虎啸青山，AI作答：人兽冲突管理的另一种可能

来源：市场资讯

（来源：WWF世界自然基金会）

在野生东北虎、东北豹分布区，人与野生动物如何和谐共处已是现实命题。《昆明‑蒙特利尔全球生物多样性框架》提出 “30×30” 保护目标，明确要妥善管理人兽互动、减少冲突，保障社区有效参与保护决策。2026年10月，《生物多样性公约》第十七次缔约方大会（CBD COP17）将在亚美尼亚埃里温举办，对该框架全球落地成效开展首次盘点。

东北虎 © 东北虎豹国家公园

宏大的全球目标，终究要落地在一个个社区。多年来，东北虎豹区域的居民、基层管护人员、保护机构沉淀大量一线经验，涵盖风险预警、肇事报案损失理赔、生态友好产业发展等宝贵实践。但这些经验分散在人员记忆、部门文件与项目报告之中。新任乡镇干部需要花大量的时间和精力吃透补偿细则；新兴合作社不了解企业可持续采购标准；有些村民遭遇野生动物侵扰时不知道第一步该做什么。

老虎分布区当地农民 © WWF

为啥需要AI知识库?

9月，WWF联合东北虎豹国家公园管理局，在长春举办东北人兽冲突管理青年沙龙暨林草产业分享会，汇集来自管理部门、社区代表、产业伙伴等多方青年力量。现场启动基于C2C（从冲突到共存）框架的人兽冲突管理AI知识库共创。这是一次关于"AI如何服务于保护一线"的探索。

青年沙龙暨林草产业分享会 © WWF

不少人会疑惑：直接拿网上公开资料输入通用大模型，为什么还要专门开发一套AI知识库？

人兽冲突属于小众领域，很多一线实践、科研成果并未对外公开；部门管理细则、保险理赔细则、地方试行条例属于非公开材料，这些资料对人兽冲突处理很关键，但通过网络检索获取困难或片面。通用AI大模型很难给出贴合本地实际的可行办法。因此，项目组才要通过多方共创，系统归集整理这类独有资料，弥补人兽冲突公开资料和本地文献不足的痛点，打通信息壁垒。

人兽冲突属于高度知识密集型工作。C2C框架将复杂现实拆解为保持容忍、责任共担、建立韧性、整体协调四大维度，每个维度都积累实践经验，同时面临知识传递堵点。

青年沙龙暨林草产业分享会 © WWF

保持容忍层面，社区本就对野生动物保有包容，但补偿流程繁琐、政策传导链条长，持续消耗群众接纳意愿；责任共担层面，多方参与保护的格局已经形成，但各方权责边界仍需理清；建立韧性层面，平贝母种植、废弃木耳菌袋循环利用等项目证明社区可以实现保护增收双赢，但成功经验复制推广缺少系统知识支撑；整体协调层面，多部门联动处置机制正在探索，跨部门、跨区域信息共享依旧存在阻碍，如何破解知识解读和理解不畅是一个现实难题。

这是个特别的AI知识库

通用AI大模型很强大，但它不知道人兽冲突管理的具体语境，不知道一份保险合同里哪些条款和社区居民相关，不知道国家公园周边的居民日常会遇到哪些法律问题。

我们要打造的，不是再做一个聊天机器人，而是基于C2C框架，把人兽冲突管理领域的知识进行结构化整合，通过专业领域的技术研判，让AI理解真实场景、真实流程和真实需求，再用普通人能听懂的语言给出答案。

老虎分布区当地社区的平贝母种植 © WWF

沙龙现场，围绕知识库三个核心场景进行了应用测试。

场景一：野生动物肇事补偿——“我家牲口被野生动物伤了，怎么办？”

从国家法律到地方细则，从公园专项政策到保险合同条款，从理赔流程到安全指南，知识库把原本分散在不同层级、不同部门的政策链条整合为一条完整的路径。社区居民用日常语言提问，就能获取从报案、取证到理赔、到账的全流程指引，每一步都标注政策依据和时间要求。

这意味着，一位村民不需要记住所有政策文件，也不需要在多个部门之间来回跑，用手机问一句话，就能知道下一步该做什么。知识不再是少数人的"内行经验"，而是每个人都能获取的公共资源。

老虎分布区被野猪破坏的玉米地 © Red Fox

场景二：国家公园普法宣教——“这些事到底能不能干？”

国家公园周边社区的日常生产生活，涉及大量法律法规问题：翻修房子、进山采集、放牧、养蜂、开农家乐……居民关心的不是法条原文，而是"我这件事能不能做、依据是什么、有什么后果"。

知识库把法律法规体系转化为面向具体行为的三段式科普卡片：法条依据、能不能做、违反后果。基层工作人员几分钟就能生成一份针对具体问题的普法材料，普法不再是念文件，而是回答居民真正关心的问题。

晾晒进山采集的蘑菇 © WWF

场景三：社区可持续产业——“好产品怎么找到对的市场？”

社区发展生态产业，最大的瓶颈之一是信息差：企业有可持续采购的需求，但不知道社区有什么；合作社有好产品，但不知道企业的标准是什么、怎么讲好自己的故事。

知识库把国际可持续发展标准、企业采购实践和社区产业数据打通，帮助合作社快速理解企业需求、生成规范的产品叙事、找到产品与市场的匹配点。社区从保护中获得的生态价值，可以通过市场渠道转化为实实在在的收益。

三个场景对应三类用户：社区居民、基层工作人员、社区产业从业者。知识库的价值不在于存储了多少文件，而在于它基于C2C框架理解这个领域的工作逻辑，把碎片信息组织成可操作的路径，让每一个人都能站在已有经验的肩膀上。

老虎分布区村庄 © WWF

为检验AI工具实效，沙龙设置对照实验。参会人员分为两组，面对相同的真实保护场景，A组使用AI知识库，B组仅依靠个人经验与通用工具，两组均配置主管部门、巡护员、社区、企业、NGO等角色。完成研讨输出方案后由观察团点评，工作人员记录两组在讨论效率、方案专业性、知识完整度上的差异。

这不是成品发布，而是真实用户共创打磨，收集社区、基层工作者的反馈，用来迭代优化工具，检验垂直AI知识库能否切实降低人兽冲突治理的知识门槛。

AI知识库共创 © WWF

这套 AI 知识库将服务于东北虎保护各利益相关方，包括：东北虎豹保护地社区居民、政府主管部门、保护管理人员、一线巡护员、保护科研院所等群体。例如，当老虎分布区村民遇到野生动物肇事事件时，AI知识库能够给出当地确切的人兽冲突管理条例、理赔细则和行动指南等。

老虎在村屯周边出没，车辙和老虎脚印清晰可见，像跨越时空的对话 © Red Fox

文字 | 刘铎、CX

排版 | 刘珈硕