生物多样性是人类赖以生存与发展的根基，也是衡量一个国家生态文明程度的标尺。党的二十大报告提出，实施生物多样性保护重大工程。《生态保护“十五五”规划》提出，全面加强生物多样性保护，加快建立智慧高效现代化生态保护与修复监管体系，更加突出科技数智赋能生态保护与修复统一监管。在生物多样性领域，科技已不再是辅助手段，而是正在重塑生物多样性保护的底层逻辑，将传统的经验式保护推向精准化治理的新阶段。

　　取得的成绩

　　科技正深刻重塑生物多样性基础研究。分子层面，DNA条形码、宏基因组与环境DNA技术使物种鉴定突破形态学局限，无需直接捕获即可从水体、土壤中精准监测珍稀及隐存物种；高通量测序则系统揭示了物种的遗传多样性，为解析种群动态与演化历史提供了分子证据。宏观层面，卫星遥感、无人机、红外相机与被动声学监测实现了多尺度连续观测，人工智能图像识别大幅提升了物种自动分类与识别效率。科技正推动我国生物多样性基础研究向数据驱动、智能分析、开放共享加速转型。

　　生物多样性监测网络初步构建。“十四五”以来，生态环境部综合运用卫星遥感、无人机、地面样地等手段，建设了214个生态质量综合监测站和1.64万个监测样地，逐步构建起覆盖全国的生物多样性监测网络，为掌握物种分布格局和生态本底奠定了基础。初步建成涵盖2376个县级行政单元的物种分布数据库，实现了对重要生态空间的基本覆盖，基本掌握野生动植物空间分布状况。开展生态保护红线、自然保护区等重点区域的卫星遥感监管，建立定期监测机制，及时发现生态破坏问题，反馈并监督相关部门整改，以常态化监管守护生态系统完整性。

　　监测手段向智能化升级。传统生物多样性监测长期依赖科研人员“用腿跑、用眼看”，不仅效率低下，精度也有限。近年来，无人机巡护、红外相机、声纹监测、环境DNA等技术广泛应用，使生物多样性监测从“点”走向“面”、从“人工”走向“智能”，实现了对物种、种群乃至群落层面的连续观测，为科学决策提供了坚实的数据支撑。

　　关键技术助力濒危物种保护。科技创新解决了一批濒危物种保护和栖息地修复的核心技术瓶颈。针对大熊猫、普氏野马、朱鹮等旗舰物种，人工繁育与野化放归技术取得重大突破。建设珍稀濒危动植物种源繁育基地和遗传资源基因库，通过解决迁地保护、就地保护与病害防控等难题，进一步提升濒危物种及其栖息地的抗风险能力。

　　面临的挑战

　　基础研究和技术突破还需加强。受学科分割限制，不同生物类群研究相对独立，对生物多样性维持机制及演变规律的整体认识不足，对生物多样性热点地区成因和格局形成等国际前沿科学问题，仍缺乏理论性突破。气候—生物多样性耦合机理认知不足，适应研究的科学基础薄弱，濒危物种致危机制、极小种群恢复等研究不够深入，导致保护决策的科学依据不充分。许多中国本土物种仍缺乏高质量DNA条码数据，种质资源的分子鉴定和优良性状基因挖掘还需加强。物联网、大数据、云计算等技术在生物多样性领域的应用尚处于起步阶段，多源指标难以融合、多尺度数据协同不足、大尺度模型精度不高等都是需要攻关的技术难题。

　　监测网络和监测体系不健全。尽管“天空地”一体化监测网络已初步建立，但在气候变化敏感区域、部分偏远地区、关键生态廊道以及海洋领域，监测站点数量仍显不足，空间和物种覆盖不均衡，数据代表性不够。以大熊猫国家公园为例，人工巡护范围仅覆盖10%，大量偏远地区的国家级重点保护物种长期处于监测盲区。现有手段识别精度不够，难以准确辨识物种特性，局部监测数据碎片化，无法反映种群时空分布规律。监测维度单一，数据时效性差，难以追踪物种的迁徙路径与活动范围，无法满足物种保护需求。

　　监测标准存在空缺。前沿生物技术、人工智能等新兴技术蓬勃发展，但相应的技术指南、标准规范、监管制度未同步跟进，法规标准的滞后制约了新技术的应用。生态环境、林业草原、农业农村等部门各自建设了监测体系，监测标准和方法不统一，缺乏数据共享和整合机制，难以支撑跨区域、跨尺度的生态系统综合评估与系统性分析。

　　智能化水平有待提高。现有监测网络智能化水平较低，缺乏网格化本底调查数据，信息化程度和数据更新频率低。与水、气、土要素的实时监测和自动化分析相比，生物多样性的监测手段仍较为落后，数智化水平有待提升。AI物种识别精度有限，深度学习算法和模型泛化能力弱，无法适配林草复杂野外场景。

　　科技投入和专业人才不足。生态环境领域科技创新投入不足，存在渠道相对单一、长期稳定支持不足、金融和社会资本参与不充分等问题，直接制约了生物多样性保护的技术创新和装备升级。能够运用新技术、实现学科交叉的青年科技人才和战略科学家极为稀缺，分类学等基础学科面临发展瓶颈，国内相关人才培养出现萎缩。

　　未来发展方向

　　强化基础理论与关键技术攻关。在基础研究领域，针对边境沿线和冰川河谷等研究薄弱区域，加大调查监测力度，填补数据空白。加强濒危物种致危机制、生物多样性下降风险成因、海洋生态退化机理和生态恢复过程机制等核心科学问题的研究。加强气候变化下生物多样性影响和适应研究，围绕气候变化背景下物种进化适应和扩散能力对物种存续的作用、生境破碎化与气候变化的协同效应、物种交互关系（如捕食、竞争、共生）的重组规律变化等开展系统性研究。在关键技术领域，应研发重点区域生物多样性协同保护恢复技术，突破入侵物种与灾害生物高效防控技术。

　　加快构建“天空地海”一体化智能监测网络。监测范围全面化，在珍稀濒危物种分布区、重要栖息地、重点海域建设监测站点，提高监测覆盖度。监测手段立体化，构建天基卫星、空基无人机、地基机器人与水域监测装备协同的全息感知网络，打破传统监测局限。监测维度要多元化，从单一的视觉监测拓展至声音、行为、活动等多维特征捕捉，建立全天候数据。数据分析智能化，借助大数据、深度学习算法、智能体等技术，对现有数据整合加工和系统分析，实现科学精准决策。

　　建立统一标准体系和跨部门数据共享机制。在标准层面，加快制定环境DNA、AI物种识别等新技术的国家标准，统一样本采集、数据比对、精度验证等全流程规范。在机制层面，推动各部门监测体系协同共享，制定统一的数据规范和共享规则。依托国家生态保护红线监管平台，集成生态遥感数据、生物多样性调查、人为活动等多源数据，构建生物多样性监测与评估综合数据库并动态更新。

　　加速人工智能与生物多样性保护深度融合。充分运用人工智能、大数据等技术，持续提升野外监测、数据采集、物种识别与动态研判的效率和精度。推动监测智能化，构建“云边端”协同智能监测体系，前端设备内置AI算法自动初筛物种，后台模型实现精准识别；推动监管智能化，推动国家生态保护与修复监管平台迭代升级，建设生态保护与修复监管智能体；推动预警智能化，依托数字孪生等技术构建虚拟映射平台，实现生态风险智能预警。

　　健全多元化科技投入机制，打造高水平人才队伍。拓宽科技资金投入渠道，引导金融和社会资本参与。鼓励支持生物多样性领域科技研发，聚焦关键技术难题组织联合攻关，研发一批原创性、引领性技术。建立健全生物多样性领域学科设置，加强交叉学科人才培养，培育一批既懂生态保护又懂信息技术的复合型人才。针对昆虫分类学等面临萎缩的基础学科，应给予专项支持，完善人才梯队培养机制。

　　（作者系中国工程院院士，中国环境科学研究院院长）

（责编：田旭）