AI人工智能發力，無人化智能分類設備破解垃圾分類難題

人工智能這個概念最先提出于1956年的達特茅斯會議，但是受限于算法和算力的不成熟，一直未能實現大規模的應用和推廣。近年來，在大數據、先進算法和計算機能力提升三大要素的共同驅動下，人工智能進入了高速發展階段。作為新一輪產業變革的核心力量，人工智能技術在衣食住行、醫療教育、產業應用等社會各個領域深度融合和落地應用，其中就包括 垃圾分類。 

一、垃圾分類面臨的諸多痛點 

（一）垃圾分類投放難 

自我國由點到面地開展垃圾分類工作以來，垃圾分類成效初步顯現，46個重點城市開展生活垃圾分類先行先試覆蓋7700多萬戶家庭，居民小區覆蓋率達到86.6%。但是由于前端投放設施不符合垃圾分類要求，導致垃圾分類投放準確率低、資源利用率低。 

隨著居民生活水平和消費能力的不斷提高，城市生活垃圾產量持續增長，垃圾成分也越來越復雜，就容易產生很多問題。比如，果皮、菜葉、剩菜剩飯等廚余在垃圾桶內易腐爛，而傳統垃圾桶沒有密封，垃圾桶容易出現滿溢現象，清運不及時便會產生異味，導致投放現場臟亂差。同時其他垃圾和可回收物垃圾桶區分不明確，混投現象嚴重，不利于培養分類意識；另外定時定點投放垃圾房管理缺失，錯過投放時間只能堆放在外面，影響小區居民分類投放積極性。 

（二）垃圾分類溯源難 

當前人們總體環保觀念意識不強，垃圾分類不僅難分到位，甚至出現居民圖方便亂扔垃圾的現象。有些亂扔垃圾的人存在僥幸心理：垃圾扔出去了，誰能知道是我丟的？當面對這種不負責任的心理時，管理人員無法掌握居民投放垃圾的相關信息，后期處罰和管理跟不上，助長了亂扔垃圾分不良風氣。只有對垃圾分類實行溯源管理并依法懲處，才能從根子上杜絕居民亂扔垃圾的不良習慣。 

（三）垃圾分類監管難 

除了垃圾投放需要溯源，垃圾清運也需要監管。垃圾收集的第一責任主體由于成本原因通常積極性不高，加之環衛公司的清運能力參差不齊，導致混運混裝情況屢有發生，導致不少居民存在“反正垃圾車都是一股腦全部運走，分類了也沒用”的消極心態。面對這種現象，如果依然依賴于人力監督，顯然難以做到全流程全方位管理，在人力不能及的地方垃圾混裝和隨意丟棄情況依然頻發多見。 

（四）垃圾分類人力成本高

2019年以來，我國垃圾分類進入“強制時代”。而強制推行垃圾分類標志著將要耗費大量的人力進行監督和引導，垃圾收集、清運和處理等環節也需要大量的勞動力。垃圾回收處理的行業形象，決定了在招收員工方面存在不少困難，而強制性的垃圾分類要求，也意味著監管人員投入的普遍化和較高的覆蓋率，這些都意味著人力成本的大幅增加。但垃圾回收處理行業的半公益性又決定了難以大幅提高收費以覆蓋增加的人力成本，所以降低對人力的大幅度需求成為整個行業共同面對的難題。 

二、無人化智能分類設備破解垃圾分類難題 

在這樣的大背景下，垃圾分類過程中的輔助性人工智能產品大量涌現，這些服務于垃圾分類的人工智能產品主要是利用人工智能的感知和分析能力來提升垃圾分類的效能。

具體而言，主要呈現出以下幾個功能。 

（一）視覺識別，垃圾分類更便捷 

應用于垃圾分類的人工智能主要技術方向以計算機視覺為主，通過計算機視 覺技術進行垃圾識別具有適用物品范圍廣、設備體積和重量小、識別速度快等優點，可以大大提升垃圾識別的準確性。因此，目前出現了大量基于計算機視覺的垃圾識別軟件、人工智能垃圾桶、垃圾收集設施等，例如中國阿里巴巴公司推出的垃圾識別軟件，美國 Bangbelly Solar 公司、波蘭Bin-e公司推出的智能垃圾桶等。主要應用場景是在垃圾分類收集時對物體進行識別和比對，從而實現垃圾分類的功能。 

目前投放市場最多的人工智能垃圾分類產品是智能垃圾桶。這類產品嘗試將人工智能識別和分類技術直接應用于垃圾分類收集環節，由智能垃圾桶來引導居民或者自行完成垃圾分類。

這類產品的代表有波蘭的 Bin-e 和我國的阿爾飛思等企業。

波蘭Bin-e 公司的人工智能垃圾桶，通過攝像頭和傳感器獲取垃圾信息，并應用人工智能圖像識別算法對垃圾進行識別。居民在使用時只需在 Bin-e 垃圾桶前掃描一下垃圾，然后在艙門打開時投入垃圾即可。

然而，這類單純依靠技術手段進行垃圾分類的智能垃圾桶顯然不適合我國的垃圾分類環境。面對我國干濕垃圾、廚余垃圾等更加復雜的分類，這種智能垃圾桶需要搭建更復雜的數據庫，這無疑是一項龐大的工程。同時垃圾分類關鍵在于意識的提升和習慣的養成，一直以來，我國倡導引導居民自主完成垃圾分類，而這種單純通過技術達到垃圾分類目的的方式并不利于居民垃圾分類意識的提升。 

（二）信息可溯執法使垃圾分類更積極 

立足我國國情可以發現，適合我國國情的智能垃圾桶應該是輔助和監督居民完成分類。在計算機視覺識別垃圾分類的基礎上，這種智能垃圾桶應增加身份認證、用戶交互、智能稱重等功能，將服務延伸至居民垃圾分類信息的收集和處理，通過身份認證將居民個人信用與垃圾分類行為掛鉤，用以記錄和評估居民的垃圾分類行為和準確性等信息，輔助主管部門完成經濟激勵和行政處罰，倒逼居民積極主動參與垃圾分類活動。 

近年來，浙江大力推進數字化改革，著力打造全球數字變革高地，為經濟社會高質量發展插上數字化翅膀。杭州作為數字經濟的“尖子生”，在這場競賽中首當其沖。依托互聯網技術，杭州正在編織起一張感知網，對所有空間進行數字化感知，推動以數字化應用場景實現垃圾分類治理新跨越。 

在著力打造數字化應用場景的杭州，臨平區依托數字經濟先發優勢和智造強企集聚“雙引擎”，堅持數字化改革引領垃圾分類。 

在杭州市臨平區的垃圾分類點，鼓勵居民將可回收垃圾自行送到小區配置的無人化分類回收設備。居民通過掃描二維碼或者刷臉進行身份認證，垃圾投放后，設備自行對其進行稱重，并將稱重結果在屏幕上實時顯示，同時實時上傳數據至云空間。對投入的垃圾，設備對其進行AI識別，并通過語音提醒居民垃圾分類錯誤與否，如果居民處理正確則會獲取相應積分，居民可到指定超市兌換商品。云端管理中心不僅可以隨時掌握垃圾桶的剩余容量情況，還可以通過身份認證實時掌握居民的投放信息，并根據這些信息進行獎懲，或開展有針對性的教育，引導和規范居民的行為。 

（三）超聲波+打包壓縮，垃圾分類更省人力 

在引導和規范居民行為的同時，智能垃圾桶的另一作用是通過智能設備來降低垃圾分類監督中的人力成本，解決垃圾分類中清運環節人力短期的問題。這類垃圾桶以美國的 BigBelly Solar 公司，浙江聯運環境的無人化分類回收設備等為代表。BigBelly Solar 公司的智能垃圾桶采用太陽能供電，對入桶內垃圾進行壓縮，并將垃圾桶的地理位置和容量信息上傳至處理中心，由處理中心根據數據規劃回收清運路線，從而降低使用垃圾回收車和工作人員的成本。 

（四）邊緣AI技術使垃圾分類更準確 

除了在垃圾分類收集端應用人工智能外，清運、處理等多個環節也可以發揮發揮人工智能技術在信息處理、路徑規劃和數據分析方面的優勢。聯運環境智能分類回收設備采用的邊緣AI技術可以以人類無法企及的速度，對來自監控攝像頭和傳感器的大量多模態數據進行可視化和評估，用來檢測人類可能忽略的故障數據。這類物聯網結構可以存儲運行中產生的大量數據，并通過機器學習進行分析。 

這個技術應用在垃圾分類領域，可以通過抓拍居民投放行為，進行數據分類，形成數據分析模型；通過對接上層視頻智能應用平臺、云平臺等，實現工單處置狀態的跟蹤、閉環管理，并實時進行展示，可實現AI事件的自動立案、派遣；同時通過高發場景類型、高發時間、高發地點等維度進行綜合研判，實現對工單事件、巡查結果、工作指派處置情況的統計與分析。這也是提高垃圾分類準確度和無人化程度的核心。

(文章原創：徐亞平)