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AI在垃圾分类领域的应用现状
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AI在垃圾分类领域的应用现状

时间: 2024-03-05 06:41:40 |   作者: 中细碎设备

  城市垃圾分类处理是解决目前城市垃圾出产量激增,垃圾处理效率低,垃圾利用率低等问题的重要方法。2019年3月,上海发布个城市全面实施生活垃圾强制分类,我国垃圾分类进入了全制度化推进的新时代。而制度的强制执行需要大量的宣传成本,人力成本与时间成本。人工智能技术则能够替代垃圾分类中的部分劳动力,从而大幅度的降低垃圾分类所需要的人力成本,同时提升垃圾分类的效率。在这样的大背景下,垃圾分类过程中的辅助性AI产品大量涌现。

  目前,已投入市场与在研发过程的产品大致可分为三大类,分别服务于垃圾分类的三个不同环节:宣传教育环节、收集环节与处理环节。

  2019年7月上海作为第一试点城市打响了全国城市垃圾强制分类第一枪,相较于欧美、日韩等垃圾分类政策已推行了几十年的国家,我国还处于最初的起步阶段,有关垃圾分类的知识仍旧处于极为困难的普及阶段。在此环境下,一些企业推出了基于计算机视觉技术与大数据的人工智能软件,主要都为辅助分类型。

  辅助分类型智能软件主要是基于机器视觉技术对物体进行识别与比对,实现垃圾的类别确认。大多以小程序,APP及平台新功能的形式呈现,依托原有用户群作为推广与AI数据库储备。以BAT三巨头(百度、阿里、腾讯)为例,三者分别在各自的平台:微信,淘宝支付宝与百度APP中上线了智能垃圾分类小程序与“扫一扫AI识别垃圾”的新功能。此外,许多全球大规模的公司,中小企业与勇于探索商业模式的公司也有了自己的辅助垃圾分类软件,研发思路大致相同,偶有特色功能。如美国Intuitive AI公司设计了以人机交互、提醒居民分类错误为特色的Oscar智能垃圾分类系统;国内vivo的AI助手Jovi增设了语音交互垃圾分类的功能;小圾科技上线了“圾生活”小程序与APP作为垃圾分类一体化平台助力用户快速分类垃圾。

  在垃圾收集环节,智能垃圾桶是目前市场上投放最多、研发最热的AI产品,主要有监督分类与自动分类两种类型。

  监督分类型智能垃圾桶的技术难度相比来说较低。通过机器视觉判断垃圾分类正确性,用人脸识别等功能将居民信用与垃圾分类行为挂钩,以此督促居民正确投放。同时智能垃圾桶的设计也囊括了通过传感器、机械结构与物联网等来解决垃圾满仓、清洁与运输便捷性等问题。国内的德澜仕智能垃圾桶便是此中的佼佼者,其配套的奖惩系统也使居民更有动力,目前已在全国投放了近1000套设备。

  自动分类垃圾桶则是人工智能更为高端的应用。最理想的状态应为:用户只需投入垃圾,由智能垃圾桶自动完成所有的细致分类。但这对AI图像识别与垃圾桶内机械结构的要求过高,同时实际场景与实验室的复杂度完全不同,要完成实现在所有场景的应用可能还需数十年的研发投入。目前实现了高精度自动分类的垃圾桶大多只接受单件投递,如波兰Bin-e公司与中国阿尔飞思公司的智能垃圾桶。阿尔飞思的“睿桶”已经在上海张江人工智能岛投入到正常的使用中,但因每次只能投放一件垃圾,其适用场景较为有限。小圾科技的“圾生活智慧站”也已研发完毕,实现了干湿垃圾的自动分类,在城市居民区具良好应用。

  目前中国垃圾处理要求做到减量化、资源化、无害化,而垃圾分类处理则是最终也是最关键的环节,垃圾分类收集环节就为了最终分类处理而服务的。对这一环节的机械化、智能化研究目前还处于初级阶段,其研发投资与难度较大。

  现下我国垃圾处理环节的分拣基本依靠人力,机械辅助少,人力成本高且具危险性(有直接触碰有毒有害垃圾的可能)。国内外的科研机构与高新企业都有对这一方面做探索。例如日本FANUC公司,美国Alphabet公司、芬兰ZenRobotics公司,中国中城绿建,美国麻省理工(MIT)AI研究所等都有研制基于AI机器视觉与机器学习的中大型机器人(机械臂),但分拣的主要对象为经济效益较高的可回收垃圾,其实用性与性价比不高,目前垃圾处理厂中大多还是以人工分拣为主。

  在垃圾分类领域,人工智能技术有很大的应用空间与可能性,它能为垃圾分类提供强大的助力,对推动我们国家垃圾资源化和减量化处理具备极其重大意义。完善和优化垃圾分类领域的人工智能技术任重而道远,这也必将带来一场新的革命。


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