大型底栖无脊椎动物（Benthic macroinvertebrates，以下简称“底栖动物”）是淡水生态系统的重要组成部分，占据水生食物链的关键营养环节。底栖动物的多样性和物种组成对水生态环境的变化极其敏感，在全球范围内被广泛用于河湖健康监测和生物水质评价。在我国的《长江流域水生态考核指标评分细则（试行）》、《河湖健康评价指南（试行）》等多项水生态考核标准中，底栖动物是最重要的考核指标之一。
然而，传统的底栖动物检测方法在水生态考核实践中存在诸多弊端。一方面，底栖动物在分类学和形态学上的高度复杂性对检测人员提出了极高的专业技术要求。例如，寡毛纲、摇蚊科等类群需要经过精细解剖，或制成玻片后才能通过显微镜观察其细微结构并鉴定种类。另一方面，与日俱增的检测需求和专业检测人员短缺的矛盾日益突出，使传统底栖动物检测成为制约水生态监测发展的堵点和痛点所在。
针对这些问题，中国科学院水生生物研究所（以下简称“水生所”）联合湖北省生态环境科学研究院（以下简称“湖北省环科院”）开展紧急技术攻关，成功研发了底栖动物智能识别系统。该系统以高度完善的底栖动物数据库为基础，搭载强大的人工智能图像识别引擎，实现了底栖动物从样本图像采集到物种鉴定的全流程自动化，是水生态监测领域的神兵利器。
水生所自主研发的底栖动物智能识别系统