□ 南京日报/紫金山新闻记者 何洁 实习生 任辰熙
在青藏高原辽阔的羌塘草原上，成群的藏羚奔驰、转向、急停，队形流畅如一体，却没有谁在发号施令。它们是怎么做到的？南京大学动物行为与保护实验室联合南京林业大学等单位，经过多年跟踪研究揭秘，藏羚的群体移动并不依赖“领头羊”，而是通过一种去中心化的自组织方式实现协调。相关研究近日发表于《行为生态学与社会生物学》。
只看“最近邻居”，反应快至0.5秒
“研究最重要的发现是，每一只雄羚主要根据最近邻居的方向变化，来调整自己的运动状态。”论文第一作者、南京林业大学副教授祝芹介绍，也就是说，在藏羚雄性群体中，信息是通过个体之间的局部互动逐级传递的。
藏羚对最近邻居方向变化的反应时间平均仅约0.5秒，这在动物界属于相当迅速的水平。快速响应同伴的方向变化意味着什么？祝芹表示，当身边的同伴左转，它也跟着左转，零点几秒的延迟，可能就决定了群体是整齐划一避开危险，还是在慌乱中出现脱节。正因如此，亚秒级的反应速度保证了群体运动的高度协调性和瞬时一致性。
无人机＋AI，破解高原观测难题
祝芹介绍，科学家们对鱼群和昆虫群体的集体运动已有很多认识，但对于野生哺乳动物，尤其是大型有蹄类，这方面的机制仍鲜有涉及。作为青藏高原旗舰物种、国家一级保护动物，藏羚是验证大型野生有蹄类自组织运动理论的理想对象。然而，高海拔环境极端、藏羚生性警觉，加之保护等级极高，如何通过非损伤性手段“看清”藏羚，成为技术难关。
团队最终选择了无人机拍摄方案，再配合AI计算机视觉技术，从海量视频中重建每一只藏羚的运动轨迹，反推它到底在看谁、在跟谁。“自2019年起，课题组成员便开始尝试用无人机采集集群有蹄类的行为学数据。”祝芹表示，经反复摸索发现，当飞行高度维持在群体上方120米以上时，几乎不会对目标行为产生干扰。
不过，无人机在跟随移动中的藏羚群体时，“我们采用AI计算机视觉技术，让算法自动识别视频里每一只藏羚、追踪它的移动路径，再校正无人机的运动干扰。就这样，海量高清视频被转化成可量化的运动数据。”祝芹说。
读懂“跟队算法”，才懂怎么保护它们
这项研究不止于揭示有趣的动物行为，它直接指向藏羚保护的核心命题。
藏羚依赖视觉和“最近邻居”规则进行群体协调。祝芹表示，这意味着，任何干扰视觉的因素，比如基础设施造成的视线阻隔，或不合时宜的灯光惊扰，都可能破坏群体的协调能力，增加个体走散或被天敌捕食的风险。
同时，研究量化了群体大小对协调效率的影响：群体越大，信息传递越需要“接力”，同步性自然下降。有了这套规律，科学家就能提前评估栖息地变化会带来怎样的连锁反应，为保护决策提供依据。
“我们的研究发现也为预测有蹄类集体行为构建了机制模型，可以直接应用于管理人为干扰、保护迁徙动态以及预判社会系统如何响应环境变化。”祝芹表示，只有先理解藏羚“怎么移动”，才知道“怎么保护它们的移动”，读懂这些高原精灵的集体智慧，正是守护“中国最后的迁徙有蹄类”最核心的一步。