——记南京大学现代应用生态研究院院长李建龙资深教授、老博导、外籍院士的原创业绩

　　当第四次工业革命的浪潮席卷全球，人工智能正以颠覆性力量重塑人类文明。在这场技术革命中，南京大学现代应用生态科学与技术研究院院长李建龙外籍院士，带领团队在生态学与人工智能的交叉领域开辟出全新赛道——人工智能生态学。这一创新性学科的诞生，既是对国家生态文明建设战略的响应，也是对全球生态危机治理的科技献礼。这一具有开创性和前瞻性的理论体系，为我国乃至全球生态科学的发展开辟了崭新的道路。

　　21世纪以来，全球气候变暖、环境污染等生态问题日益严峻，传统生态学研究面临数据获取效率低、模型预测精度差、跨尺度整合难等瓶颈。“生态学研究需要从肉眼观察转向智能感知，从经验判断转向数据驱动从定性到定量→数字模型→自动化→智慧化→智能化发展趋势”2015年，李建龙院士带领团队率先提出了“人工智能生态学”概念，旨在构建“感知-决策-调控-智慧”一体化的智能生态研究体系。这一创举，比国际同类研究提前了3年。

　　顺应世界第四次技术革命浪潮，当今时代，人工智能作为第四次技术革命的核心驱动力，正以前所未有的速度和广度渗透到人类社会的各个层面。从智能工厂的自动化生产到智能医疗的精准诊断，从智能家居的便捷生活到智能交通的高效管理……人工智能应用无处不在，深刻改变着我们的生产生活方式。在这样的时代背景下，生态科学作为一门关注地球生命系统及其与环境相互关系的学科，也迫切需要与人工智能深度融合，以适应时代发展的需求，实现自身的跨越式发展。

　　弥补传统生态学研究的局限，传统的生态学研究主要依赖于野外调查、实验观测和统计分析等方法，这些方法虽然在一定程度上推动了生态科学的发展，但也存在着数据获取困难、处理效率低下、模型预测不准确等问题，尤其是在面对复杂多变的生态系统监测与管理时，传统方法的局限性愈发凸显。而人工智能具有强大的数据处理能力、模式识别能力和智能决策能力，能够快速、准确地分析海量的生态数据，挖掘数据背后的潜在规律，为生态学研究提供更加科学、精准的方法和手段。因此，将人工智能引入生态学领域，创立人工智能生态学，是突破传统生态学研究瓶颈的必然选择。

　　人工智能生态学是一门新兴的交叉学科，它以生态学和人工智能为基础，融合了计算机科学、数学、物理学、地理学等多学科的知识和方法，旨在研究人工智能在生态学领域的应用原理、方法和技术，探索人工智能与生态系统之间的相互作用机制，以及如何利用人工智能技术解决生态学问题，实现生态系统的可持续发展的综合性前沿科学。它既属于生态学的前沿分支领域，又与人工智能学科密切相关，是两者深度融合的产物。

　　交叉融合性：人工智能生态学打破了传统学科之间的壁垒，将生态学与人工智能等多学科有机融合在一起，形成了跨学科的研究范式。这种交叉融合性使得它能够从多个角度、多个层面去认识和解决生态学问题，为生态科学研究带来了新的思路和方法。

　　数据驱动性：在人工智能生态学中，数据是核心驱动力。通过传感器技术、遥感遥测技术、物联网技术等手段，可以获取海量的生态数据，包括生物多样性数据、环境参数数据、生态系统功能数据等。然后利用人工智能的数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，对这些数据进行深入分析和处理，挖掘数据背后的潜在规律和知识，为生态学定量研究提供科学依据。

　　智能决策性：人工智能生态学不仅能够实现对生态系统的监测和评估，还能够基于数据分析结果进行智能决策。通过建立智能模型和算法，对生态系统的变化趋势进行预测和预警，为生态保护、生态修复和生态管理等提供科学合理的决策建议，提高生态管理的效率和精准度。

　　应用实践性：人工智能生态学具有很强的实践应用性，它紧密结合国家生态建设的重大需求和实际生态问题，将研究成果直接应用于生态保护、生态修复、生态农业、生态城市等领域，为解决实际问题提供有效的技术方案和决策支持，推动生态科学从理论研究向实践应用的转化。

　　人工智能生态学是一个开放性的科学体系，它随着人工智能技术和生态科学的发展而不断发展和完善。它不仅关注人工智能在生态学领域的应用，还注重探索人工智能与生态系统之间的相互作用机制，以及这种相互作用对生态系统演化和人类社会发展的影响。同时，它还积极与其他相关学科进行交流和合作，不断拓展研究领域和应用范围，形成一个多元化、综合性智能化的学科体系。

　　人工智能技术在生态数据采集与处理中的应用：研究如何利用传感器技术、遥感遥测技术、物联网技术等手段，高效、准确地采集各种生态数据，并利用人工智能的数据清洗、数据融合、数据挖掘等技术，对采集到的数据进行预处理和分析，提取有价值的信息。

　　人工智能在生态系统监测与评估中的应用：建立基于人工智能的生态系统监测模型和评估指标体系，利用机器学习、深度学习等技术对生态系统的结构、功能和动态变化进行实时监测和评估，及时发现生态系统存在的问题和潜在风险。

　　人工智能在生态模型构建与预测中的应用：结合生态学原理和人工智能算法，构建更加精准、高效的生态模型，如物种分布模型、生态系统服务模型、气候变化影响模型等，利用这些模型对生态系统的未来发展趋势进行预测和模拟，为生态决策提供科学依据。

　　人工智能在生态保护与修复中的应用：研究如何利用人工智能技术制定科学合理的生态保护和修复方案，如智能垃圾分类、智能海绵城市建设、智能林业病虫害防治和生态红线落地等，提高生态保护和修复的效果和效率。

　　人工智能在生态管理与决策中的应用：开发基于人工智能的生态管理信息系统和决策支持系统，为生态管理部门提供实时、准确的生态信息和决策建议，实现生态管理的智能化和精细化。

　　环境意识与责任感：培养学生对生态环境的深刻理解和保护意识，强调个人在环境保护中的作用和责任，以及可持续发展的重要性。使学生认识到生态环境的脆弱性和保护生态环境的紧迫性，激发他们积极参与生态保护行动的热情。

　　跨学科视野：鼓励学生从多学科角度审视生态问题，理解不同领域知识如何相互补充，形成综合解决问题的视角。让学生了解生态学与人工智能、计算机科学、数学、物理学等多学科的交叉融合关系，培养他们的跨学科思维能力和创新能力。

　　伦理思考：通过讨论人工智能在生态科学中应用的伦理问题，如数据安全、算法偏见等，培养学生的伦理判断能力和责任感。引导学生思考科技发展与伦理道德之间的关系，使他们在追求科技进步的同时，能够遵循伦理道德规范，确保人工智能技术的合理应用。

　　知识掌握：学生需要掌握生态学基础知识，理解生态系统的结构、功能以及生物多样性的重要性;熟悉人工智能的基本概念、算法和模型，包括机器学习和深度学习技术等。通过对这些知识的学习，为学生进一步深入学习人工智能生态学打下坚实的基础。

　　技能培养：着重培养学生的数据分析能力，教授学生如何使用AI工具进行生态数据的采集、处理和分析;通过案例学习，使学生能够将AI技术应用于生态问题的识别和解决中。让学生在实际操作中掌握相关技能，提高他们解决实际问题的能力。

　　素养提升：培养学生的创新思维和批判性思维。鼓励学生探索和实验，培养他们面对复杂生态问题时的创新思维和解决问题的能力;通过讨论和案例分析，提高学生的批判性思维，使他们能够评估AI技术在生态科学中应用的局限性和潜在风险。

　　综合目标：课程最终目标是培养学生成为能够在生态科学领域内运用人工智能技术的未来领导者，他们不仅具备必要的知识和技能，而且拥有解决复杂问题的能力、伦理责任感和终身学习的动力。通过本课程的学习，学生将为未来的科研工作或职业生涯打下坚实的基础，并为推动生态科学与人工智能的交叉融合做出贡献。

　　人工智能生态学将为生态保护与修复提供更加科学、精准的技术支持。通过利用人工智能技术对生态系统进行实时监测和评估，能够及时发现生态系统存在的问题和潜在风险，并制定针对性的保护和修复方案。例如，利用智能垃圾分类系统可以提高垃圾分类的准确性和效率，减少垃圾对环境的污染;利用智能海绵城市建设技术可以增强城市的防洪排涝能力，改善城市生态环境;利用智能林业病虫害防治技术可以及时发现和防治林业病虫害，保护森林资源。

　　在农业领域，人工智能生态学将助力精准生态农业的发展，实现农业生产的高效、高质可持续。通过利用5S一体化技术和人工智能算法，对土壤养分、水分、气象等环境参数进行实时监测和分析结合无人机使用，为农作物提供精准的施肥、灌溉和病虫害防治方案，提高农作物的产量和质量。同时，利用无人机植保技术可以实现大面积农田的快速喷洒作业，提高生产效率，减少农药使用量，降低对环境的污染。此外，人工智能生态学还可以应用于农产品质量检测和溯源，保障农产品的质量安全。

　　随着城市化进程的加速，城市生态环境问题日益突出。人工智能生态学将为生态城市建设提供强有力的技术支撑。通过建立智能城市生态系统，利用物联网技术、大数据分析和人工智能算法，对城市的环境质量、能源消耗、交通状况等进行实时监测和优化管理，实现城市的智能管理和节能低碳绿色可持续发展，例如，利用智能交通系统可以缓解城市交通拥堵，减少尾气排放;利用智能能源管理系统可以提高能源利用效率，降低能源消耗;利用智能环境监测系统可以实时掌握城市环境质量状况，及时采取措施改善环境质量。

　　从2015年首次提出人工智能生态学的概念到2025年形成完整学科体系后，在中国生态学会人类生态专委会、中国自然资源学会资源生态专委会、中国草学会草地生态专委会和中国计算机学会人工智能专委会广大同行专家的大力支持下，李建龙外籍院士带领团队用十年时间完成了人工智能生态学的从0到1的突破。人工智能生态学是我国生态科学领域的一项重大原创成果，它顺应了时代发展的潮流，填补了国内外在该领域的理论空白，为我国生态科学的高质量发展占领了学科制高点、开拓了新纪元和发展新路径。

　　在未来的发展中，人工智能生态学必将以其独特的优势和巨大的潜力，赋能生态保护与修复、生态农业、生态城市建设和全球生态治理等多个领域，为推动我国生态文明建设和可持续发展做出重要贡献。

　　“我们的目标是构建人与自然生命共同体的智能解决方案，让AI真正成为生态文明的守护者和生态科学高水平发展的赋能者” 。 在李建龙院士等优秀学者的引领下，人工智能生态学必将迎来更加辉煌的明天。(南京大学 王依)

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