垃圾回收現(xiàn)已成為智慧城市的一環(huán)，已成為業(yè)界多數(shù)人士的共識(shí)。距7月1日《上海市生活垃圾管理?xiàng)l例》正式實(shí)施過去了一個(gè)半月，政策先行下，垃圾分類行業(yè)的玩家、資本開始躁動(dòng)。業(yè)內(nèi)人士指出，從國家的規(guī)劃可以看出，智能化處理系統(tǒng)是垃圾分類的發(fā)展方向。智能化、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+等創(chuàng)新技術(shù)，成為企業(yè)深度參與垃圾分類產(chǎn)業(yè)鏈的法寶。
垃圾分類投放，僅是產(chǎn)業(yè)鏈的開始
分類垃圾桶只是一個(gè)前戲，這門產(chǎn)業(yè)里真正的商機(jī)何在？對(duì)于普通消費(fèi)者而言，從產(chǎn)生垃圾到投放垃圾桶，就完成了整個(gè)環(huán)節(jié)。但在垃圾回收行業(yè)從業(yè)者來看，這只是產(chǎn)業(yè)鏈的開始。該產(chǎn)業(yè)鏈共有四個(gè)環(huán)節(jié)，除投放外，還包括分類、運(yùn)輸和處理。對(duì)大多數(shù)垃圾分類回收的參與者，他們只是這條產(chǎn)業(yè)鏈的一環(huán)或幾環(huán)。
垃圾識(shí)別應(yīng)用程序成功率很低
隨著垃圾分類熱潮，上百個(gè)有關(guān)垃圾分類的應(yīng)用一夜之間上線，主要是針對(duì)消費(fèi)者端，這背后存在著大大小小的各類打著人工智能垃圾分類旗號(hào)的科技公司。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭也將目光瞄向這一市場(chǎng)。
垃圾識(shí)別應(yīng)用程序成功率普遍較低
阿里巴巴、騰訊都推出了垃圾識(shí)別的應(yīng)用程序，通過物品的視覺識(shí)別做出垃圾分類的判斷。不過，當(dāng)人們使用這些應(yīng)用后會(huì)有這樣的疑問，他們當(dāng)中的一些真的提高效率了嗎？因?yàn)闊o論是語音識(shí)別，還是視覺識(shí)別，其成功率很低。
據(jù)介紹，這些匆忙發(fā)布的產(chǎn)品，很多背后數(shù)據(jù)訓(xùn)練的樣本并不足以支持其滿足日常使用的準(zhǔn)確率，識(shí)別率只有20%到30%。相關(guān)專家認(rèn)為，從技術(shù)的角度并不難實(shí)現(xiàn)，只是因?yàn)槿鄙贅颖緦?dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確度低，目前用途只能是對(duì)用戶科普。
在微軟中國區(qū)內(nèi)部孵化活動(dòng)中，技術(shù)人員開發(fā)的智能垃圾桶及傳感器
微軟垃圾桶智能化識(shí)別技術(shù)實(shí)踐
另一種思路是引入視覺識(shí)別和其他系統(tǒng)的智能垃圾桶，從客戶端進(jìn)行智能識(shí)別。微軟技術(shù)專家期望通過引入視覺、重力、紅外等多種類型傳感器，讓垃圾桶實(shí)現(xiàn)智能化，由于可以采集數(shù)據(jù)未來變現(xiàn)可期，所以當(dāng)前的改造成本就可以被彌補(bǔ)。不過，微軟技術(shù)專家們的創(chuàng)意需要產(chǎn)業(yè)鏈來落地。
微軟中國區(qū)的技術(shù)專家在內(nèi)部孵化活動(dòng)中也提出利用云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等平臺(tái)和技術(shù)能力解決這一問題。微軟人工智能與研究事業(yè)部應(yīng)用科學(xué)家林沂蒙和團(tuán)隊(duì)通過添加傳感器裝置，對(duì)現(xiàn)有垃圾桶進(jìn)行低成本改造，實(shí)現(xiàn)垃圾數(shù)據(jù)采集，通過云端建立個(gè)人信用及獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。同時(shí)通過物聯(lián)網(wǎng)還可以對(duì)垃圾桶進(jìn)行管理，預(yù)知垃圾桶的運(yùn)行狀況，提前規(guī)劃垃圾車的調(diào)度以及垃圾桶的維護(hù)。
由于傳感器的引入，林沂蒙認(rèn)為其所在小組的方案具有盈利模式，就是對(duì)垃圾識(shí)別出的數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生更大的價(jià)值。比如可以識(shí)別出某個(gè)品牌的垃圾分布和用戶使用數(shù)據(jù)，在保護(hù)隱私的基礎(chǔ)上，與品牌商進(jìn)行數(shù)據(jù)上的合作。
阿里云與瀚藍(lán)環(huán)境合作，采用人工智能技術(shù)管理下的垃圾焚燒爐
阿里的機(jī)械化垃圾回收技術(shù)探索
據(jù)專業(yè)人士介紹，在國外，垃圾回收機(jī)械化已很成熟，幾十萬美元一臺(tái)的機(jī)器可實(shí)現(xiàn)10個(gè)人左右的效率。也就是徐源鴻的一條產(chǎn)線的人工。不過，這其中的應(yīng)用不僅僅是視覺識(shí)別，還要包含多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器，比如紅外傳感器、壓力傳感器等等。而且，這些傳感器與負(fù)責(zé)自動(dòng)分類抓取的機(jī)械臂聯(lián)動(dòng)，這些在國內(nèi)還沒有企業(yè)形成已有的商業(yè)模式。
阿里巴巴旗下阿里云與瀚藍(lán)環(huán)境合作，通過人工智能管理垃圾焚燒爐，7月23日，首個(gè)項(xiàng)目投入使用。阿里巴巴方面表示，在人工智能輔助下，以前操作員4個(gè)小時(shí)需要操作30次，而現(xiàn)在只需要在收到提醒后人工干預(yù)6次即可。
一個(gè)高3米、寬5米的機(jī)械臂，伸出五只爪子，將發(fā)酵了5天的垃圾，抓取后投入到1000℃高溫的鍋爐里。這些垃圾的重量約等于10輛寶馬汽車。如今，這個(gè)鍋爐被裝入了人工智能的傳感器，經(jīng)過幾次投放后，人工智能系統(tǒng)就可以識(shí)別一抓的燃燒值，從而配合風(fēng)壓風(fēng)溫，保證爐腔內(nèi)部壓強(qiáng)的穩(wěn)定。這樣做的好處是，延長鍋爐的壽命，并且令排放的氣體更加環(huán)保。
操作工人與阿里云工程師觀察進(jìn)料
阿里云工程師表示，工程師用3個(gè)月時(shí)間梳理了大約100個(gè)工人老師傅的經(jīng)驗(yàn)，將之?dāng)?shù)據(jù)化、模型化之后進(jìn)行生產(chǎn)驗(yàn)證。
微軟亞洲研究院主管研究員傅建龍說，目前計(jì)算機(jī)視覺中物體識(shí)別的研究方法可以讓計(jì)算機(jī)對(duì)物體抽取一個(gè)部分進(jìn)行識(shí)別，從而確定物體本身。如果被遮擋的物體露出了相應(yīng)的識(shí)別點(diǎn)，就可以被機(jī)器捕捉。此外，新的研究方向?qū)⒖梢詮?D向3D進(jìn)行轉(zhuǎn)化，進(jìn)行多視角建模，將在一定程度上解決遮擋問題。
上述技術(shù)專家稱，需要產(chǎn)生足夠的價(jià)值推動(dòng)也是目前產(chǎn)業(yè)進(jìn)展緩慢的問題所在。改造升級(jí)現(xiàn)有的設(shè)備使之具備數(shù)字化、聯(lián)網(wǎng)化的功能，需要投入巨大的成本，而這種投入在日處理大規(guī)模垃圾的回收廠才有可能通過運(yùn)營回本，甚至盈利。目前，國內(nèi)市場(chǎng)還沒有企業(yè)跑通這個(gè)商業(yè)模式。
總之，垃圾分類是一項(xiàng)涉及全社會(huì)的精細(xì)化管理命題。當(dāng)前話題更多只是聚焦于居民小區(qū)場(chǎng)景下的垃圾分類，但只有各個(gè)環(huán)節(jié)有相應(yīng)的解決方案后，將其順利地串聯(lián)，只有將這些都做完，才能形成真正的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。
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