自從上海開始推行垃圾分類之后，被逼瘋的上海寧已經(jīng)成為廣大網(wǎng)友的快樂噴泉，貢獻(xiàn)了不少段子和表情包。據(jù)說有人開車前往杭州和蘇州倒垃圾，還有很多實在搞不懂分類的外地 " 學(xué)渣 " 扛不住壓力直接回老家了……
上海人民快為之頭疼的時候，前一秒還覺得 " 雨女無瓜 "，忙著 " 哈哈哈哈哈 " 的沙雕網(wǎng)友很快就被現(xiàn)實五雷轟頂了：
反抗是不可能反抗的。人固有一死，或死在上海的垃圾堆里，或死在其他 45 個城市的垃圾堆里。總之，誰都別想亂扔垃圾！
未雨綢繆的我現(xiàn)在吃個東西，都要下意識對著它思考一番——你究竟是什么垃圾？
不過往好處想，9012 了，垃圾分類這么困難的事兒，AI 能不能給代勞一下啊 ~
你已經(jīng)是一個成熟的 AI 了，該學(xué)會自己分類了
垃圾分類實在是一個不怎么美妙的話題，種類多，嚴(yán)苛的日本垃圾政策就有 34 種分類，每天扔哪種垃圾都有明確的規(guī)定，錯過時間還可能遺留在家里。
而且產(chǎn)業(yè)鏈條很長，后續(xù)的收運、流通、處置都是很難看到的。所以對于剛剛起步的地區(qū)來說，產(chǎn)生 " 我分了類但垃圾車還不是一輛車一鍋端走 " 的質(zhì)疑簡直太正常不過了。
總之，任何一個環(huán)節(jié)斷掉了，都會直接影響垃圾分類的最終效果。
幸好，AI 技術(shù)的興起，已經(jīng)能夠為這項全球工程貢獻(xiàn)一份力量了。
目前來看，AI 可以在產(chǎn)業(yè)鏈全程提供助力：
1. 前端（居民端）智能檢測
" 逼瘋 " 廣大市民的垃圾分類難點，主要就在于識別不同的材料特征并予以歸類，其中涉及比較高的技術(shù)門檻。網(wǎng)絡(luò)上流傳的，一只龍蝦需要分為五個部分分別投遞，鼠標(biāo)必須大卸八塊才能扔掉，珍珠奶茶喝一半怎么扔……別說普通的大爺大媽了，受過高等教育的同學(xué)恐怕都需要懵逼一番。
最妥當(dāng)?shù)霓k法當(dāng)然就是別吃飯了（這句劃掉）通過計算機視覺來實現(xiàn)智能投遞啦。
比如，已經(jīng)有小區(qū)安裝上了智能回收垃圾站，只需要在垃圾桶前掃描一下，就會自動識別居民投遞物的類型，并提示具體的分類。如果是能賣錢的可回收垃圾，投遞到相應(yīng)的垃圾桶后還會自動將兌換的現(xiàn)金打到居民的手機賬戶里，可以說是很適合懶人了。
當(dāng)然，沒有此類智能垃圾桶的小區(qū)，也有帶有 AI 識別的功能的手機 App 助攻，比如支付寶最近推出的 " 垃圾分類助手 "，就成了救上海人民于水火的神器。
2. 終端（回收者）自動化
不得不說上海不愧是城市化最高的地區(qū)之一，廣大群眾們吐槽歸吐槽，但也都是極盡可能地配合垃圾分類政策，努力程度堪比高考。不過，在家分的再好，如果垃圾車全部都混為一體，或者不考慮小區(qū)的實際量級，那也會帶來不少的麻煩，讓大家做無用功的同時，也影響政策的公信力。
因此，提高回收環(huán)節(jié)的清理效率和分揀水平，就變得至關(guān)重要了，而這正是 AI 所擅長的。
舉個遙遠(yuǎn)的例子，在硅谷，創(chuàng)業(yè)公司 Compology 就給小區(qū)的垃圾箱配備了智能傳感器。這些傳感器每天會多次拍攝垃圾桶內(nèi)部的高分辨率照片，并發(fā)送圖像到云端。這樣，垃圾清理公司就能夠及時監(jiān)控信息，優(yōu)化卡車清運垃圾的路線或時間表，快捷高效地拾取垃圾，從而保證了不同規(guī)模小區(qū)的清理效率。
而在運載過程中，垃圾分類后也導(dǎo)致清運車增加，從 2 月 20 日起，上海全市就配置及涂裝濕垃圾車 982 輛、干垃圾車 3135 輛、有害垃圾車 49 輛以及可回收物回收車 32 輛。顯然，分類的細(xì)化也會導(dǎo)致司機出現(xiàn)人手不足的情況，而自動駕駛則有望解決這一問題。
今年五月，沃爾沃公司宣布與瑞典的 Renova 公司聯(lián)手，開始測試自動駕駛垃圾車。除了和普通無人車一樣配置激光定位器、雷達(dá)、攝像頭、紅外攝像頭等傳感系統(tǒng)之外，這種卡車還能夠按照設(shè)置好的路線，沿途收集垃圾。所以，駕駛員只需要走兩步，專心收集垃圾，不需要每次都返回駕駛室，開著車再前往下一個垃圾桶，大大減少了停車次數(shù)。
同時，垃圾回收汽車還能夠起到終端網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測作用。
我們以上海的垃圾收運為例，每輛垃圾清運車行走到了哪里，在哪個小區(qū)運了哪些類型的生活垃圾，裝進(jìn)了哪個集裝箱，運到哪里處置，這些實時數(shù)據(jù)都會上傳到 " 城市的垃圾大腦 "，然后城市環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)和再生資源系統(tǒng)會根據(jù)前端的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而對垃圾清運、設(shè)施布局等城市行為作出更好的規(guī)劃。
3. 后端（處理廠）智能化
好了，經(jīng)過人和機器的努力，咱們的垃圾們終于來到了處理廠，可以進(jìn)行勞動改造了。
這里的問題也是最多的。
首先，再嚴(yán)絲合縫的前中端把控，也有可能造成漏網(wǎng)之魚，比如將有害垃圾丟進(jìn)了干垃圾里這時候就需要識別出是哪個小區(qū)出了問題需要強化分類教育，同時，處理廠還要進(jìn)行二次分揀。
但是，回收垃圾帶給人類員工的傷害也是巨大的。傳統(tǒng)垃圾分揀的工作是由人類來完成的，骯臟、枯燥，而且危險，常常會接觸到有害物品，比如針管、碎玻璃等等，也被稱為美國最危險的職業(yè)之一。
傳統(tǒng)的人工垃圾分類處理流水線
而處理工廠的智能自動化， 一旦能夠普及應(yīng)用，就可以讓這些分揀工人離開那些危險的崗位了。
前不久，北美紙箱包裝委員會就與阿爾卑斯廢物循環(huán)利用，以及 AMP 機器人這兩家公司合作，在工廠中安裝了 AMP 公司的 Cortex 分類機器人。
這種機器人配備了像蜘蛛一樣的機械臂，利用攝像機向云端大腦傳遞影像信息，機器學(xué)習(xí)算法識別出傳送帶上的廢物，機械臂就會對其進(jìn)行分揀。
目前，機器人能夠達(dá)到高達(dá) 98％的分類準(zhǔn)確度，每天工作大約 16 小時，每分鐘可以做出 60 次分揀動作，遠(yuǎn)高于人類每分鐘 40 次的平均值。
同樣這么做得還有芬蘭公司 ZenRobotics 機器人，在美國 Recon 廢物服務(wù)公司中，安裝了人工智能回收系統(tǒng) Heavy Picker，可以抬起 60 磅重的物體，能夠整理建筑垃圾，將其分類成金屬、木頭、石頭等，然后投入循環(huán)利用。目前，蘇州綠和公司也引入了該技術(shù)。
能夠直接解放人類分揀員，減少分揀環(huán)節(jié)的健康風(fēng)險，并有效提升了分揀效率。
看到這里，相信很多人已經(jīng)可以感覺到，AI 在垃圾領(lǐng)域的應(yīng)用有哪些值得注意的特點了吧。
簡單來說，一是依靠成熟的感知技術(shù)，比如傳感器、計算機視覺等等，讓每個環(huán)節(jié)流通的垃圾和行為都能被數(shù)據(jù)化。而要讓識別的準(zhǔn)確率足夠高，也需要進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)積累與訓(xùn)練。換句話說，AI 系統(tǒng)的引入宜早不宜遲。
二是云 + 端 + 邊算力的綜合保障。我們發(fā)現(xiàn)，垃圾分類所涉及的環(huán)節(jié)對實時動態(tài)數(shù)據(jù)的監(jiān)測和處理要求非常高，無論是在垃圾傾倒時的實時甄別，還是車輛行進(jìn)路線的合理控制，這個過程都需要基礎(chǔ)算力的支持，因此，邊緣算力、終端芯片、云端處理的綜合聯(lián)動才能成就這項龐大的城市工程。
未來隨著 5G 網(wǎng)絡(luò)的普及，即時的數(shù)據(jù)觀察會讓 AI 的效能變得更強。
聽起來很美，那么，AI 的落地有沒有什么限制條件呢？答案幾乎是肯定的！
萬事俱備，只欠……
AI 的 " 垃圾分類 " 探索說到這里，相信很多人已經(jīng)感覺到了好像哪里不對的樣子。為了人類生存環(huán)境變得更好，AI 似乎在透支當(dāng)下一部分人群的生活狀態(tài)。
最為直接的影響是，隨著智能機器人的引入和垃圾處理場的自動化改造，會有很多從事駕駛和分類工作的工人失業(yè)。
的確，他們的工作條件稱不上好，但也是一份能夠養(yǎng)家糊口的謀生之道。讓他們轉(zhuǎn)型去做那些 AI 提供的新工作崗位，比如數(shù)據(jù)分析師、操控高科技卡車和設(shè)備的機械師，這可能嗎？
未來垃圾清理產(chǎn)業(yè)的人員素質(zhì)必然會大量提升，但機會未必真的會屬于那些被機器淘汰的一線工人。屆時大量的底層勞動人口去往何處，恐怕是一個棘手的問題，因此，垃圾產(chǎn)業(yè)智能化的步子應(yīng)該不會邁的太快。至少，在很長一段時間內(nèi)，還是會由人類大爺阿姨來為你答疑解惑，而不是 AI。
另一方面則是部署成本的問題。
關(guān)注我們的小伙伴可能常常聽到智慧城市、車路協(xié)同之類的前沿技術(shù)名詞。但目前很多綜合方案都還在封閉道路上測試，或是剛剛開始終端改造。
而垃圾分類的收集終端密集，數(shù)據(jù)維度多樣，有著較大的自由度和模糊地帶，層出不窮的新型垃圾也在挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的分類體系，這就導(dǎo)致現(xiàn)階段想要依靠 AI 實現(xiàn)精準(zhǔn)判斷和運維決策，幾乎是一件不可能的事。
而在一個 400 萬人口的中等城市，建設(shè)智能收集終端 + 智慧平臺 + 智能檢測線的一次性投資，初步估算約 15 億元左右，這些都是要城市財政來買單的，恐怕只有少數(shù)超級城市能夠逐步啟動。
而其他二三線垃圾分類試點城市，恐怕只能多多學(xué)習(xí)下分類手冊，打打扔垃圾小游戲了。
AI 垃圾分類的未來或許還很遙遠(yuǎn)，但未來依然是值得期待的。每個人都必須與時代共同成長，從這個角度來說，我們也算是見證歷史了吧。讓我們和 AI 一起，給歲月以文明，而不是給文明以歲月。
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