综述：企业生物多样性报告可借助人工智能和地球观测技术实现规模化——但若无保护科学家的指导将失去意义

《Conservation Letters》：Corporate Biodiversity Reporting Can Be Scaled With AI and Earth Observation—But Will Miss the Point Without Guidance From Conservation Scientists

　　本文系统阐述了企业生物多样性报告在《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》（GBF）和欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）政策背景下面临的挑战与机遇。作者指出人工智能（AI）与地球观测（EO）技术（包括卫星遥感、环境DNA（eDNA）、生物声学等）可高效支撑多维度指标监测，但当前缺乏科学界共识的标准化指标体系及方法论指导。文章呼吁科学家与AI/EO专家协作制定可扩展指标，建立数据规范，并通过人才培养平台推动产学研融合，使企业报告真正助力自然正向转型（nature-positive）。

　　

摘要

新型生物多样性和生态系统报告框架要求企业在时空维度上收集对复杂生态系统的多层面影响数据，但未提供明确的操作指南。人工智能（AI）和地球观测（EO）作为强大工具，可提升报告效率与可操作性。然而，企业要在改善自然状态中发挥关键作用，亟需科学界指导以确立有意义且可规模化的指标，负责任地将AI驱动的EO技术融入报告流程，并赋能报告人才队伍。

1 引言

2022年通过的《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》（GBF）明确认可企业在遏制自然衰退中的重要作用，鼓励其披露对生物多样性的风险、依赖性和影响。欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）进一步将强制性报告范围扩大至数万家企业，与自愿性框架如《自然相关财务披露》（TNFD）形成互补。然而，当前指标体系存在多重挑战：CSRD和TNFD推荐的指标（如生态系统转化、物种状态等）缺乏统一方法论，企业自主选择指标可能导致数据不可比。此外，全球生态系统数据覆盖不足（仅<7%的区域有5 km²分辨率数据），且研究偏差集中于英语文献和特定类群。

AI与EO技术的融合为突破数据瓶颈提供新路径。EO涵盖卫星遥感、相机陷阱、生物声学、环境DNA（eDNA）等多元化数据源，而AI能通过模式识别、分类和预测分析处理海量生态数据。但企业普遍缺乏应用这些技术的专业能力——68%的可持续发展岗位员工无相关学科背景。科学界需通过指标标准化、技术应用指导和人才培养，推动报告从合规性工具转向科学决策支持。

2 欧洲强制性CSRD框架

CSRD要求约5万家欧盟企业和1万家非欧盟企业报告其价值链上的生物多样性影响。报告标准ESRS E4（生物多样性与生态系统）采用“双重大质性”原则，即同时评估财务重大性（企业依赖生态系统创造价值）和影响重大性（企业对生态及依赖群体的影响）。企业需在“范围界定-评估-报告”流程中（图1）披露强制性指标（如E4-5），但具体度量方法仍以推荐性为主（“可披露”而非“应披露”），亟需科学介入以统一标准。

3 构建可规模化的核心指标

当前CSRD和TNFD推荐的指标框架涵盖五大类别：生态系统转化、生态系统管理、生态系统范围/条件/连通性、外来入侵物种及物种状态（表1）。例如，农业企业需监测林地转农用地面积、物种丰富度、森林斑块连通性等。然而，企业往往选择易于获取的指标，而非生态意义显著的指标。

科学界已初步共识约30项陆地生态系统“自然正向”指标（表2），如生态区完整度指数、森林结构完整性指数等，但指标数量仍显冗余，且未明确数据收集方法。历史经验表明，通过“必要生物多样性变量”（EBVs）等努力可收敛指标数量。科学家需与AI/EO专家合作，筛选兼具科学性与可操作性的核心指标，并建立数据不确定性评估体系及公共数据库。

4 AI与EO技术在报告流程中的集成

在范围界定阶段，AI分析卫星EO数据可帮助企业定位全球资产并设定生态基线，但行为与生态变化的归因分析仍需科学模型支持。评估阶段中，AI驱动的EO技术能规模化监测生态指标：卫星EO识别土地利用变化（如森林转化），eDNA和生物声学技术监测物种分布，而传统野外数据是校准AI模型的基础。需注意，遗传多样性等指标无法通过遥感直接获取，需结合传统野外观测。

报告阶段，AI可加速数据合成、趋势预测及报告生成。例如，自然语言查询工具能整合文献与数据库信息，AI模型可模拟生态情景以优化决策。科学家需协助制定AI模型训练数据标准和方法学记录规范，确保技术应用的透明度。

5 赋能可持续发展人才队伍

企业面临可持续发展技能缺口，需通过学术课程、在职培训（如微证书计划）提升员工能力。科学家可参与设计跨学科课程，融合生态学、AI/EO技术与商科知识。同时，企业需培育“科学联络员”角色，搭建科研与商业的桥梁。此外，科学家自身应加强对AI/EO工具的应用，以从企业报告产生的高质量数据中获益，填补全球生态数据空白。

6 构建科学界参与平台

科学家可通过IPBES（生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台）等共识研究、行业试点项目、公共咨询机制参与标准制定（表3）。例如，TNFD的“自然数据公共设施”和“自然正向倡议”为指标 harmonization 提供对话空间。产学研合作项目（如企业资助的博士后研究）能直接影响报告政策设计，推动指标从理论向实践转化。

7 结论

企业生物多样性报告的成败取决于科学界与技术界的协同。通过AI-EO技术规模化收集标准化数据，不仅能满足CSRD等法规要求，还可生成科学价值，支撑生物多样性信用、生态净增益等创新机制。唯有科学指导下的报告实践，才能将自然环境外部性真正纳入经济体系，实现自然正向转型。