AI 赋能大熊猫栖息地精准保护与社区共生解决方案
一、项目主题
基于 “熊猫 π 创变实验室” 生态实践数据，开发多模态 AI 协同系统，解决大熊猫栖息地监测效率低、保护决策缺乏动态数据支撑、社区发展与生态保护协同不足三大核心问题，助力全球生物多样性保护（SDGs 15）与社区可持续发展（SDGs 11）。

二、项目背景与问题提出
1. 行业痛点（基于熊猫 π 课程实践发现）
•监测效率瓶颈：大熊猫保护基地红外相机日均产生超 10 万张图像，人工识别准确率仅 65%，单张处理耗时约 3 分钟，无法实时捕捉熊猫活动轨迹与栖息地变化；
•保护决策滞后：栖息地破碎化、水源安全、食物资源承载力等关键数据依赖季度性人工调研，难以及时调整保护策略（如应对极端天气对熊猫觅食的影响）；
•社护协同不足：熊猫村社区发展与生态保护存在 “资源冲突”（如传统农业与栖息地修复的矛盾），缺乏数据驱动的平衡方案。

2. 项目价值
紧扣博鳌全球青少年 AI 应用挑战赛 “AI 向善・解决真实社会问题” 的核心宗旨，结合熊猫 π 课程中 “生态守护 + AI 智创 + 社会创变” 跨学科体系，打造 “技术可落地、数据有支撑、影响可量化” 的青少年 AI 实践项目，填补青少年在濒危物种保护领域的 AI 应用空白。

三、AI 技术解决方案（分模块设计，匹配青少年技术能力）
1. 核心技术框架
采用 “轻量化 AI 模型 + GIS 空间分析 + 低代码可视化” 架构，兼顾技术创新性与青少年实操性（基于熊猫 π 课程中 Python、TensorFlow Lite、GIS 工具培训基础）。

2. 三大 AI 功能模块设计
在熊猫π课程实践中，针对不同问题有三个模块：

第一个板块：红外图像AI速识模块解决红外相机数据人工处理效率低的问题，基于MobileNetV2轻量化模型训练“熊猫个体识别+行为分类”模型，数据来自Day2“熊猫王国”科考的约5000张红外图像和Day4熊猫饲养实践中300+条行为标注的视频；

第二个板块：栖息地动态预测模块为保护决策提供动态数据支撑，融合环境与熊猫活动数据，通过LSTM时序模型预测短期熊猫高频活动区域和长期箭竹承载力变化，数据源于Day5无人机栖息地地形数据、2023-2024年熊猫村气象站历史数据及Day3黑熊救护中心生态需求参考数据；

第三个板块：社护协同推荐模块解决社区与保护资源冲突问题，基于协同过滤算法和社区调研数据，输出生态友好型产业建议与游客承载量动态调整方案，数据来自Day2、Day5的120份熊猫村村民问卷、成都大熊猫基地2024年游客流量数据及Day6“生态农产品品牌方案”初稿。

四、项目实施过程（依托熊猫 π6 天 5 夜课程，分阶段落地）
1. 数据采集阶段（Day1-Day5：课程实践同步收集）
•基础数据：通过 “生态守护舱” 红外相机拍摄、无人机巡护、黑熊救护中心专家访谈，收集熊猫行为、栖息地环境、社区需求三类核心数据（合计约 1.2 万条）；
•数据清洗：在 “AI 智创舱” 导师指导下，用 Python 完成数据去重（剔除模糊图像）、标注（团队分工完成 3000 张图像行为标注），符合 GDPR 与《未成年人网络保护条例》隐私要求（学生信息脱敏、动物数据匿名化）。

2. 模型开发阶段（Day4-Day6：集中攻坚 + 课后优化）
•初中组：基于 TensorFlow Lite 预训练模型，微调 “熊猫个体识别” 子模型，实现 85% 以上识别准确率；用低代码工具（如 MakeCode）制作模型 Demo 演示界面；
•高中组：自主训练 LSTM 栖息地预测模型，结合 GIS 绘制 “熊猫活动热力图”；开发社护协同推荐模块的 Web 可视化页面（用 Flask 框架），支持社区干部查询产业建议。

3. 验证与迭代阶段（课程后 1 个月：联动熊猫 π 基地）
•实地验证：将 AI 模型输出的 “熊猫高频活动区域” 反馈给中国大熊猫保护研究中心都江堰基地，对比人工巡护结果，优化模型参数（如提升雨天图像识别准确率至 80%）；
•社区试点：在熊猫村（狮子社区）试点 “AI 推荐种植区域”，跟踪有机竹笋产量变化，调整算法中 “生态优先级” 权重。

五、项目成果与社会影响
1、量化成果（核心参赛展示指标）
成果类型、具体指标、挑战赛展示形式

2、技术成果
•红外图像识别准确率：初中组≥85%，高中组≥90%；
•保护决策效率：数据处理时间从人工 3 分钟 / 张降至 AI5 秒 / 张；
•社护协同：熊猫村试点区域有机竹笋增收 15%
•实时 Demo 演示（现场上传红外图像，模型即时识别）；
•数据对比仪表盘（GIS 地图 + 准确率曲线）

3、实践成果
•形成《AI 赋能大熊猫保护实践报告》（英文版，符合 IB/IGCSE 学术标准）；2. 获中国大熊猫保护研究中心 “技术实践认证”；
•熊猫村社区采纳 2 项产业建议（有机竹笋种植 + 生态民宿限流）
•报告展板（含专家推荐信）；
•社区访谈短视频（记录村民反馈）
•社会影响（契合挑战赛 “全球视野” 要求）
- 生态层面：为全球濒危物种保护提供 “青少年 AI 实践范式”，成果可复制到东北虎、亚洲象等保护场景；
- 教育层面：联动熊猫 π“全球行动舱”，将项目案例翻译成 3 种语言（英语、西班牙语、日语），通过 TikTok “熊猫 AI 挑战赛” 话题传播（累计播放量超 50 万次）；
- 政策层面：项目成果入选 UNESCO 公益背书的 “青少年生物多样性保护案例库”，助力中国大熊猫保护经验的国际输出。

六、参赛展示与答辩设计
1. 展示形式（符合博鳌挑战赛 “可视化 + 互动性” 要求）
•主视觉：结合熊猫 π“赛博熊猫” IP，设计展板（左侧：问题与技术框架，右侧：实践过程与成果）；
•互动环节：设置 “AI 保护小课堂” 体验区，让评委通过平板上传模拟红外图像，实时查看模型识别结果，直观感受技术价值。

2. 答辩核心逻辑（突出青少年视角与创新点）
•问题聚焦：用 1 分钟简述 “红外监测效率低” 的实地发现（结合 Day2 课程中 “找不到熊猫活动轨迹” 的真实经历）；
•技术创新：强调 “青少年可落地”—— 不用复杂算法，而是用课程学到的 Python、GIS 工具解决问题，兼顾技术深度与实操性；
•全球价值：关联博鳌挑战赛 “全球协同” 理念，说明项目如何助力 “中国熊猫保护经验” 走向世界（如与国际护熊联盟分享 AI 模型框架）。

七、项目亮点（差异化竞争力）
1.跨学科融合：突破单一 AI 技术竞赛局限，融合熊猫 π“生态伦理 + 文化解码”—— 如在模型可视化中加入三星堆 “熊猫图腾” 元素，用 AR 展示古蜀文明与现代保护的联结；

2.青少年主导：从数据采集到模型开发均由学生完成，导师仅提供技术指导，体现 “青少年是解决社会问题的核心力量”；

3.长效影响：项目不局限于竞赛，后续将通过熊猫 π“全球行动舱” 接入 APEC 未来之声模拟谈判，推动 AI 保护方案纳入青少年全球生态倡议。

熊猫村博鳌全球青少年AI应用挑战赛