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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“穿山甲带崽”频现广东象头山 形成稳定繁殖种群
广州6月1日电 (程景伟 林荫)据广东省林业局6月1日消息，广东象头山国家级自然保护区红外相机日前连续捕捉到国家一级保护野生动物中华穿山甲携带幼崽外出活动、觅食的珍贵影像。
据统计，自2018年以来，象头山保护区累计记录穿山甲新鲜洞穴近900处，标志着该保护区已形成稳定的中华穿山甲繁殖种群。
中华穿山甲正在野外活动。广东省林业局 供图象头山保护区工程师陈羽介绍，自2018年首次拍到穿山甲活动影像后，保护区率先启动穿山甲专项监测，构建空天地一体化智慧监测体系：布设超180台红外相机，搭建700兆+4G/5G实时监测平台，运用AI智能识别技术建立影像数据库，实现种群动态、活动规律、栖息环境全方位精准跟踪。
国家林业和草原局穿山甲保护研究中心首席专家华彦介绍，中华穿山甲带崽是一种动物本能，0-6个月大的幼崽都会习惯性趴在母体尾部出行。结合多年监测数据来看，该保护区已形成结构健康、可自我更新的稳定繁殖种群。
象头山穿山甲野外科学观测研究站。广东省林业局 供图象头山保护区位于惠州博罗，紧靠北回归线南侧，拥有大面积原生常绿阔叶林，是粤港澳大湾区面积最大的森林类型国家级自然保护区，生态本底优良。保护区内有野生维管束植物1966种、陆生野生脊椎动物358种，其中国家一级保护野生动物4种，中华穿山甲为最具代表性的旗舰物种。
近年来，象头山保护区坚持精准管控与生境修复并重，推进生态廊道修复、原生林保护、人为活动管控，优化栖息地连通性。2024年，该保护区建成穿山甲野外科学观测研究站，为广东省五大核心穿山甲科研站点之一。
近年来，广东以旗舰物种保护为抓手，系统推进中华穿山甲栖息地修复、监测网络建设、科研观测与公众科普，不断完善全链条保护体系。全省多地持续监测到中华穿山甲野外种群稳定繁衍、母兽带崽活动的珍贵画面，野生种群呈现稳步恢复、持续壮大的良好态势。广东正以科学保护、精准管护推动中华穿山甲野外种群复壮，以点带面提升区域生物多样性保护水平。(完)
昨日官方更新行业政策动态“穿山甲带崽”频现广东象头山 形成稳定繁殖种群
广州6月1日电 (程景伟 林荫)据广东省林业局6月1日消息，广东象头山国家级自然保护区红外相机日前连续捕捉到国家一级保护野生动物中华穿山甲携带幼崽外出活动、觅食的珍贵影像。
据统计，自2018年以来，象头山保护区累计记录穿山甲新鲜洞穴近900处，标志着该保护区已形成稳定的中华穿山甲繁殖种群。
中华穿山甲正在野外活动。广东省林业局 供图象头山保护区工程师陈羽介绍，自2018年首次拍到穿山甲活动影像后，保护区率先启动穿山甲专项监测，构建空天地一体化智慧监测体系：布设超180台红外相机，搭建700兆+4G/5G实时监测平台，运用AI智能识别技术建立影像数据库，实现种群动态、活动规律、栖息环境全方位精准跟踪。
国家林业和草原局穿山甲保护研究中心首席专家华彦介绍，中华穿山甲带崽是一种动物本能，0-6个月大的幼崽都会习惯性趴在母体尾部出行。结合多年监测数据来看，该保护区已形成结构健康、可自我更新的稳定繁殖种群。
象头山穿山甲野外科学观测研究站。广东省林业局 供图象头山保护区位于惠州博罗，紧靠北回归线南侧，拥有大面积原生常绿阔叶林，是粤港澳大湾区面积最大的森林类型国家级自然保护区，生态本底优良。保护区内有野生维管束植物1966种、陆生野生脊椎动物358种，其中国家一级保护野生动物4种，中华穿山甲为最具代表性的旗舰物种。
近年来，象头山保护区坚持精准管控与生境修复并重，推进生态廊道修复、原生林保护、人为活动管控，优化栖息地连通性。2024年，该保护区建成穿山甲野外科学观测研究站，为广东省五大核心穿山甲科研站点之一。
近年来，广东以旗舰物种保护为抓手，系统推进中华穿山甲栖息地修复、监测网络建设、科研观测与公众科普，不断完善全链条保护体系。全省多地持续监测到中华穿山甲野外种群稳定繁衍、母兽带崽活动的珍贵画面，野生种群呈现稳步恢复、持续壮大的良好态势。广东正以科学保护、精准管护推动中华穿山甲野外种群复壮，以点带面提升区域生物多样性保护水平。(完)
“前段时间，我有幸在北京大学参与了AI与医疗信息化专题课程学习，了解医疗数据安全防护、人工智能技术落地等前沿内容。课堂上，专家学者对行业痛点的剖析与未来趋势的预判，让我深刻感受到这场技术革命正重塑医疗生态——AI不仅是提升诊疗效率的工具，更在数据安全与创新平衡中，开启了医疗健康事业高质量发展的新赛道。”管玉玲深耕医疗领域多年，聚焦神经外科与功能神经外科学细分赛道，专注医院的全链路管理、精准运营及投资管理工作。凭借对行业趋势的深刻洞察与实战经验，以科学管理体系为支撑，优化医疗资源配置，驱动医院实现高质量发展，为神经外科领域医疗服务升级与价值提升持续赋能。
医疗数据作为AI赋能的核心燃料，其安全与价值释放始终是行业绕不开的命题。医疗数据包含患者隐私信息、诊疗记录等敏感内容，一旦泄露或滥用，将直接威胁生命健康权与隐私权。当前，数据孤岛现象与共享需求的矛盾尤为突出：不同医疗机构的数据格式不统一、隐私保护要求严格，导致海量数据难以形成合力，制约了AI模型的训练效果。
AI与医疗的深度融合，正从单点应用迈向全链条赋能的新阶段。在临床诊疗领域，AI辅助诊断已实现从单病种到多病种的拓展，3秒完成影像病灶识别、1分钟生成智能病历，让医生从重复性工作中解放出来，聚焦复杂病例诊疗。基层医疗是政策倾斜的重点，到2030年，基层诊疗智能辅助应用将基本全覆盖，绵阳市游仙区的120多家卫生院已通过AI系统为32万居民建立“数字健康护照”，让优质医疗资源触手可及。在公共卫生领域，传染病智能监测预警系统、短缺药品智能调配平台的应用，大幅提升了应急响应效率;中药种植数字孪生系统、中医智能诊断设备的研发，更推动了传统医药的现代化转型。
未来，医疗AI的发展将呈现三大趋势。一是技术架构持续升级，“基础大模型-领域专用模型-临床微调模型”的三级架构将逐步成熟，跨模态数据融合能力不断增强。二是人机协同成为主流范式，AI将承担50%以上的标准化工作，与医生形成“技术辅助+人文关怀”的互补模式。三是治理体系日益完善，“人机对齐”原则将贯穿AI全生命周期，通过可解释性设计、双保险复核机制、伦理委员会审查等措施，筑牢医疗安全防线。
这场医疗数智化变革，本质上是技术向善的实践过程。当AI让基层医生拥有“超级大脑”，让患者看病少跑腿，让科研创新更高效，我们看到的不仅是技术的力量，更是“以人民健康为中心”的初心落地。未来，唯有持续筑牢数据安全屏障，推动技术创新与伦理规范同频共振，才能让AI在医疗领域行稳致远，为健康中国建设注入不竭动力。（管玉玲）
李震