AI暂时可能无法帮助城市倒垃圾。据说有人开车去杭州、苏州倒垃圾，还有很多外地的“学生”，真不知道怎么分类。“不吃瓜”，忙得不可开交的沙雕网友们“哈哈哈哈”很快就被现实的五道雷轰了：抵抗是无法抵抗的。人终有一死，要么在上海的垃圾场，要么在其他45个城市的垃圾场。简而言之，任何人都不应该想到乱扔垃圾！未雨绸缪，现在吃东西，下意识的想一想——你是什么垃圾？不过想想，9012，垃圾分类这么难的事情，AI能帮你搞定吗~你已经是成熟的AI了，是时候学会自己分类垃圾了。垃圾分类真的不是一个很美好的话题。有很多种。日本严格的垃圾政策有34类。每天扔什么垃圾都有明确的规定，错过了时间可以丢在家里。而且产业链很长，后续的收集、运输、流通、处置都很难看到。所以对于一个刚刚起步的地区来说，“我把垃圾车分类了，但是垃圾车不是万能的”这样的疑虑是很正常的。总之，任何一个环节坏了，都会直接影响到垃圾分类的最终效果。幸运的是，人工智能技术的兴起已经能够为这个全球性的项目做出贡献。目前，AI可以提供贯穿全产业链的助力：1、前端（驻留端）智能检测“疯狂”普罗大众的垃圾分类难点，主要在于对不同材料的特性进行识别和分类，这涉及到相对较高的技术门槛。网上流传一只龙虾要分成五份分开送，一只老鼠要拆成八块才能扔掉，还有一半的珍珠奶茶怎么扔掉……让光是普通的叔叔阿姨，受过高等教育的学生就怕被糊涂。最合适的方式当然是不吃（这句话划掉），通过计算机视觉实现智能投放。例如，一些社区已经安装了智能回收站。只需在垃圾桶前扫一扫，即可自动识别居民投递物品的种类，并提示具体分类。如果是可以卖钱的可回收垃圾，送到相应的垃圾桶后，换来的现金会自动转入居民的手机账户，可以说是非常适合懒人了。当然，在没有这种智能垃圾桶的社区，也有带有AI识别功能的手机APP来辅助。比如，支付宝最近上线的“垃圾分类助手”，已经成为救上海市民于水火之中的法宝。2.码头（回收站）自动化不得不说，上海不愧为城市化程度最高的地区之一。群众怨声载道，但也尽力配合垃圾分类政策，付出的努力堪比高考。但是，家里的划分再好，如果把所有的垃圾车都混在一起，或者不考虑小区的实际规模，也会带来很多麻烦，让大家做无用功，而且在同时影响政策的可信度。因此，提高回收环节的清洗效率和分拣水平变得至关重要，而这正是AI所擅长的。举一个遥远的例子，在硅谷，初创公司Compology为附近的垃圾桶配备了智能传感器。这些传感器每天多次拍摄垃圾桶内部的高分辨率照片，并将图像发送到云端。这样，垃圾清扫公司可以及时监控信息，优化卡车清运的路线或班次，快速高效地捡拾垃圾，从而保证不同规模社区的清扫效率。在运输过程中，垃圾分类也带动了清运车数量的增加。2月20日以来，上海共装备涂装湿垃圾车982辆、干垃圾车3135辆、危险垃圾车和可回收垃圾车49辆。回收车辆32辆。显然，类别的细化也会导致司机短缺，而自动驾驶有望解决这个问题。5月，沃尔沃宣布与瑞典的Renova合作，开始测试自动驾驶垃圾车。除了像普通无人车一样配备激光定位器、雷达、摄像头、红外摄像头等传感系统外，这辆货车还可以按照设定的路线沿途收集垃圾。因此，司机只需要走两步就可以集中精力收集垃圾，不需要每次都回到驾驶室把车开到下一个垃圾桶，大大减少了停车次数。同时，垃圾回收车还可以在终端网络中起到监控作用。我们以上海的垃圾收运为例。每一辆垃圾清运车开到哪里去，在哪个小区运什么种类的生活垃圾，装什么集装箱，运到哪里处置。这些实时数据将上传至“城市垃圾大脑”，由城市环卫系统和再生资源系统对前端数据进行分析，从而更好地规划垃圾清运、设施布局等城市行为。3、后端（加工厂）实现了智能化，通过人和机器的共同努力，我们的垃圾终于到了加工厂，可以通过人工改造，这里也是问题最多的地方。首先，即使前端和中端管控严密，也可能造成漏网之鱼，如将有害垃圾扔进干垃圾中。这时候就需要明确是哪个社区存在问题，需要加强分类教育。同时，处理厂还有二次分选。然而，回收垃圾给人类员工带来的危害也是巨大的。传统的垃圾分类是由人来完成的。它肮脏、无聊且危险。它经常接触有害物品，如针头、碎玻璃等，也被称为美国最危险的职业之一。一旦传统的人工垃圾分拣处理流水线和加工厂的智能自动化得到广泛应用，这些分拣工人就可以从那些危险的岗位上解放出来。不久前，北美纸箱包装委员会与AlpineWasteRecycling和AMPRobotics合作，在工厂安装了AMP的Cortex分拣机器人。这个机器人配备了一个蜘蛛状的机械臂，通过摄像头将图像信息传输到云脑。机器学习算法识别传送带上的垃圾，然后机械臂对其进行分类。目前，该机器人可实现高达98%的分类准确率，每天工作约16小时，每分钟可做出60次分类动作，远高于人类平均每分钟40次。芬兰公司ZenRobotics机器人也是如此。在美国Recon垃圾服务公司，安装了人工智能回收系统HeavyPicker，可以举起60磅重的物体，可以对建筑垃圾进行分类，将其分类为金属、木材、石头等，然后投入回收。目前，苏州绿禾公司也引进了这项技术。可直接解放人工分拣员，降低分拣过程中的健康风险，有效提高分拣效率。看到这里，相信很多人已经能感受到人工智能在垃圾领域应用的可圈可点之处。简单来说，一个是依靠成熟的感知技术，比如传感器、计算机视觉等，让每个环节流转的垃圾和行为都可以数字化。要使识别准确率足够高，还需要一定的数据积累和训练。换句话说，应该尽早引入人工智能系统。二是云+端+边缘算力的综合保障。我们发现垃圾分类涉及的环节对实时动态数据的监控和处理要求非常高。无论是垃圾倾倒时的实时筛查，还是车辆行驶路线的合理控制，这个过程都需要基础算力的支持，所以，边缘算力、终端芯片、云端处理的全面联动，才能实现这个庞大的城市项目。未来随着5G网络的普及，实时的数据观察将使AI发挥更大的作用。听起来很美好，那么，AI的落地有什么限制吗？答案几乎是肯定的！万事俱备，只剩下……AI的“垃圾分类”探索说到这里，相信很多人已经觉得好像有什么地方不对劲了。为了改善人类的生存环境，人工智能似乎在透支一些人目前的生存状况。最直接的影响是，随着智能机器人的引入和垃圾处理场的自动化，很多从事驾驶和分拣的工人将失去工作。他们的工作条件确实不好，但这也是养家糊口的一种谋生方式。是否有可能将他们转化为人工智能提供的新工作，比如数据分析师、操作高科技卡车和设备的机械师？未来，垃圾回收行业的人员素质肯定会提高很多，但机会未必真的来得及。属于那些被机器淘汰的一线工作者。届时大批低级劳动力将何去何从，恐怕是个棘手的问题。因此，垃圾行业的智能化步伐不宜过快。至少，在很长一段时间内，回答你问题的还是人类的叔叔阿姨，而不是AI。另一方面是部署成本的问题。关注我们的朋友可能经常会听到智慧城市、车路协同等前沿技术名词。但目前很多综合解决方案还在闭路试验，或者终端改造才刚刚开始。垃圾分类收集终端密集、数据维度多样、自由度和模糊性较大，层出不穷的新型垃圾也在挑战传统分类体系，导致现阶段依赖AI实现准确判断和运维。决策几乎是不可能的。在一个400万人口的中等城市，建设智能采集终端+智能平台+智能检测线的一次性投资初步估算约为15亿元。这些都是由市财政支付的。恐怕只有少数超级城市能够逐步启动。至于其他二三线垃圾分类试点城市，恐怕也只能多学习分类手册，玩个扔垃圾的小游戏了。AI垃圾分类的未来或许还很遥远，但未来还是值得期待的。每个人都要与时俱进。从这个角度来说，我们也算是见证了历史。让我们与AI一起，将文明赋予岁月，而不是文明。
