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垃圾分类迎来全民大考,AI成为最佳作弊器?

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上海市在今年一月份时颁布了实施垃圾分类的条例,目前已经在全市范围内紧锣密鼓地推行开来。因为垃圾分类而产生的段子、表情包层出不穷,娱乐过后,垃圾分类正式被提上日程,包括北京、天津、重庆、苏州在内的全国46个重点城市也要开始逐步建立垃圾分类系统,预计2025年全国所有地级以上城市都将基本建成垃圾分类。

垃圾分类的政策一度造成上海的垃圾桶销售一空,垃圾分类这么麻烦,那么能否借助AI智能的力量实现垃圾分类呢?

万物皆可AI,垃圾分类也脱离不开?

 

1.前端(居民端)智能检测

垃圾分类不仅仅是在完成垃圾的初始分类,其背后的产业链条还很长,包括收运、流通、处置等等,垃圾分类的难点主要在于归类不同特征的材料,程序性较强。那么,视觉识别技术能否实现垃圾智能分类呢?实际上,这一想法在国外早已实现。例如加拿大有一款名为Oscar的垃圾桶,通过一个显示屏和AI摄像头帮助用户识别并投放纸张、厨余、容器等垃圾;美国丹佛市则开始用智能机器人,采用人脸识别和AI技术进行分类,最终用蜘蛛状机械臂拾取特定垃圾。

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另外,目前也有小区安装上了智能回收垃圾桶,只需要在垃圾桶前扫描一下,就会自动识别居民投递物的类型,并提示具体的分类。如果是能卖钱的可回收垃圾,投递到相应的垃圾桶后还会自动将兑换的现金打到居民的手机账户里,可以说是很适合懒人了。

BAT们也相继推出的垃圾分类助手,例如支付宝的“垃圾分类”、百度词条回答、微信小程序等等,各类识别APP救上海人民于水火之中,虽然垃圾分类有些麻烦,但是意识的养成与习惯的形成是受益无穷的,环保意识的增强以及实质性的行动将有益于实现可持续的发展。

 

2.终端(回收者)自动化

垃圾能够采取智能化技术实现快速分类,那么在回收分拣环节能否同样运用AI技术呢?相比国内,国外在垃圾分类以及环保意识这方面往往有很多的先进的方法。例如在硅谷,创业公司Compology 就给小区的垃圾箱配备了智能传感器。这些传感器每天会多次拍摄垃圾桶内部的高分辨率照片,并发送图像到云端。这样,垃圾清理公司就能够及时监控信息,优化卡车清运垃圾的路线或时间表,快捷高效地拾取垃圾,从而保证了不同规模小区的清理效率。

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今年五月,沃尔沃公司宣布与瑞典的Renova公司联手,开始测试自动驾驶垃圾车。除了和普通无人车一样配置激光定位器、雷达、摄像头、红外摄像头等传感系统之外,这种卡车还能够按照设置好的路线,沿途收集垃圾。所以,驾驶员只需要走两步,专心收集垃圾,不需要每次都返回驾驶室,开着车再前往下一个垃圾桶,大大减少了停车次数。

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当然,这只是垃圾运送处理的一种方式,能否通过数据感知进行远程操控和指挥有待实现验证,不可否认,AI技术对垃圾清运、设施布局等城市行为会产生正向作用,至于应用成效的提升还需要持续攻克技术,发挥创新性技术优势,从而实现智能垃圾输送。

 

3.后端(处理厂)智能化

垃圾的初始分类、输送与分拣并不能完全保证垃圾分类是完全正确的,将有害垃圾丢尽干垃圾的情况可能时有发生,这时候需要识别出是哪个小区出了问题需要强化分类教育,同时,处理厂还要进行二次分拣。传统垃圾分拣的工作是由人类来完成的,肮脏、枯燥,而且危险,常常会接触到有害物品,比如针管、碎玻璃等等,也被称为美国最危险的职业之一。

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传统的人工垃圾分类处理流水线

垃圾处理工厂的智能自动化, 不仅能够代替垃圾处理这个危险的工种,降低成本,同时还能够实现垃圾的二次分拣,有效提升分拣效率。前不久,北美纸箱包装委员会就与阿尔卑斯废物循环利用公司以及AMP机器人这两家公司合作,在工厂中安装了AMP公司的Cortex分类机器人。这种机器人配备了像蜘蛛一样的机械臂,利用摄像机向云端大脑传递影像信息,机器学习算法识别出传送带上的废物,机械臂就会对其进行分拣。目前,机器人能够达到高达98%的分类准确度,每天工作大约16小时,每分钟可以做出60次分拣动作,远高于人类每分钟40次的平均值。

 

4.实际落地需要克服众多难题

AI技术能否对垃圾实现初步的分类,但是却不能一劳永逸,毕竟AI技术还处于成长阶段,应用场景中还存在不少限制。以视觉识别系统分类垃圾为例,家庭生活垃圾一般都会一起装进垃圾袋,然后扔进垃圾桶。但人们在扔垃圾的时候,机器也无法将塑料袋一个一个依次打开,然后利用图像分析技术去确认垃圾分类是否正确。与此同时,视觉识别想要实现高精准度需要大量的数支撑以及极佳的算法模型支持,然而,垃圾种类繁杂,形态各异,仅靠机器训练实现精准识别也容易有误差。

在各种政策和环保理念的倡导下,智能垃圾分类确实是一个值得重视的应用。国内目前也已有不少面向B端和G端的智能厨余垃圾收集箱。但在垃圾分类全国推广前夕,还需要进一步提升智能水平,以适应“状况百出”的现实。

AI垃圾分类的未来或许还很遥远,但未来依然是值得期待的。每个人都必须与时代共同成长,从这个角度来说,我们也算是见证历史了吧。让我们和AI一起,给岁月以文明,而不是给文明以岁月。

2019年7月2日 09:00
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