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生物多样性是生态系统稳定性的基本保障，但是，随着人类的活动范围扩大，国际交流越加广泛，外来物种逐渐形成了一种危害，一种当地物种被无意带到另一个区域，会因为没有天敌，而快速繁殖，进而破坏新区域的生态环境，当这种现象出现的时候，不及时控制的话，那么将会造成巨大的经济损失，比如森林消失、生物环境破坏、草场退化、沙漠扩展、沙尘暴频发、水体污染……这都与破坏生态系统稳定的外来生物入侵息息相关。外来物种入侵是世界各国高度关注的热点问题。近年来，随着国际贸易、交通运输、国际旅行、物种引进和对外交流发展规模的扩大与便捷化程度的提高，外来物种入侵已威胁到全球可持续发展，并成为造成全球生物多样性丧失和生态系统退化的第二大主要因素。随着全球气候变化、 “一带一路”倡议的实施等多种因素叠加影响，我国外来害虫入侵形势更趋严峻。农业是我国经济发展的基石，做好外来入侵害虫监测与防控工作是全社会的一项重要的任务，对保障我国粮食安全、生态安全具有极其重要的意义。《2019中国生态环境状况公报》发布了我国已发现660多种外来入侵物种，其中发现有71种外来入侵物种对自然生态环境已造成或存在潜在威胁，已经被列入《中国外来入侵物种名单》中。而从我国67个国家级自然保护区的外来入侵物种的研究调查中，存在215种外来入侵物种，也就是说，这215种外来入侵物种已经进入我国国家级自然保护区中，其中有41种外来入侵物种被列入《中国外来入侵物种名单》中。目前，从外来入侵物种的资料显示，以西南和沿海地区较为严重，这是因为缺少警示机制，而面对这种情况，我国科技部已在上海启动了编撰《中国外来入侵植物志》的工作，这能有效地梳理我国外来入侵物种的详细资料，为这些外来入侵物种建立档案，可以便于进行管控，避免造成过大的经济损失。

       传统的昆虫识别方法是专家观察昆虫的外部特征并与模式标本对照鉴定识别，但仅凭借肉眼观察对于外形相似的昆虫难以进行明确的判断，传统的昆虫识别费时费力，准确度不高，严重影响后期对昆虫防治工作的开展。随着计算视觉，深度学习，机器学习等人工智能技术的发展，给作物的昆虫准确识别带来了可能，及时、快速的发现并识别农作物昆虫，为及时正确采取相应措施防治虫害，减少虫害带来的损失具有重要意义。本项目将采用最新图像识别技术，开发一款外来入侵害虫智能识别APP，辅助专业人员检测，并为全民参与提供一个有效的工具。