## 394｜麻省理工最新研究：用AI在水下实时数鱼，监测海水生态变化

同学们，快刀广播站又开始广播了。

今天咱们来聊聊三文鱼，不过不是聊三文鱼刺身，而是来聊聊一个科研项目，这个项目的核心就是计算河流中鲑鱼的数量与变化。听到这里，你可能觉得没什么可聊的，直接数数就行了。但实际上，这里面有着不少值得深思的地方。

在聊这个项目之前，我先给大家简单科普一下，三文鱼和鲑鱼的关系，以及为什么计算鲑鱼数量这么重要。

我们生活中经常吃到的三文鱼，其实是鲑鱼科中的一种，而鲑鱼则指所有鲑鱼科的鱼类，换句话说，三文鱼只不过是鲑鱼家族的一员。鲑鱼是一种习性特别有意思的鱼类。它们出生在淡水河流或小溪的砂石间，幼年时期在淡水中成长，等到体型达到一定程度后，就会游向大海，在海水中以小鱼小虾为食，迅速生长。但最神奇的是，成年后的鲑鱼会不远万里，依靠地球磁场、水流方向，甚至水中的气味，精准地找到自己出生的那条小河，并逆流而上，回到故乡繁衍后代。整个回游过程极其艰难，它们几乎不吃不喝，全靠自身的脂肪和肌肉支撑，直到产卵完成，生命也随之走向终点。

我第一次看到鲑鱼的纪录片时，真的被这种“一生只为回家一次”的旅程震撼了。

但更让我惊讶的是，鲑鱼的回游不仅关乎自身生存，还影响着整个生态系统。沿途的熊、老鹰、海豹，甚至当地居民，都靠捕食鲑鱼获取能量。而被动物拖到岸上的鱼残骸，又会化作大地的肥料，滋养整个森林。

不仅如此，由于鲑鱼的迁徙特性，它们的活动不仅反映了自身的生命历程，也能间接反映出周围生态的变化。鲑鱼广泛分布在北半球的冷水区域，从北美的阿拉斯加，到欧洲的挪威，再到俄罗斯远东和中国东北，都能看到它们的身影。也正是因为它们需要经历从淡水到海水、再回到淡水的漫长旅程，鲑鱼成了非常好的生态观测对象。如果某片区域的鲑鱼数量明显增加，说明从河流到大海的整个生态环境正在恢复。而如果某条迁徙路线上的鲑鱼数量骤减，就可能意味着这一路的生态出了问题。比如某个水域污染严重，或者中途有人大量捕捞。举个例子，如果上游的监测点每分钟记录到 500 条鲑鱼经过，而 10 公里外的下游监测点只剩 300 条，那基本可以判断，这段水域的生态遭受了破坏，要么水质变差，要么有大量的鲑鱼被捕食或捕捞了。所以，鲑鱼不仅仅是一种鱼，更像是生态环境的“移动传感器”。只要观察它们的迁徙数据，就能判断整片水域，乃至整个生态链是否健康。

当然，这个理念说起来简单，但过去想要准确统计鲑鱼的数量，几乎是个不可能完成的任务。最早的时候，这项工作完全依赖人工，工作人员需要在河岸边通过肉眼手动计数。显然，这种方法既粗糙又不准确。后来随着技术的进步，团队开始使用水下声呐系统来辅助计数，声呐通过声音反射来捕捉鱼的存在，而不是像人类一样通过视觉来识别。但这种方法依然有不少局限性：当其他鱼类的体型与鲑鱼相似时，声呐很难区分它们。此外，声呐系统需要在河边安装设备并依赖人工操作，工作仍然非常繁重且耗时。

最近，我看到一个有趣的科研项目，它利用AI，很巧妙地解决了这个难题。这个项目来自麻省理工学院的水和食品系统实验室，它成立于2014年，致力于用前沿技术解决水资源短缺、食品安全等跨学科问题。

项目的负责人是计算机科学系的助理教授萨拉·比里，她和她的团队提出了一个非常有创意的方案——利用人工智能驱动的计算机视觉技术，来简化鲑鱼数量的监测。具体来说，萨拉教授和团队收集了不同河流中声呐摄像头拍摄的视频数据，并对这些视频进行了人工标注，告诉AI哪些数据代表鲑鱼的身影。然后，团队利用这些标注过的数据训练AI视觉系统，使其能够自动识别和计数鲑鱼的数量。项目的主要研究员之一，贾斯汀·凯，生动地描述了AI模型是怎么数鱼的，他说：“AI的计算机视觉算法会先找到画面中所有符合条件的鲑鱼，然后在它们周围框出一个框。接下来，系统会跟踪它们的移动。如果有一条鱼从屏幕的一边进来，再从另一边出去，我们就判断它是在游向上游。”

这个方法的测试结果相当出色。团队原本设定的目标是确保计数误差不超过10%，但实际误差仅在3%到5%之间，超过了预期。在随后的实地测试中，团队将该技术应用到美国克拉玛斯河进行监测。克拉玛斯河刚刚拆除了四座大坝，240英里的河流开始恢复自然流动，鲑鱼的迁徙刚好受到了限制。研究人员通过监测发现，在大坝拆除后的第八天，视觉数据上已经显示出大量鲑鱼开始向上游迁徙。

不过，尽管这个项目在实验室里反复验证、不断优化，但真正应用到实际环境中时，它依然面临着不少挑战。研究人员在将AI模型部署到河流中时，就遇到了一个问题。之前训练好的AI模型，到了一个全新的环境里，计数的准确性大打折扣。因为随着河床的变化、光照条件和水的清晰度不同，鲑鱼在声呐相机中的形态也会发生变化，AI在判断时就变得非常困惑。第一次在克拉玛斯河进行数据收集时，误差范围甚至达到了15%到20%。

为了解决这个问题，研究人员介绍了他们正在优化的自适应算法。这种算法能够在没有人工干预的情况下，自动适应不同的环境条件，也就是说，AI能够自主学习并判断摄像头前经过的究竟是不是鲑鱼。当然，我这里说的，听起来很简单，但实际上在贾斯汀·凯的论文中，还是能看出来这个过程充满了各种挑战。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025021218/1867621120123915348/021218.png)

我在文稿中贴了一张图，就是我从这篇论文里截出来的，讲得就是这种声呐视频识别鱼群的困难之处。接下来，我给你随便列几条，你可以想象一下它的困难程度。

首先，如果声呐设备离鱼群太远，鱼的影像就变得又小又模糊，AI可能会把它当作噪音忽略掉。其次，如果河底有复杂的砂石、水草，或者光线反射特别强，AI可能会把这些干扰因素当成鱼的轮廓，看错了地方。再说，当几条鱼挤在一起时，声波无法穿透鱼体，就会把其他鱼挡住，这样系统就会低估鱼群的数量，甚至搞错位置。你也知道，鱼群可不会乖乖地排队等着被摄像头一条一条识别，它们总是一股脑地游过来，给计算带来了不小的麻烦。

可想而知，困难依然存在。但这也正是科技不断突破的魅力所在，不断地挑战一个又一个的难题，破除技术瓶颈的同时，解决问题的思路或许也能为其他领域带来启发。你想想，如果AI能在水下精准统计鲑鱼数量，那么这项技术完全可以应用到其他领域。例如，渔业养殖基地不仅能追踪鲑鱼，还能用同样的方式监测其他鱼类的生长和迁徙。而这个自适应算法，也能被应用到陆地上的自然保护区，帮助研究人员统计鸟类、野生动物的数量，甚至为生态保护提供更有力的数据支持。

所以，这项技术的突破，远远不止于鲑鱼的监测，它的跨领域潜力才是真正令人兴奋的地方。正如鲑鱼的迁徙不仅仅是物种的传承，更是对生态环境健康的一个信号。这项科技，未来也许能成为我们理解、保护甚至修复地球生态系统的一把钥匙。

我把这篇科研论文的地址放在文稿里了，有感兴趣的同学，可以随手看看。

另外，提醒同学们，如果你还没来得及体验DeepSeek，或者在使用过程中经常遇到卡顿的问题，正在纠结是不是要部署一个简易的版本，推荐你一定要去看看最近刚刚上线的教程课《如何用DeepSeek快速写朋友圈文案》。当然如果你经常使用各种AI工具，就不需要学习这一门课程了。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025021218/1867621251120961080/021218.jpeg)

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025021218/1867621285480109416/021218.jpeg)

论文链接：

The Caltech Fish Counting Dataset: A Benchmark for Multiple-Object Tracking and Counting

https://arxiv.org/pdf/2207.09295
