AI人工智能发力，无人化智能分类设备破解垃圾分类难题

人工智能这个概念最先提出于1956年的达特茅斯会议，但是受限于算法和算力的不成熟，一直未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、先进算法和计算机能力提升三大要素的共同驱动下，人工智能进入了高速发展阶段。作为新一轮产业变革的核心力量，人工智能技术在衣食住行、医疗教育、产业应用等社会各个领域深度融合和落地应用，其中就包括 垃圾分类。 

一、垃圾分类面临的诸多痛点 

（一）垃圾分类投放难 

自我国由点到面地开展垃圾分类工作以来，垃圾分类成效初步显现，46个重点城市开展生活垃圾分类先行先试覆盖7700多万户家庭，居民小区覆盖率达到86.6%。但是由于前端投放设施不符合垃圾分类要求，导致垃圾分类投放准确率低、资源利用率低。 

随着居民生活水平和消费能力的不断提高，城市生活垃圾产量持续增长，垃圾成分也越来越复杂，就容易产生很多问题。比如，果皮、菜叶、剩菜剩饭等厨余在垃圾桶内易腐烂，而传统垃圾桶没有密封，垃圾桶容易出现满溢现象，清运不及时便会产生异味，导致投放现场脏乱差。同时其他垃圾和可回收物垃圾桶区分不明确，混投现象严重，不利于培养分类意识；另外定时定点投放垃圾房管理缺失，错过投放时间只能堆放在外面，影响小区居民分类投放积极性。 

（二）垃圾分类溯源难 

当前人们总体环保观念意识不强，垃圾分类不仅难分到位，甚至出现居民图方便乱扔垃圾的现象。有些乱扔垃圾的人存在侥幸心理：垃圾扔出去了，谁能知道是我丢的？当面对这种不负责任的心理时，管理人员无法掌握居民投放垃圾的相关信息，后期处罚和管理跟不上，助长了乱扔垃圾分不良风气。只有对垃圾分类实行溯源管理并依法惩处，才能从根子上杜绝居民乱扔垃圾的不良习惯。 

（三）垃圾分类监管难 

除了垃圾投放需要溯源，垃圾清运也需要监管。垃圾收集的第一责任主体由于成本原因通常积极性不高，加之环卫公司的清运能力参差不齐，导致混运混装情况屡有发生，导致不少居民存在“反正垃圾车都是一股脑全部运走，分类了也没用”的消极心态。面对这种现象，如果依然依赖于人力监督，显然难以做到全流程全方位管理，在人力不能及的地方垃圾混装和随意丢弃情况依然频发多见。 

（四）垃圾分类人力成本高

2019年以来，我国垃圾分类进入“强制时代”。而强制推行垃圾分类标志着将要耗费大量的人力进行监督和引导，垃圾收集、清运和处理等环节也需要大量的劳动力。垃圾回收处理的行业形象，决定了在招收员工方面存在不少困难，而强制性的垃圾分类要求，也意味着监管人员投入的普遍化和较高的覆盖率，这些都意味着人力成本的大幅增加。但垃圾回收处理行业的半公益性又决定了难以大幅提高收费以覆盖增加的人力成本，所以降低对人力的大幅度需求成为整个行业共同面对的难题。 

二、无人化智能分类设备破解垃圾分类难题 

在这样的大背景下，垃圾分类过程中的辅助性人工智能产品大量涌现，这些服务于垃圾分类的人工智能产品主要是利用人工智能的感知和分析能力来提升垃圾分类的效能。

具体而言，主要呈现出以下几个功能。 

（一）视觉识别，垃圾分类更便捷 

应用于垃圾分类的人工智能主要技术方向以计算机视觉为主，通过计算机视 觉技术进行垃圾识别具有适用物品范围广、设备体积和重量小、识别速度快等优点，可以大大提升垃圾识别的准确性。因此，目前出现了大量基于计算机视觉的垃圾识别软件、人工智能垃圾桶、垃圾收集设施等，例如中国阿里巴巴公司推出的垃圾识别软件，美国 Bangbelly Solar 公司、波兰Bin-e公司推出的智能垃圾桶等。主要应用场景是在垃圾分类收集时对物体进行识别和比对，从而实现垃圾分类的功能。 

目前投放市场最多的人工智能垃圾分类产品是智能垃圾桶。这类产品尝试将人工智能识别和分类技术直接应用于垃圾分类收集环节，由智能垃圾桶来引导居民或者自行完成垃圾分类。

这类产品的代表有波兰的 Bin-e 和我国的阿尔飞思等企业。

波兰Bin-e 公司的人工智能垃圾桶，通过摄像头和传感器获取垃圾信息，并应用人工智能图像识别算法对垃圾进行识别。居民在使用时只需在 Bin-e 垃圾桶前扫描一下垃圾，然后在舱门打开时投入垃圾即可。

然而，这类单纯依靠技术手段进行垃圾分类的智能垃圾桶显然不适合我国的垃圾分类环境。面对我国干湿垃圾、厨余垃圾等更加复杂的分类，这种智能垃圾桶需要搭建更复杂的数据库，这无疑是一项庞大的工程。同时垃圾分类关键在于意识的提升和习惯的养成，一直以来，我国倡导引导居民自主完成垃圾分类，而这种单纯通过技术达到垃圾分类目的的方式并不利于居民垃圾分类意识的提升。 

（二）信息可溯执法使垃圾分类更积极 

立足我国国情可以发现，适合我国国情的智能垃圾桶应该是辅助和监督居民完成分类。在计算机视觉识别垃圾分类的基础上，这种智能垃圾桶应增加身份认证、用户交互、智能称重等功能，将服务延伸至居民垃圾分类信息的收集和处理，通过身份认证将居民个人信用与垃圾分类行为挂钩，用以记录和评估居民的垃圾分类行为和准确性等信息，辅助主管部门完成经济激励和行政处罚，倒逼居民积极主动参与垃圾分类活动。 

近年来，浙江大力推进数字化改革，着力打造全球数字变革高地，为经济社会高质量发展插上数字化翅膀。杭州作为数字经济的“尖子生”，在这场竞赛中首当其冲。依托互联网技术，杭州正在编织起一张感知网，对所有空间进行数字化感知，推动以数字化应用场景实现垃圾分类治理新跨越。 

在着力打造数字化应用场景的杭州，临平区依托数字经济先发优势和智造强企集聚“双引擎”，坚持数字化改革引领垃圾分类。 

在杭州市临平区的垃圾分类点，鼓励居民将可回收垃圾自行送到小区配置的无人化分类回收设备。居民通过扫描二维码或者刷脸进行身份认证，垃圾投放后，设备自行对其进行称重，并将称重结果在屏幕上实时显示，同时实时上传数据至云空间。对投入的垃圾，设备对其进行AI识别，并通过语音提醒居民垃圾分类错误与否，如果居民处理正确则会获取相应积分，居民可到指定超市兑换商品。云端管理中心不仅可以随时掌握垃圾桶的剩余容量情况，还可以通过身份认证实时掌握居民的投放信息，并根据这些信息进行奖惩，或开展有针对性的教育，引导和规范居民的行为。 

（三）超声波+打包压缩，垃圾分类更省人力 

在引导和规范居民行为的同时，智能垃圾桶的另一作用是通过智能设备来降低垃圾分类监督中的人力成本，解决垃圾分类中清运环节人力短期的问题。这类垃圾桶以美国的 BigBelly Solar 公司，浙江联运环境的无人化分类回收设备等为代表。BigBelly Solar 公司的智能垃圾桶采用太阳能供电，对入桶内垃圾进行压缩，并将垃圾桶的地理位置和容量信息上传至处理中心，由处理中心根据数据规划回收清运路线，从而降低使用垃圾回收车和工作人员的成本。 

（四）边缘AI技术使垃圾分类更准确 

除了在垃圾分类收集端应用人工智能外，清运、处理等多个环节也可以发挥发挥人工智能技术在信息处理、路径规划和数据分析方面的优势。联运环境智能分类回收设备采用的边缘AI技术可以以人类无法企及的速度，对来自监控摄像头和传感器的大量多模态数据进行可视化和评估，用来检测人类可能忽略的故障数据。这类物联网结构可以存储运行中产生的大量数据，并通过机器学习进行分析。 

这个技术应用在垃圾分类领域，可以通过抓拍居民投放行为，进行数据分类，形成数据分析模型；通过对接上层视频智能应用平台、云平台等，实现工单处置状态的跟踪、闭环管理，并实时进行展示，可实现AI事件的自动立案、派遣；同时通过高发场景类型、高发时间、高发地点等维度进行综合研判，实现对工单事件、巡查结果、工作指派处置情况的统计与分析。这也是提高垃圾分类准确度和无人化程度的核心。

(文章原创：徐亚平)