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讓 AI 幫城市倒垃圾，暫時可能還沒戲

傳統的人工垃圾分類處理流水線而處理工廠的智能自動化，一旦能夠普及應用，就可以讓這些分揀工人離開那些危險的崗位了。前不久，北美紙箱包裝委員會就與阿爾卑斯廢物循環利用，以及 AMP 機器人這兩家公司合作，在工廠中安裝了 AMP 公司的 Cortex 分類機器人。這種機器人配備了像蜘蛛一樣的機械臂，利用攝像機向云端大腦傳遞影像信息，機器學習算法識別出傳送帶上的廢物，機械臂就會對其進行分揀。目前，機器人能夠達到高達 98％的分類準確度，每天工作大約 16 小時，每分鐘可以做出 60 次分揀動作，遠高于人類每分鐘 40 次的平均值。同樣這么做得還有芬蘭公司 ZenRobotics 機器人，在美國 Recon 廢物服務公司中，安裝了人工智能回收系統 Heavy Picker，可以抬起 60 磅重的物體，能夠整理建筑垃圾，將其分類成金屬、木頭、石頭等，然后投入循環利用。目前，蘇州綠和公司也引入了該技術。能夠直接解放人類分揀員，減少分揀環節的健康風險，并有效提升了分揀效率。看到這里，相信很多人已經可以感覺到，AI 在垃圾領域的應用有哪些值得注意的特點了吧。簡單來說，一是依靠成熟的感知技術，比如傳感器、計算機視覺等等，讓每個環節流通的垃圾和行為都能被數據化。而要讓識別的準確率足夠高，也需要進行一定的數據積累與訓練。換句話說，AI 系統的引入宜早不宜遲。二是云 + 端 + 邊算力的綜合保障。我們發現，垃圾分類所涉及的環節對實時動態數據的監測和處理要求非常高，無論是在垃圾傾倒時的實時甄別，還是車輛行進路線的合理控制，這個過程都需要基礎算力的支持，因此，邊緣算力、終端芯片、云端處理的綜合聯動才能成就這項龐大的城市工程。未來隨著 5G 網絡的普及，即時的數據觀察會讓 AI 的效能變得更強。聽起來很美，那么，AI 的落地有沒有什么限制條件呢？答案幾乎是肯定的！萬事俱備，只欠…… AI 的 " 垃圾分類 " 探索說到這里，相信很多人已經感覺到了好像哪里不對的樣子。為了人類生存環境變得更好，AI 似乎在透支當下一部分人群的生活狀態。最為直接的影響是，隨著智能機器人的引入和垃圾處理場的自動化改造，會有很多從事駕駛和分類工作的工人失業。的確，他們的工作條件稱不上好，但也是一份能夠養家糊口的謀生之道。讓他們轉型去做那些 AI 提供的新工作崗位，比如數據分析師、操控高科技卡車和設備的機械師，這可能嗎？未來垃圾清理產業的人員素質必然會大量提升，但機會未必真的會屬于那些被機器淘汰的一線工人。屆時大量的底層勞動人口去往何處，恐怕是一個棘手的問題，因此，垃圾產業智能化的步子應該不會邁的太快。至少，在很長一段時間內，還是會由人類大爺阿姨來為你答疑解惑，而不是 AI。另一方面則是部署成本的問題。關注我們的小伙伴可能常常聽到智慧城市、車路協同之類的前沿技術名詞。但目前很多綜合方案都還在封閉道路上測試，或是剛剛開始終端改造。而垃圾分類的收集終端密集，數據維度多樣，有著較大的自由度和模糊地帶，層出不窮的新型垃圾也在挑戰著傳統的分類體系，這就導致現階段想要依靠 AI 實現精準判斷和運維決策，幾乎是一件不可能的事。而在一個 400 萬人口的中等城市，建設智能收集終端 + 智慧平臺 + 智能檢測線的一次性投資，初步估算約 15 億元左右，這些都是要城市財政來買單的，恐怕只有少數超級城市能夠逐步啟動。而其他二三線垃圾分類試點城市，恐怕只能多多學習下分類手冊，打打扔垃圾小游戲了。 AI 垃圾分類的未來或許還很遙遠，但未來依然是值得期待的。每個人都必須與時代共同成長，從這個角度來說，我們也算是見證歷史了吧。讓我們和 AI 一起，給歲月以文明，而不是給文明以歲月。標簽：

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