我喜欢发呆，愿意自由想象好奇的事情。所以，只要有利于我发呆的事情，如喝咖啡、喝茶、走路上班，我都尽量满足自己，尽力偷得少许闲。 

　　出去开会，做完自己分内的工作，尽量留足发呆的时段，随心随意随想。思路无边，自由自在。野外工作是最佳的时段，可惜现在少了很多。好在家离单位近，慢走30分钟左右。可以穿过北京奥林匹克森林公园的一个小角，正是发呆遐想的好机会。 

　　读硕士研究生的时候，听前辈提到有些空中飞翔的昆虫，可以分辨物种，乃至雌雄。当时联想到曾经痴迷的武侠小说中的高手，可以手夹飞蝇，传说中的昆虫大家绝非凡人。 

　　到了北京，接触到越来越多类群的分类学工作者，才理解昆虫之多、分类之难。自然更加敬佩长年累月，端坐于解剖镜面前的昆虫学者。他们为了一个物种之可分、一个性状之同源与否，费尽心智。即便有了更加高级的仪器，如扫描电子显微镜、PCR仪、测序仪，他们仍然专心于普通的解剖镜下的目力所及。 

　　在中国科学院动物研究所读博士研究生期间，无论是实验室师姐、师弟，还是其他院士、老研究员们，似乎都放不下他们心爱的解剖镜和镜子下的昆虫。当时看到他们如此醉心痴迷，我在震撼的同时，也在想他们看到空中的飞虫就能鉴定物种或雌雄？ 

　　江苏宜兴湖？刘老师，曾经把停留在幕布上的静态蜉蝣和空中飞舞的精灵进行比较。这应该也是在锻炼自己的目力吧？ 

　　有次半夜雨中，我终于看到灯下几只美丽的高翔蜉，曼妙飞舞，心中自然一丝激动。等到了博士生期间，在捕虫网中搜寻一个又一个小蜂，慢慢地也能结合解剖镜下观察的形态，掌握部分科属的判别。 

　　近年来，参与一些昆虫多样性和生态学工作，这个问题一直萦绕在心，让我无法给出明确的答案。即便在一个很小的范围，特定的生境，除了自己一直研究的部分昆虫，我也很难想象可以立即识别即将捕捉的标本。难道这些前辈真有一双我修炼不了的“慧眼”？ 

　　转眼，我已经开始眼花。原来在捕虫网能够清楚看到毫米级的寄生蜂，现在开始有些难度。 

　　花伴侣等软件的发布，部分解决了植物识别问题。很多同行热切期待“虫伴侣”或相似功能软件的开发。部分学者已经极为超前想到人工智能和大数据，或许实现昆虫物种识别，甚至可能替代200多年以来无可替代的形态分类学工作。 

　　仅对昆虫而言，要回答这个问题，需要认真考虑几个环节的挑战，并尝试提出可行的方案：一、是否能够在很短的时间内获得飞虫的足够数据信息？是否必要条件？二、是否能够在很短的时间内提取出飞虫的关键性状？是否必要条件？ 

　　中午去办公室的路上，就第一个问题想到一些自己感觉很有趣的想法。 

　　首先，静态昆虫，获取各个角度，标准姿态和非标准姿态超大量图像，是否有助于准确界定物种？这个量的阈值是多少？我个人预计这项工作仍然是开展动态图像识别的前提，也具备大数据积累的基础，即较高的物种分类学基础。 

　　在未来静态图片大数据积累过程中，馆藏标本和分类学家参与还是不可替代。目前世界各大自然历史博物馆都在开展标本数字化工作。我在访问澳大利亚国立昆虫博物馆时，曾经见到他们购买美国的一套成像系统。该系统主要还是从形态分类学家的角度，采集足以展示标本关键特征的图像，用于分类鉴定。 

　　其次，动态昆虫，即过眼飞虫，从不同距离，能否获取各个角度大量高清晰度图像？这个环节，高清晰数字拍摄仪器，如高速高清数码相机或摄像机必不可少。 

　　但相对于现在高速摄像机等，昆虫飞行的过程可以被分解为单帧图片，用于数据提取。显然，飞虫进入设定的区域，需要能够触发数码设备，进行高速图像获取。一旦飞虫识别和仪器触发问题得到解决，公众参与将为这个环节提供海量数据。 

　　第三，静态昆虫和动态昆虫的图像在什么尺度可以进行比对？目前开展的许多昆虫图像识别工作，应该还没有达到人眼识别和大脑对多幅图片的综合能力。 

　　尽管这些问题看似简单，但能够吸引世界这么多优秀学者痴心不改地研究昆虫物种多样性，自然就有无穷无尽的挑战和乐趣。 

　　任何新硬件和新技术，都可以帮助我们提升现数据获取和大数据分析或整合的能力，但对于物种的科学界定还需要独立思维和验证。 

　　作者：朱朝东

　　来源：朱朝东科学网博客