于英特尔至强可扩展处理器、英特尔固态硬盘存储介质，同时结合OpenMP/MPI并行优化技术，MKL-DNN（面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库），以及面向英特尔架构优化的TensorFlow等技术和工具，通过数据分析识别来自数百个摄像头的图像，追踪野生老虎历史运动轨迹, 实现全方位的东北虎监测与保护。
简而言之，前端监测和追踪，后端进行大数据的整合和处理。
对于为何选择和英特尔的解决方案，WWF（世界自然基金会）黑龙江流域生态区项目总监刘培琦表示，最初监测老虎只能通过足迹和活动范围监测样本，判断是否属于同一只个体。虽然近两年开始使用红外相机，提高了效率，但存在一定的不足，比如感光度低，即便是高清的分辨率，依然会拍摄出很多模糊无效的照片，同时需要大量人力投入。
“误差很大，且抓拍的数据处理起来难度高”，刘培琦说道。但是采用了英特尔AI的解决方案之后，从前端就可以识别哪些是有效数据，同时通过后端算法实时反馈东北虎的行踪和状态，杜绝资源和人力浪费的同时，也提高了效率。
作为一家数据公司，保护东北虎并非英特尔AI能力落地到实用场景的单一案例，今年4月英特尔已经与中国文物保护基金会合作，尝试用AI手段保护长城这一世界纪念性建筑遗产。
更早之前，全球范围内英特尔还针对北极熊和鲸鱼保护做出了相应的解决方案。
英特尔全球品牌营销副总裁Alyson Griffin认为，之所以能够与以上机构达成合作，基于英特尔能够提供全面的端到端解决方案，而其他厂商或者技术，解决的可能只是某一个环节的问题。
“人工智能只有不断实现应用突破，解决人类发展和社会进步中的重大挑战，才能彰显其价值”，Alyson Griffin表示。
事实上，无论是保护东北虎，抑或者是长城修护计划，英特尔提供的都是定制化方案，这也是英特尔AI不可替代的一个因素。
通过以上案例，相信很多人对于如何用人工智能解决生活中的大问题，已经有了自己的答案。
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Google翻訳などのAIを使い、編集者が補正した文章です。
2010年以来、野生のトラが生息する13ヶ国の首脳と代表連合が「世界トラ生息国首脳宣言」を発表し、毎年7月29日を「世界トラの日」としてから現在で8年が経った。
毎年この日に野生のトラの保護意識を高めるよう全世界に向けアピールする。中国でもアムールトラの保護は一刻の猶予も許さない状況だ。
アムールトラ、又はシベリアタイガーと呼ばれ、世界に現存する最大のネコ科動物で、生態系のトップに属する。しかし人類の活動範囲の拡大、森林伐採、生息地減少などの影響により、アムールトラや彼らの生息地はどんどん減少している。
5年間の遠赤外線カメラによる黒竜江省と吉林省での観察によれば、中国国内の2013年から2017年でアムールトラの個体数は47匹ほど、9つの家族と16匹のトラの赤ちゃんを含む。
アムールトラの減少は続け、彼らの保護は一刻を争う状況だった。しかし、アムールトラの生息環境は複雑で、追跡が難しく従来の保護方法では状況は芳しくなかった。
上記の困難に直面してインテルはWWF（世界自然基金会）と協力し、AI技術を原始林に導入してのアムールトラの保護に乗り出した。希少なアムールトラを発展するAI技術により虎嘯山林の底力を与えるのだ。
従来のアムールトラ観測方法は、主に遠赤外線カメラで撮影して観察していた。画像データは手動で収集され、処理や分別に時間と労力を費やした。重要なデータのリアルタイムな確保が難しいだけでなく、密猟の防止、生態や曖昧な画像の識別は難しく、とても制約された状態だった。
しかし現在、WWFはアムールトラの観測と保護の研究と実践を提案し、インテルがAI技術を使って実行可能なエンドツーエンドの解決方法をだし、両者は合意した。
AIの恩恵により、ビッグデータの分析やAIのアルゴリズムで一歩踏み込んだアムールトラの個体数、生態系に関連する種の識別や分類、そして生息地域に特化した有効的なディープラーニング及び分析を実行する事ができ、効率の良いアムールトラの観察と保護ができる。
インテルの提供したエンドツーエンド技術がアムールトラの保護案特化しているの点は以下だ：
1、フロント：インテルのMovidusをベースとする画像認識プロセッサで更に高精度なアムールトラの観察とデータ収集；
2、バック： インテルのXeon®スケーラブル・プロセッサー、インテルSSDをベースとして、さらにOpenMP/MPI並列最適化技術、MKL-DNN（ディープニューラルネットワークに向けたインテルの数値演算ライブラリ）、アーキテクチャ最適化のTensorFlowなどの技術やツールと結合、ビッグデータ分析を通して数百数万とある画像の識別、野生のトラの行動履歴の追跡、全方位的なアムールトラの観測と保護を実現した。
簡単に言えば、フロントでは観察と追跡、裏側ではビックデータの整合と処理を行う。
どのようにインテルと解決方法を選択したか、WWF黒竜江流域の担当者・劉培琦は次のように述べた。初期の観察は足跡や活動範囲のサンプルで、同じ個体なのかを判断するしかなかった。ここ2年は遠赤外線カメラを使い効率は上がったが、感光度が低く、はっきり写った画像でも、依然として曖昧で利用できない場合も多く、同時に多くの人手を必要とした。
「誤差が大きく、データも処理の難易度が高い」と劉培琦は語る。しかし、インテルのAI解決方法を採用してからは、どれが有効なデータかを識別できると同時にアルゴリズムでリアルタイムなアムールトラの行動と状態のフィードバックを実現、リソースと人手の浪費を根絶、更に効率も上昇した。
データ企業として、アムールトラ保護はインテルのAI技術の実用の単なる一例であり、今年の4月インテルは中国文物保護基金会と提携して、AIを用いた万里の長城など世界遺産の保護を試験中だ。
早くから、インテルはホッキョクグマやクジラの保護に同様な解決方法を実施している。
インテルのグローバルセールス副総裁アリソン・グリフィンは「上記の機関と提携できたのは、インテルが全面的なエンドツーエンドの解決方法を提案できたからだ。そして他の企業や技術が解決できるのは問題の一部分だけかもしれない」と述べた。
「AIは実用性を更新し続けてけており、人類の発展と社会の進歩における重大な挑戦を解決する事は賞賛に値する」とアリソン・グリフィンは話した。
実際、アムールトラ保護だけでなく、万里の長城修復計画もインテルはカスタマイズ方法を提案しており、これはインテルのAIに取って代わる相手がいない原因の一つだ。
以上の事例を通して、多くの人がいかにしてAIで生活中の問題を解決するのか、既に答えは出ているだろう。
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