随着AI技术在生态学中的广泛应用，生态学的研究方式正经历深刻变革。许多学者如今在室内分析数 字化标本、图像、DNA或传感器数据，而非亲赴野外。 英国《自然》网站在本月报道中指出，从脚下的土地，转向屏幕上跳动的像素，这种"全自动化监测"提 升了研究的规模与效率，使大范围生态变化得以追踪。但有专家担忧，远离田野调查可能导致研究失去 对自然的直接感知，造成误差、偏见和过度简化，削弱生态学的本质——与自然的亲密联系。或许，唯 有技术与田野观测的"双向奔赴"，才能织就生态学的美好未来。 智慧之"眼"洞察自然 从尘封百年的标本到天空飞过的禽鸟，从深林中的昆虫到大地上蔓延的入侵植物……面对如此浩瀚的数 据海洋，传统方法早已力不从心，AI正成为推动生态学研究驶向智能化的旗舰。 如今，AI不仅能精准识别物种，更可构建复杂的物种分布模型与生命谱系树。一些学者预见，生成式 AI或将催生能自主模拟生态过程、预测物种对气候变化响应情况的智能系统。 若缺乏真正了解野外生态的专家参与训练与校验，AI可能陷入"精致的错误"——精准识别出常见物种， 却对新出现的入侵者视而不见，或误判濒危种群的真实状态。 而北欧TABMON项目则用声音"编织" ...