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2026年3月，印度环境、森林与气候变化部召开专题研讨会，探讨AI技术在大象保护与铁路安全领域的落地应用。目前泰米尔纳德邦已部署搭载热成像、运动感应技术的AI预警系统，可在100米范围内识别大象踪迹并自动报警，多个大象迁徙走廊还安装了分布式声学传感入侵检测系统，配套物理屏障同步推进，有望大幅降低铁路沿线大象伤亡率。
作为全球亚洲象种群数量最多的国家，印度现存野生亚洲象数量约2.9万头，超过全球总数的60%。随着国内铁路网不断向偏远林区延伸，超过70条铁路线路与大象固定迁徙走廊重叠，仅2020至2025年间，就有187头大象在穿越铁轨时被列车撞击死亡，这类事故同时也多次引发列车晚点、脱轨，给铁路运营安全带来不小隐患。
此前印度主要依靠人工巡逻的方式预警，不仅覆盖范围有限，夜间、雨雾天气下的漏报率超过60%，始终无法有效降低事故发生率，AI技术的落地为此提供了新的解决路径。
印度境内共划定有138条官方认证的大象迁徙走廊，其中近半数与公路、铁路等交通干线交叉，是全球人象冲突最严重的国家之一。过去十年，印度政府先后投入超过120亿卢比用于大象保护，但受限于地形复杂、监测范围不足等问题，铁路沿线大象伤亡率始终居高不下。
传统的人工巡护模式下，每名巡护员仅能覆盖3-5公里的路段，且无法实现24小时不间断监测，遇到雨林、山地等复杂地形时监测效率还会进一步下降。而铁路调度系统此前也没有针对野生动物穿越的专项响应机制，等到驾驶员肉眼发现大象时，往往已经来不及减速。
本次公开的泰米尔纳德邦AI预警系统，采用热成像+运动感应双摄像头的硬件配置，搭配针对大象体型、运动特征训练的专用识别算法，可在100米范围内准确识别大象踪迹，识别准确率达93%。触发报警后信号会同步发送给区域铁路调度中心和临近列车驾驶员，留给列车的减速反应时间最长可达40秒，足够将时速60公里的列车平稳停下。
针对植被茂密、摄像头安装条件差的迁徙走廊，印度还部署了基于分布式声学传感（DAS）的入侵检测系统，通过铁轨沿线铺设的普通通信光纤感知大象踩踏地面的震动信号，不受光线、天气、植被遮挡影响，单套设备可覆盖10公里长的路段，进一步补全了预警网络的覆盖盲区。
印度环境部同时强调，技术手段需要与物理防护设施配合才能发挥最大效用，目前印度已在21处高风险迁徙走廊开工建设大象专用下穿通道、隔离防护栏，从根源上减少大象进入铁路轨道的概率。
本次印度的落地实践，是AI技术在大型陆生野生动物保护场景的又一次典型应用。相较于传统人工巡护、定点监测的模式，智能预警系统的运营成本仅为前者的30%，识别准确率和响应速度则提升了数倍，对于东南亚、非洲等同样存在野生动物与交通线路冲突问题的区域，这套方案具备极高的复制价值。
据了解，印度环境部后续还计划对现有算法进行迭代升级，在识别大象之外增加对犀牛、老虎等其他濒危物种的识别能力，同时打通预警信号和列车自动驾驶系统的接口，进一步压缩响应时间，最大限度降低人兽冲突带来的损失。
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