澳AI路边系统：预防野生动物碰撞，保障行车安全

澳大利亚在解决普遍且往往悲剧性的“路杀”问题上取得了重大进展。每年，路杀夺去数百万动物的生命，并对人类安全构成重大风险。悉尼大学的研究人员与昆士兰科技大学和昆士兰交通与主要道路部门合作，开发并成功试用了一项突破性的AI驱动路边技术，名为LAARMA，即“大型动物激活路边监测和警报系统”。这项创新系统标志着道路安全和野生动物保护工作迈出了关键一步。

路杀在澳大利亚是一个严峻的问题，估计每年有1000万只本土动物，包括哺乳动物、爬行动物和鸟类，死于车辆碰撞。除了对生物多样性造成毁灭性影响（特别是对食火鸡和考拉等受威胁物种），这些事故还会导致人员受伤、死亡以及车辆严重损坏。传统的缓解方法，如围栏和野生动物通道，虽然有效，但往往受地理和财政限制。这凸显了对可扩展和适应性解决方案的迫切需求，而LAARMA旨在提供这样的方案。

LAARMA系统是一种低成本、AI驱动的路边单元，旨在实时检测道路附近的大型动物。它采用一套复杂的杆载传感器，包括RGB摄像头、热成像和激光雷达，即使在恶劣天气条件下也能持续监测环境。LAARMA的一个关键创新是其自训练AI，它无需大量人工干预即可持续学习并提高检测精度。悉尼大学澳大利亚机器人中心的研究员李昆明博士解释说，该系统“通过自我学习变得更好”，“每次发现动物都会学到新东西”。

一旦检测到动物，系统会立即触发附近的闪烁式可变信息标志（VMS）以提醒驾驶员。这些标志上显示的信息内容经过精心设计，旨在最大限度地提高驾驶员的参与度，同时显示检测到的动物类型和建议的行动，例如减速并扫描前方道路。在昆士兰远北部（一个已知的食火鸡碰撞热点地区）进行了为期五个月的实地试验，结果令人鼓舞。该系统以97%的高准确率检测到食火鸡，并记录了超过287次目击。至关重要的是，当警告标志激活时，驾驶员车速明显下降，最多可达6.3公里/小时，显著降低了碰撞风险。试验结束时，系统在100米范围内动物检测的准确率从最初的4.2%提高到78.5%。

研究人员正在GitHub上免费提供这项AI技术的代码，供全球使用。这种开源方法意味着全球的环保主义者和研究人员可以调整和开发针对特定动物的模型，从而有可能拯救其他地区的濒危物种，例如尼泊尔的小熊猫或巴西的巨型食蚁兽。

这项澳大利亚的创新是在全球范围内推动利用技术解决方案解决野生动物与车辆碰撞问题的大背景下产生的。澳大利亚的其他举措包括在新南威尔士州进行的试验，重点是与“智能”路边标志连接的AI辅助动物检测系统，以警告驾驶员有关袋鼠、考拉和袋熊的信息。此外，目前还在讨论和研究使用光声信号来驱赶动物的“虚拟围栏”技术，尽管其有效性仍在评估中。

LAARMA的开发标志着人工智能、道路安全和环境保护交叉领域的一个关键时刻。通过提供实时、自适应的警告，这项技术为显著减少路杀、保护脆弱的野生动物种群以及提升澳大利亚乃至全球驾车者的安全提供了切实可行的途径。