文章系统阐述人工智能识别鸟类的原理、数据与标注、模型算法、多模态融合、边缘与云端部署、评估对比、应用与合规及未来趋势。核心观点强调精细粒度视觉识别与音频、地理、时间等上下文的多模态融合，结合模型压缩与隐私友好的边缘推理提升实用性；以可解释性与持续学习优化真实场景表现；在科研与教育中通过人机协作形成数据闭环；未来多模态基础模型、生成式样本扩充与联邦学习将推动生态监测与保护的规模化与可靠性。