澳洲研發首個 AI 路邊防撞系統 LAARMA：自動預警動物，程式碼開源

LAARMA 是一個開源的 AI 路側監測與預警系統，專門用來防止汽車在道路上撞擊野生動物。

這套系統由悉尼大學機器人中心、昆士蘭科技大學以及昆士蘭州交通和主幹道部聯合開發。它把低成本的感知裝置裝在路邊立柱上，一旦發現路邊有大型動物出沒，就會立刻聯動前方閃爍的動態資訊標牌，提醒司機減速。

它是怎麼做到的

硬體方面，LAARMA 在立柱上集成了三種感測器：常規 RGB 攝像頭、紅外熱成像儀以及雷射雷達（LiDAR）。多感測器融合保證了它無論在刺眼陽光下、樹影裡還是夜間雨霧天氣中，都能捕捉到物體的輪廓和動態。

最聰明的地方在於它的軟體演算法。傳統視覺檢測系統往往需要成千上萬張人工標註的圖片重新訓練，而 LAARMA 採用了自監督學習機制。

用研發團隊的話說，系統不需要人類去標註資料。每當它在路邊捕捉到目標動物的身影，演算法就會自主記錄並在後臺學習它在陰影、樹叢遮擋或高速移動下的新樣貌。隨著部署時間變長，系統會變得越來越準。

實測效果與駕駛員反應

研發團隊在澳大利亞昆士蘭北部的庫蘭達野生動物黑點進行了為期五個月的實地測試。測試的主角是當地瀕危的大型鳥類鶴鴕。自 1996 年以來，當地已有 174 只鶴鴕死於車禍，實際傷亡數字被認為更高。

剛安裝上線時，AI 初次捕捉動物的準確率只有 4.2%。但隨著自監督演算法不斷積累資料，到實測結束時，系統在 100 米範圍內的檢測準確率飆升到了 78.5%，在特定測試中的識別準確率達到 97%，期間共記錄了超過 287 次鶴鴕出沒。

除了看得到，關鍵還得讓人踩剎車。研究人員結合行為科學調查了 550 多名駕駛員，並用模擬器設計出最能引起警覺的動態警示語。

平時固定的黃色動物警示牌看久了容易被司機無視，而 LAARMA 只在動物真正靠近道路時才亮燈閃爍。實測資料顯示，動態警示牌亮起後，過往車輛的平均車速降低了 6.3 km/h。在百公里時速下，哪怕慢幾公里，給駕駛員換來的制動距離和反應時間也是生死攸關的。

去哪裡下載與部署

這套系統的演算法程式碼已經在 GitHub 上面向全球免費開源。

研究團隊表示，由於模型架構具備自學習能力，它並不侷限於澳洲的鶴鴕。全球各地的生態保護者和交通部門可以下載程式碼，接入自己的攝像頭資料，針對尼泊爾的小熊貓、巴西的大食蟻獸、東南亞的穿山甲或中亞雪豹等物種進行微調和部署。

為什麼重要

野生動物保護常年卡在預算和人手不足上，昂貴的專有監測方案很難大規模鋪開。LAARMA 的聰明之處在於把硬體壓到普通立柱級別，同時用自監督演算法省掉了昂貴的資料標註成本。對於全球保護瀕危物種的科研人員和地方交通部門來說，這是一套可以直接拿去二次開發的成熟框架。

不過，程式碼開源只是第一步。要真正在野外跑起來，團隊還需要解決立柱硬體的供電、網路回傳以及惡劣野外環境下的防塵防水問題。但把視覺 AI 與動態交通行為學打通的思路，確實給低成本生態保護打了個樣。