联合国《生物多样性公约》第十七次缔约方大会（COP17）于2026年10月18日至30日在亚美尼亚埃里温举行。当地时间10月19日，俄罗斯边会“利用人工智能加强里约三公约之间的协同，推动《昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架》实施”（Leveraging AI to Strengthen Synergies among the Rio Conventions for KMGBF Implementation）在大会东欧会议室举行。环境规划院生态保护修复规划研究所王君博士应邀作为嘉宾出席边会，并作题为《一个信号，三套公约：来自昆明对话会与二十年雪豹监测的思考》（One Signal, Three Conventions: Reflections from Kunming Dialogue and 20 Years of Snow Leopard Monitoring）的报告。《生物多样性公约》（CBD）执行秘书阿斯特丽德·肖梅克（Astrid Schomaker）女士参会。

《生物多样性公约》执行秘书阿斯特丽德·肖梅克女士与参加边会代表合影

　　报告结合王君博士担任昆明对话会“数据与知识”（Data and knowledge）分会场记录员的经历指出，当前技术已不是瓶颈，瓶颈在于同一组数据在三套公约中被重复采集、分别报告、互不流通；AI的价值在于推动各方“说同一种语言”。围绕昆明对话会联合主席总结关于“完善数据和知识治理机制、解决数据碎片化问题”的优先行动，报告提出应从“数据共享”走向“数据互操作”，在保留各类数据完整性的前提下推动其进入同一套决策流程，避免因标准化和互操作性不足而生产更多“高技术孤岛”。王君博士结合近20年雪豹研究经历指出，雪豹可能是检验里约三公约协同的最佳测试物种。同一套雪豹调查监测数据，包括雪豹种群和猎物密度、植被覆盖、人类活动等指标，可同时服务《昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架》（KMGBF）、《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）和《联合国防治荒漠化公约》（UNCCD）三套报告。过去红外相机数据靠手工筛查，团队三个月才能完成一轮；现在AI个体识别几天内即可完成，关键在于同一套相机网络数据可自动映射到三套公约所需的不同指标格式。由我院建设的北京市门头沟智慧监测平台使用AI技术自动识别兽类与鸟类，数据量与数据分析效率远超过去野外调查方式，表明多设备协同AI监测技术在条件具备地区已可落地。报告建议，将AI监测能力纳入KMGBF目标20—23（实施手段）评估范畴。COP17全球盘点已确认执行手段滞后是最大短板，AI监测能力——数据基础设施、模型本地化适配、人员培训——可能与资金和技术转移同等重要。昆明对话会已将数据治理列为优先行动，后续可将其转化为可评估指标。报告引起热烈反响。俄罗斯联邦代表以及IUCN、Nature and People Foundation、Lake Baikal Foundation等国际组织代表均表示，希望就AI提升雪豹和生物多样性保护等主题与我院开展进一步沟通、交流和合作。