AI 校園園景 / 生物多樣性數據庫

讓學生從「使用者」轉變為「數據貢獻者」,透過 AI 識別與生命科學知識,建立屬於學校自己的生態資產圖譜。

實施步驟

分階段推進,確保數據資產的穩健建立

Foundation
01

基礎設施與基座建立

  • 校園生態摸底:引導學生利用移動設備拍攝校園內的植物、昆蟲。
  • 建立生物名錄:整理物種信息與照片,初步可視化展示校園生物多樣性。
  • AI 數據庫搭建:建立專屬雲端數據庫,記錄地理坐標、物種名稱、時間等維度,並接入 AI 識別功能。
Deep Data Collection
02

深度數據採集

  • 「數據貢獻者」培訓:開設工作坊,教授專業拍攝技巧(多角度、微距、生境圖)。
  • 基因元素植入:引入便攜式測序儀(如 Oxford Nanopore),選取代表性物種進行基因條形碼(DNA Barcoding)採集。
  • 數據掛鉤:將基因信息與 AI 圖像數據深度關聯,構建多維度生物數據資產。
Visualization
03

成果轉化與展示

  • 生態資產圖譜:生成可視化的「校園生物多樣性地圖」。
  • 數字化資產交付:學校擁有完整的生態數據資產,可隨時間持續增值。

預期收益

沉澱數位資產

學校不再只是購買軟件,而是擁有了一套隨時間增值、由學生共同撰寫的校園生態數據庫。

品牌價值提升

在香港 STEAM 教育領域建立差異化優勢,成為「人工智能+生命科學」教育的先驅。

校園規劃依據

數據庫提供的生物多樣性趨勢,可作為學校園藝維護及環境改善的科學依據。

區域數據補完

與香港整體生物多樣性數據庫聯動,為大灣區生態保育提供「公民科學家」的數據支持。