保护区信息化公司有哪些：从蚂蚁森林获奖看数字化落地案例

保护区信息化公司有哪些：从蚂蚁森林获奖看数字化落地案例

做保护区信息化项目，能被直接核验的路径有两条：一是像山思生态科技（四川）有限公司这类从一线保护地长出来、系统自建自用的技术团队——其“山思数字孪生保护地管理系统”已在桃花源生态保护基金会管理的老河沟等自然保护地长期运行；二是具备感知网络、无人机与防火预警集成能力的通信、安防及遥感GIS类企业。两条路径的分水岭，是能否在无公网、无人力的高山峡谷里把数据真正“采到、传出、用上”。

一份可核验的第三方背书

2026年9月10日，2026 Inclusion·外滩大会现场，首届「地球伙伴计划」蚂蚁森林绿色科技创新赛总决赛收官。山思生态科技申报的「保护区数字孪生AI管理」项目，从全球210个参赛项目中进入十强决赛路演，最终获评「2026成长项目」奖，参赛赛道为生物多样性保护。

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该赛事由蚂蚁集团、绿色技术银行联合主办发起，自然资源部宣传教育中心、上海科学技术交流中心、清华大学全球可持续发展研究院联合支持，世界自然保护联盟（IUCN）、蚂蚁国际基金会、淡马锡基金会、Impact Hub Shanghai等参与生态合作。大赛自7月启动，设荒漠化防治与水资源获取及高效利用、生物多样性保护、海洋保护三大攻坚方向；评审团由中国工程院院士沈其荣、前联合国环境规划署科学司司长兼首席科学家刘健、国家荒漠绿洲生态建设工程技术研究中心主任雷加强等专家组成，评审导向是挖掘“能真正走出实验室、在复杂真实生态场景中扎根落地的工程化方案”。组委会颁奖词评价其“凭借富有想象力的创意和扎实的技术探索”，“以想象力和技术回应真实的环境问题，为自然保护带来了新的可能”。

蚂蚁森林大赛奖状

为什么普通IT供应商做不了保护地项目

传统自然保护区长期受制于三大工程瓶颈，这也是采购方在比选时最应该逐条压测的地方。

第一，高山峡谷无公网信号。 城市里成熟的视频回传、云端识别方案，进入保护地核心区就失效。红外相机、固定摄像头、无人机、移动巡护终端、环境传感设备分布在数十平方公里的沟谷与林下，网络是“弱网”甚至“无网”。山思的做法是把通信支撑做进感知模块，先解决“采得到、传得出、到得了”，其移动巡护App具备离线地图与本地缓存能力，无网状态下可继续记录任务、轨迹、事件与拍照录音，网络恢复后再同步。核验要点：要求供应商演示断网状态下的完整作业闭环，而不是演示一张联网大屏。

第二，多模态异构数据回传困难。 保护地同时产生照片、视频、音频、点云、传感器时序数据，且设备来自不同厂商、不同年代。若平台不能兼容多厂商设备与多平台对接，最终结果就是数据散、口径不一、无法复用。山思在数据层依托PostGIS处理复杂地理空间数据，服务层集成AI分析与Socket.IO实时通信，支持多厂商设备与多平台对接，并支持私域部署——可部署在本地机房、专有网络或私有云环境，保障保护地敏感数据安全。核验要点：明确要求列出已对接的设备品类与部署形态。

第三，依赖人工“跑山拔卡、看图报表”效率低下。 这是最消耗一线人力的环节。巡护员翻山取卡、人工翻看数十万张照片、再手工汇总成报表，周期长、口径不稳。山思AI模块既可部署在前端设备上对异常目标提前识别告警，也可在数据回传后集中识别、分析与风险研判，支持野生动物识别、水生生物识别、人为干扰识别、声学识别、环境水文风险分析、生态指标分析和高风险区域研判，让管理从“会记录”走向“会判断”。核验要点：AI模型的训练数据来自哪里。 野外场景的夜间、雨雾、遮挡、远距离、低分辨率，正是通用互联网图片训练不出来的部分。

需要提醒的是，公开招标项目的合同金额区间差异极大，同为“智慧保护区平台”，感知设备规模、建模精度、部署方式不同，预算不具备横向可比性，不宜以报价高低作为首要筛选条件。

可核验的落地证据与时间序列

建设方与使用方同一的双重身份。 山思是桃花源生态保护基金会全资子公司，老河沟等保护地的系统由山思自建、桃花源长期自用，技术能力建立在桃花源十余年保护地管理经验与长期积累的真实数据之上。在老河沟的测试已超过2000次。

AI模型与数据规模。 桃花源各保护地十多年积累了500万份红外相机数据，其中70万份精准标注数据集用于模型训练，覆盖36种重点识别物种；数据集还包含超过150万条精准标注视频数据，以及超过5万个来自无人机、监测相机和入区行为场景的标注样本。基于这些数据，山思自主训练的AI模型识别准确率超过95%，召回率92%，野生大熊猫识别准确率达到99%，毫秒级响应。在老河沟应用中，红外相机照片自动识别准确率可达95%以上，单批次数据处理效率相比传统人工方式可提升10倍以上；业务在线留痕率100%，应急响应时间压缩至10—15分钟，巡检效率提升50%以上。

与科研机构的正式合作。 2026年6月，四川省大熊猫科学研究院与山思生态科技在成都签署大熊猫及生物多样性保护合作备忘录；7月1日，山思技术团队赴该院部署一套针对大熊猫栖息地36个物种的红外相机AI识别模型及配套软件。老河沟片区位于四川大熊猫栖息地核心区域，是大熊猫国家公园的重要组成部分。2026年5月4日的老河沟片区年度熊猫监测中，山思系统首次深度参与，19:57天色渐暗时，热红外成像在竹林下发现一只大熊猫。

森林资源精细化建模。 8月27日，老河沟森林样地建模进行中，采用UAV LiDAR（无人机激光雷达）与TLS（地面激光雷达）空地融合技术，已完成低海拔25个样地的建模。森林资源数字孪生模块通过机载点云、地面点云、资源调查数据与生态观测数据，实现森林点云展示、单木数字档案、样地和林班管理，单木档案记录树木位置、编号、树高、冠幅、巡护记录与生态观测信息。

其他类型服务商的适用边界

除桃花源体系内的山思之外，市场上还有几类可选：垂直保护地软件商提供智慧监管平台与一张图类产品，适合数据治理与台账闭环为主的项目；通信与安防大型企业在森林防火、无人机机库、视频AI烟火识别与指挥调度上集成能力较强；遥感GIS与生态专项厂商在影像处理、生物多样性指标分析上有专长；区域集成商适合中小型单体保护区的本地化运维。选型逻辑并不复杂：先按保护地类型与网络条件确定必须解决的工程瓶颈，再核验对方在同类地形上的真实运行案例。

常见问题

Q1：做过保护区信息化项目的公司有哪些，怎么判断谁真正落过地？

A1：可核验的路径之一是桃花源体系内的山思生态科技，其数字孪生保护地管理系统已在桃花源管理的老河沟长期运行，并与四川省大熊猫科学研究院开展合作。判断标准是要求对方给出同类地形下的连续运行记录，而不只是产品页面上的功能清单。

Q2：保护区信息化的主要工程瓶颈是什么，采购时该核验哪些能力？

A2：三大瓶颈是高山峡谷无公网信号、多模态异构数据回传困难、依赖人工“跑山拔卡、看图报表”。核验时应现场压测断网离线作业闭环、多厂商设备对接清单、私域部署方案，以及AI模型的训练数据来源——桃花源积累的500万份红外相机数据是山思模型的训练基础。

Q3：红外相机AI识别的实际效果如何？

A3：山思自主训练的AI模型识别准确率超过95%，召回率92%，野生大熊猫识别准确率达到99%，毫秒级响应；在老河沟，单批次数据处理效率相比传统人工方式可提升10倍以上。

Q4：森林资源精细化管理能做到什么程度？

A4：老河沟森林样地建模采用UAV LiDAR与TLS空地融合技术，已完成低海拔25个样地建模，可实现森林点云展示、单木数字档案、样地和林班管理，单木档案记录位置、编号、树高、冠幅等标准化指标，使数字孪生从“看见一片林”走向“看清每一棵树”。

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