NTTドコモ于2026年5月22日宣布，在北海道境内的移动通信基站上安装与图像识别AI联动的监控摄像头，启动一项用于实时监测棕熊出没情况的实证实验。实验计划从5月22日持续至11月30日。

本次项目将在北海道的两个基站部署监控摄像头，对拍摄到的视频画面进行实时分析。通过将通信基础设施与AI技术结合，NTTドコモ希望在保护自然环境的同时，提升人类社会的安全，实现其所倡导的“Nature Positive（自然正向发展）”目标。

这一举措也是该公司在2025年5月制定的《生物多样性中期路线图》中的一项重要实践内容。

在北海道两处基站部署监控摄像头

随着棕熊栖息范围不断扩大，其出现在村镇、农地和居民区周边的情况日益增多，已成为严峻的社会问题。根据NTTドコモ的统计，2025年度（令和7年度）北海道地区因棕熊造成的人身伤害事件超过230起，其中死亡事故达13起。进入2026年度（令和8年度）冬眠期结束后，已经发生了7起紧急猎枪射击应对案例，形势持续恶化。

然而，要依靠人力对广阔区域进行常态化巡逻与监视，现实中存在明显的局限。负责应对的猎人群体老龄化严重，人手不足问题突出。为了更好地保障居民安全，亟需引入ICT技术，构建以科技监测为基础、并与相关机构协同联动的综合防范体系。

在本次实证中，NTTドコモ将在北海道的“山の手”和“白川”两处基站安装监控摄像头。由于基站周边已具备稳定的移动网络环境，即便是在偏远地区，也能实现视频的实时传输和快速告警。通过充分利用既有通信设施，不仅可以降低环境负荷和导入成本，还有望在未来扩展为覆盖更大范围的监测网络。

在 docomo MEC 上运行图像识别AI

系统整体架构上，将利用安装在基站的摄像头采集画面，并通过图像识别AI进行分析，以检测棕熊的出没。考虑到所谓“都市熊（アーバンベア）”可能在昼夜任何时段出现，NTTドコモ希望AI在光照变化大、天气多变等复杂环境下也能保持稳定的识别性能，尽可能减少漏检。

为实现实时预警，NTTドコモ将高性能、可高速推理的图像识别AI部署在低时延的「docomo MEC」平台上。MEC（多接入边缘计算）是一种在靠近用户侧的网络边缘进行数据处理的架构，相比将视频回传至远端云端再处理的方式，能够显著降低延迟，更适合需要即时响应的监测场景。

根据官方给出的实证示意图，系统流程为：基站上的网络摄像头采集视频，通过5G网络传输至 docomo MEC，由图像解析系统调用AI模型进行棕熊检测。检测结果将被记录存档，并计划在后续用于告警通知和现场应对支援等功能扩展。

及早掌握人与野生动物的接触风险

在棕熊出没防控方面，与其在发生人身伤害后被动应对，不如在其接近村落、农田等区域的早期阶段就掌握动向。NTTドコモ此次的实证，正是通过“监控摄像头＋图像识别AI”的组合，验证能否实时捕捉到人与野生动物之间潜在接触点。

一旦能够提前掌握出没迹象，不仅有助于保护居民安全，也有利于减少与野生动物之间不必要的冲突。如果能将检测到的棕熊出没信息及时共享给相关部门，就有机会更迅速地进行注意提醒、交通管制或现场处置等措施。

在《生物多样性中期路线图》中，NTTドコモ提出了“实现人与自然‘理所当然地’共生的世界”的愿景。本次实证并非以单纯驱赶或排除野生动物为目的，而是尝试通过技术手段，帮助人类社会与野生动物保持适当距离，探索更温和、可持续的共存方式。

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未来展望：出没地图与自动通知功能

NTTドコモ将通过在北海道的实证，验证系统的有效性与识别精度，并以此为基础，考虑向深受棕熊侵扰的地方自治体推广应用。

未来，NTTドコモ还计划在需要时对棕熊的出没位置进行地图化展示，并开发向相关机构快速推送告警信息的功能。同时，也在构想将威吓声等驱离手段纳入系统，由平台发出触发指令，构建集“监测—通知—应对”于一体的综合解决方案。

通过这些举措，NTTドコモ希望缓解以棕熊为代表的野生动物与人类之间的矛盾，推动构建更加安全、舒适且兼顾生态保护的社会环境。