综述：濒危红木的十字路口：保障全球最猖獗野生物种生存的现代范式

这篇综述聚焦濒危红木（Dalbergia）的保护困境，创新性提出整合人工智能（AI）、机器学习（ML）、基因组学、遥感及区块链等现代技术构建"科技驱动型保护范式"。通过对比传统保护方法（如栖息地保护、CITES公约）与AI驱动的实时监测、木材DNA溯源（准确率达99.3%）等新技术，揭示技术融合可弥补执法漏洞、提升决策精准度，为达成"昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架"（Kunming-Montreal GBF）和可持续发展目标（SDGs）提供关键路径。

　　

濒危红木的科技救赎之路

引言与研究动机

全球生物多样性正面临气候变迁、污染和物种灭绝的三重危机，其中黄檀属植物（Dalbergia）因其高达5万美元/立方米的木材价值，成为非法野生物种贸易的"旗舰物种"。尽管有CITES公约保护，但执法漏洞、栖息地破坏和气候变化仍在加速其灭绝进程。

研究设计

采用混合研究方法，系统评估传统保护措施与AI、机器学习等新技术的协同效应。通过分析木材DNA数据库、卫星遥感图像和区块链交易记录，构建多维度保护模型。

传统生物多样性保护方法

栖息地保护

巴西的亚马逊恢复计划等案例证明，保护区建设虽能维持生态系统功能，但无法应对跨境非法砍伐。

政策框架

CITES附录II将部分黄檀属物种列入管制，但执法资源不足导致查获率不足10%。

现代保护技术突破

AI驱动的木材DNA快速鉴定技术可将检测时间从72小时缩短至15分钟，准确率超99%。案例显示，深度学习模型能区分黄檀属与近缘属（如紫檀属Pterocarpus），为海关稽查提供技术支撑。

区块链应用

刚果盆地试点项目通过区块链记录木材供应链，使非法采伐追溯透明度提升300%。

传统与现代方法对比

虽然社区共管模式在东南亚取得局部成效，但AI系统的实时响应能力可弥补人力巡查的时空盲区。卫星热成像技术更能发现隐蔽的夜间盗伐活动。

行动路线图

建议建立跨国黄檀属基因组数据库（涵盖¹³C同位素指纹），开发轻量化AI识别APP供基层执法人员使用。中国科学家提出的"智能保护带"概念，整合边缘计算设备与无人机巡护，已在西双版纳热带植物园开展测试。

作者贡献声明

通讯作者Shabir A. Rather完成核心算法开发，Harald Schneider提供系统发育基因组学支持。项目获中国国家自然科学基金（32250410305）和云南省"创新团队"计划资助。

（注：全文严格基于原文2,876字缩编，所有数据及案例均引自原文，未新增观点）