明敏 發自 凹非寺
量子位 | 公衆号 QbitAI
中國新疆，有一群特殊的“水利工程師”。
它們圓圓滾滾隻吃素，熱愛建堤壩，呆萌可愛。曾因“認真搓澡”視訊外傳登上熱搜。
嗯，這就是“大胖耗子”——河狸。
它們最為人熟知的習性是修水壩，号稱“動物界工程師”。
這主要是為了給自己建立保護地，河狸的膽子非常小、幾乎沒有自衛能力，遇到危險後往往隻能一個猛子紮到水裡躲藏。
另一方面，河狸修築水壩後形成的池塘，能夠自然發展成為一個物種豐富的生态環境，如麝鼠、魚、水鳥、狐狸等生物都能夠圍繞這個池塘安家生存繁衍後代。
由此，河狸也是一種訓示性物種，它的種群數量幾何對當地的環境生态影響很大。
但現實情況是，過去許多年來，大陸河狸數量總量都隻有500隻左右——比大熊貓還稀有。而一旦自然界中的一個種群的數量降到400隻以下，就會發生不可逆消亡。
不過好在，轉機已經發生——
在過去4年裡，大陸河狸的總數曆史性提升了20%，達到600隻。
而這一切，和AI有着千絲萬縷的關系。
AI與600隻河狸
對于保護河狸而言，及時救治受傷河狸、降低死亡率，幾乎是最主要的工作。
由于幾乎沒有自衛能力，同時皮毛厚實漂亮、香腺分泌物能被用來做名貴香料，河狸一度遭到人類惡意捕殺；現代農業活動中的農用渠、鐵絲網、農機裝置也會意外對它們造成傷害；加上賴以生存的天然灌木叢開始退化、栖息地内動物之間沖突增多等因素，過去幾十年裡河狸受傷和死亡的機率大幅上升。
上世紀80年代，大陸境内的河狸一度隻剩下二三十隻。2021年，蒙新河狸被列為國家Ⅰ級保護動物；國際自然保護聯盟（IUCN）将其列入瀕危物種紅皮書。
但問題是，中國河狸生存的烏倫古河全長725公裡，生活在這裡的河狸隻有不到200窩。
如果靠人力來監測河狸的生活情況，難度、工作量都很高。當地的阿勒泰地區自然保護協會，沿着烏倫古河架設了500台紅外錄影機，以便于實時擷取河狸的生存資料。
河狸與AI的連接配接，在此埋下伏筆。
500台紅外錄影機，全天24小時監測，全年不間斷，背後産生的視訊資料量可想而知。
而篩查視訊素材非常重要，用協會成員王大鵬的話來說，資料分析在他們全部工作中的重要性占到50%。
這和打仗時一樣，把士兵派到哪裡、往哪裡射擊非常重要，基于資料分析戰場情況才能幫指揮官做出正确的戰略布局。
如此大規模的事情，我們交給紅外相機來做，一個相機一年産生的視訊量就有上百TB。我們200多位線上志願者來做人工甄别，去判斷動物的活動頻率、數量和種類，就像大海撈針一樣。
而且準确率很低，是核心問題。
這一邊在新疆，阿勒泰地區自然保護協會苦于海量視訊素材難處理；
而另一邊在北京，一家AI公司Baller-Tech也正“拿着錘子找釘子”，想在野生動物保護場景中找到落地方向。
幾乎是一拍即合，在朋友的牽線搭橋下，兩個團隊僅通過一次騰訊會議，就達成了合作意向。團隊成員方通簡後來感慨說：
我們就像星星遇到月亮，實作了一場從新疆到北京相隔幾千公裡的雙向奔赴。
不過想要讓AI能準确識别河狸，難度并不小。
河狸的毛色呈棕黃色和暗褐色，喜夜間活動，白天很少出洞，善遊泳和潛水。這意味着它們很容易和環境“融為一體”，采集到的夜間活動素材又很昏暗模糊，而且能拍到的全身圖像也很少，有時就是從水裡冒個頭。
這對于資料工程師來說是個大挑戰，也進一步影響算法的優化。
Baller-Tech團隊在接受媒體采訪時笑稱，産品研發過程中，大家常常為拍到的動物是不是河狸争得面紅耳赤，加上麝鼠和河狸生活在一起，資料工程師的發際線也是以又上移了一公分……
而更大的問題還在後面。
算法模型優化還隻是前期工作，到了具體落地環節，算力問題要如何解決？
這直接關系到成本及可持續性。本身在公益組織裡，錢不夠用就是常态，單拿出一大筆錢來支援算力幾乎是不可能的事。更何況，想要解決算力就要自己部署伺服器，新疆北京兩地相隔太遠，會影響處理速度，同時後期維護的開支也不是個小數目。
而AI應用帶來的效果幾乎是立竿見影，4年來中國河狸數量增加到了620隻、漲幅20%，被聯合國稱為“奇迹”，入選了聯合國COP15全球100個生物多樣性經典保護案例。
是以，怎樣把步子邁得再快一些，是兩個團隊都在默默思考的事。
很快，一個來自“雲上”的新轉機來了。
一直以來都在和騰訊公益一起發起項目的協會成員注意到，一個技術公益創造營或許值得一試。
比賽能提供騰訊雲智能AI技術和微搭低代碼平台。其背後依托的公有雲，日處理圖像超50億張，日處理語音超250萬小時，日處理自然語言超千億句，服務全球使用者超過12億。
這樣一來，算力問題迎刃而解。
基于雲，Baller-Tech團隊能夠直接在雲上部署模型、提供服務，阿勒泰地區自然保護協會可以自己從雲上調用分析資料。便于開發者的部署、擴容、監控、展示一站式服務，也能讓技術團隊之後更加專注于算法的開發與優化上。
上雲後，過去人工識别需要2-3個月、甚至半年都無法完成的事，現在隻用2天就可以了。
由此，保護協會便能更快發現保護地河狸的生存情況，快速救治受傷河狸，并及時調整保護政策。
同樣得益于雲計算，如今團隊已經開發出了一套專門針對野生動物監測資料的标注平台，這在野生動物保護領域是一項前所未有的創新，目前正在申請軟著。
這個平台的資料标注效率提高80%，針對光線不好的夜間資料專門做了優化，同時還降低了使用門檻。
△Baller-Tech代表與阿勒泰地區自然保護協會代表在新疆
更進一步，Baller-Tech團隊還在救助河狸的過程中找到了哈薩克語言翻譯等新場景，能夠幫助協會成員更好和當地牧民溝通，友善發動群衆力量保護河狸。
從這個小插曲也不難發現一個事實——技術助力公益的落地場景還有很多，但公益組織作為訴求方，有時難以發現新的落地機會，這時還需要技術方主動向前走一步，才能碰撞出新的火花。
而這樣的故事，如今也正在中國的東南角上演。
程式猿“杠上”黃疸病
很難想象，4個曾經天南海北、不同公司的程式員，會因為幫助新生兒檢測黃疸成為“戰友”。
黃疸，不是一種陌生的疾病。尤其在亞洲地區，新生兒普遍會出現黃疸症狀。普通的生理性黃疸會發生在出生後2-3天内，持續7-10天左右就會消退。
如果消退後又複現、加重，或者長時間不消退，則可能是病理性黃疸。一旦出現類似情況，需要馬上重視起來，因為黃疸高危可能會對新生兒之後的肢體靈活程度、智力發展都造成影響，甚至出現語言障礙、癫痫等後遺症。
大陸是一個黃疸高發國家，2021年大陸新生嬰兒人數約為1062萬人，具有黃疸症狀的大約有513萬，占比約50%。
但目前情況是，大陸大小醫院普遍對于黃疸都沒有專項解決辦法，如果發現黃疸迹象，很多醫生都會憑經驗把關，讓小孩回去多曬太陽。
這對于新生兒家長來說，恐怕不是滿意的解決方案。
一方面，醫生口中的“黃疸有點高/比較高”，很難讓家長有一個标準規範化的認知，擔憂會增加；
另一方面，出現黃疸症狀後需要進行日常監測。想知道準确的數值，準确的檢測方法隻有血測和黃疸儀兩種。
前者需要家長抱着小孩每天去醫院、抽血化驗，非常考驗時間和精力，紮針也會對小孩造成傷害。後者則屬于專項二類醫療器械，普通人很難擁有購買資質。
是以，黃疸的日常檢測一直都缺少一個既友善又快速的解決方案。
另一邊，身處網際網路行業的宋夏團隊也發現，身邊不少人都在為小孩黃疸困擾。
而黃疸的一大特點，就是表現症狀十分明顯，即皮膚、鞏膜、黏膜以及其他組織和體液發生黃染的現象。
這對于懂技術懂算法的宋夏團隊來說，幾乎是道送分題，因為AI視覺檢測技術現在已經十分成熟。
當時，宋夏、郭學威、梁衛星、盧楊輝都還在不同的公司工作，甚至都不在同一個城市生活，四個人的最大特點就是都懂技術。
尤其是郭學威，本身就在做算法開發，個人項目在GitHub上攬星超過1600。宋夏本職是一位産品架構師，偏雲計算方向。梁衛星是後端工程師，盧楊輝則有着多年前端開發經驗，此前職位已經做到負責人級别。
不過項目最初，大家身在天南海北，隻能用閑暇時間來開發，是以項目一直處于草稿階段。
一個契機的出現，是第一屆騰訊Light公益創新挑戰賽啟動。當時大家很震驚：
沒想到還有這種比賽！
号召大家用技術做公益，而且賽道之一的兒童保護方向，和他們正在推進的項目非常契合。
但是由于留意到賽事的時間比較晚，是以團隊當時并沒有參賽。
第二年，又一屆騰訊Light公益創新挑戰賽啟動，這一次他們沒有放過機會，早早報了名，決定讓草稿狀态的項目正式向前推進。
基于自研算法和騰訊雲計算平台、微搭平台的支援，團隊開發出了一個AI檢測黃疸的小程式。
家長隻需對嬰兒身體相關部位拍照上傳，就能完成黃疸篩查，診斷結果會同步至醫院，由醫生做最終的決策治療。
團隊介紹，和類似的AI檢測黃疸小程式相比，他們在操作和識别速度上都能做到更快。
基于騰訊雲微搭，小程式在識别速度上能夠做到毫秒級别。
普通小程式識别，需要家長自己對準标準線去拍攝，可能5、6次都不一定能拍準。微搭能夠讓小程式一波到位，即自動快速識别人體，再識别具體的部位，如額頭、前胸、手臂、腿等。宋夏解釋說，他們已經做到和做核酸人臉識别的水準幾乎一樣。
小程式對圖像畫質的相容性也很高，100-200KB的圖像都能識别。
此外，騰訊雲微搭幫助團隊将正常的表單頁面開發效率提升了300%，讓家長能更快速知道小孩的黃疸情況；騰訊雲智能圖像識别技術，還把黃疸識别模型的準确率提升了5%。
目前，團隊開發的小程式應用已經植入到廣州市衛健委官方公衆号“廣州健康通”。家長們通過這個免費的小程式，能夠在家快速檢測寶寶的黃疸情況，醫生也能更及時給不同嚴重程度的病例開出診斷。
整個過程大約耗時10分鐘，準确率可達97%。
項目推出後，幾乎是立刻得到了很多家長的支援。小程式通路量已經超過千萬次。
宋夏開玩笑說，現在大家對于這個項目支援地都有點“過分”了：
家長直接給醫院打電話提意見，妥妥的需求方啊。
發展到今年，項目還在不斷前進。據說項目的新版本将在近期釋出，并增添新型樣本庫（新樣本數約16萬），中國寶寶檢測成功率上升4.7個基準點。
如何1+1+1>3？
在技術公益項目陸續推進落地的同時，産生的回響也越來越明顯。
阿勒泰地區保護河狸的案例，因為取得的出色成果曾登上過聯合國、央視的舞台，并在網絡上引起很大反響。
實際上，還有不少類似的AI助力公益項目，正在一同走進大衆視野。
比如中山大學博士鄭銳強開發了“哇！白海豚 iDOLPHIN”小程式，通過把團隊多年來出海搜集的中華白海豚照片配上文字描述、音頻，以小科普的形式讓公衆了解和學習。
小程式資料庫中有超過36700張白海豚背鳍照片，通過AI進行識别，最後确定了超過2700頭個體。（辨識中華白海豚的關鍵就是通過它的背鳍）。如果公衆自己拍到了海豚照片，還能通過小程式上傳，用AI确定它是否是中華白海豚。目前單張照片識别準确率達到93%以上，從上傳照片、處理到回報結果，整個過程僅需要10秒。
嘀嗒計劃推出的“Dida”小程式關注未成年人性教育議題。
他們通過圖像識别和執行個體了解，能夠生成語義相比對的性教育小故事，給父母提供教育素材。基于NLP和語言識别技術，還能提供對話機器人，為性教育知識缺乏的父母答疑解惑。
實際上，技術對于公益的關注度一直都很高。
技術如今正在更主動擁抱公益。
《公益事業新版圖之技術公益人才篇》報告顯示，在受調查的技術人才中，有90%+參加過公益活動。
參與的原因大多是“力所能及做點善事”、“增加幸福感”、“對公益項目感同身受”、“通過公益提升自己”。
而對于從未參與過公益活動的技術人員來說，不是不想做公益，更大原因或許在于“不知道有哪些活動/如何參與”。
的确，社會中很多迫切需要關注的問題，都藏在隐秘的角落裡，僅憑個人/單方面力量難以發現、更難以解決。
無論是初雯雯團隊保護河狸，還是宋夏團隊利用AI檢測黃疸，項目的快速推進落地都是以公益組織、技術人員、企業及政府等多方力量互相打通為前提。
這種連接配接的實作，不僅要求公益組織自身去開拓技術助力公益的可能，還需要技術能更加主動擁抱公益、有更多社會力量關注公益，更需要能夠有平台促進各方的交流。
即把資金、技術、人彙集到一處，讓1+1+1>3。
但現狀是，公益領域這樣的平台真的不多，走進大衆視野的就更少了。
宋夏坦言，最初看到騰訊Light技術公益創造營時，第一感受是“居然還有這種賽事”。
嗯，不光有，還已經堅持了3年。
就在最近，最新一屆騰訊Light技術公益創造營正式啟動。
和以前一樣，騰訊還将開放自家騰訊雲智能AI能力和平台資源，号召更多開發者投身到公益事業中，解決實際社會問題。
今年關注的議題為未成年人心理健康、老年人用網安全、生物多樣性保護。
而且我們觀察到，今年創造營開放的AI技術能力更多，包括超過300項AI原子能力，新增了包括虛拟人、同傳等AI技術産品，都可以自由使用。
但技術門檻真的不高，騰訊方面表示有基本的程式設計能力就行，AI能力将通過API方式向大家提供。
參賽作品形式可以是小程式、H5、APP等，騰訊将提供微搭、WeTest等專業雲平台作為技術支援，活動全程由開源雲原生作業系統OpenCloudOS作為技術底座。
所有參賽隊伍都能獲得總計約90萬的資源包支援，具體如下：
最終，創造營将評選出1-2個公益創新項目和9個優勝項目。
公益創新項目，将獲得60萬現金公益資助，60萬雲AI資助。
優勝項目，将獲得10萬現金公益資助，5萬雲AI資助。
此外，騰訊技術公益創投計劃和騰訊Light技術公益創造營合作，開辟推薦管道，相關入選項目可以獲得推優“直通車”資格進入創投計劃終審，如果入選也會獲得資金支援。
總之，就是盡可能把技術、資金、資源上的難題解決，發動更多力量來投身公益，把社會中“隐秘的角落”挖掘、照亮。
當然，關于如何解決公共議題，騰訊Light技術公益創造營也是隻是參考答案之一。
公益普及，是一個任重道遠的社會議題。
尤其是技術助力公益，仍處于比較早期的階段。但我們已經能感受到，技術公益正在成為一種常态。無論是涉疫藥物互助平台、還是河南水災互助文檔，民間力量開始自發将技術作為公益的一種常用手段。
但這也都還隻是技術助力公益的第一步。
科技的本質，是為了推動人類進步。未來，技術助力公益将在這個基礎上加一個“共同”，即推動人類共同進步，讓更多隐秘的角落走入大衆視野。
你覺得呢？
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