宿迁资讯网移动版

　　微软中国区的技术专家在内部孵化活动中也提出利用云计算、人工智能、物联网和区块链等平台和技术能力解决这一问题。微软人工智能与研究事业部应用科学家林沂蒙和团队通过添加传感器装置对现有垃圾桶进行低成本改造，实现垃圾数据采集，通过云端建立个人信用及奖励机制。同时通过物联网还可以对垃圾桶进行管理，预知垃圾桶的运行状况，提前规划垃圾车的调度以及垃圾桶的维护。

　　由于传感器的引入，林沂蒙认为其所在小组的方案具有盈利模式，就是对垃圾识别出的数据可以产生更大的价值。比如可以识别出某个品牌的垃圾分布和用户使用数据，在保护隐私的基础上，与品牌商进行数据上的合作。林沂蒙告诉记者，“垃圾箱以前是黑盒，现在要变成白盒，垃圾要数字化”。

　　微软亚太研发集团云计算与人工智能事业部微软新视界创新总监李迎彤则有不同的想法，他认为垃圾桶需要和用户有更多的互动方式，才能吸引用户参与。演示视频显示，垃圾桶的外围将是屏幕，而垃圾桶只有一个孔，但内部会根据不同垃圾旋转相应的内桶。李迎彤称，单个垃圾桶改造的价格并不便宜，但大规模开模后会降低成本。

　　不过，也有受访技术专家表示，垃圾桶的内部环境会对视觉识别提出更高的要求，而且在垃圾分类阶段，目前已有针对干垃圾的标准还需要进一步细分，因为仅塑料就有数种不同材料而导致不同的类别。有观点认为，如果上述技术落实到产品端，其技术复杂性会对成本提出过高要求，从而影响市场推广。

　　徐源鸿告诉记者，他建议用户只需要将干、湿垃圾分开，后续则交由分类机构处理。所以，在消费者层面，引入人工智能更多只是让用户开始关注垃圾分类。

　　产业希望

　　企业端现技术萌芽 商业模式仍待实现闭环

　　目前专家们更看好企业端的应用。澎思科技公共安全业务部负责人茹敏告诉记者，垃圾收集分类时，如果可以通过视觉识别出有毒有害垃圾，避免垃圾混杂，这对后期人工处理减少二次伤害有一定的意义。

　　旷视科技研究院研发总监、检测组组长俞刚也同样看好这一环节的应用，他告诉记者，将AI视觉应用于垃圾分类可以提高效率，但针对不同的场景会有效果上的区分。在垃圾回收站做两次批量分拣，这时AI视觉应用将利于效率的提升。

　　数字化的改造已经在部分环节开始。阿里巴巴旗下阿里云与瀚蓝环境合作，通过人工智能管理垃圾焚烧炉，7月23日首个项目投入使用。阿里巴巴方面表示，人工智能辅助下，以前操作员4个小时需要操作30次，而现在只需要在收到提醒后人工干预6次即可。

　　一个高3米、宽5米的机械臂伸出五只爪子将发酵了5天的垃圾抓取投入1000摄氏度高温的锅炉里。这些垃圾的重量约等于10辆宝马汽车。如今，这个锅炉被装入了人工智能的传感器，经过几次投放后，人工智能系统就可以识别一抓的燃烧值，从而配合风压风温，保证炉腔内部压强的稳定。这样做的好处是，延长锅炉的寿命，并且令排放的气体更加环保。

　　阿里云工程师张茂灵表示，工程师用3个月时间梳理了大约100个工人老师傅的经验，将之数据化、模型化之后进行生产验证。

　　一位业内技术专家告诉记者，在国外垃圾回收的机械化已经很成熟，因为国外人力成本高，所以被大量引入机器，几十万美元一台的机器可以实现10个人左右的效率。也就是徐源鸿的一条产线的人工。不过，该专家表示这其中的应用不仅仅是视觉识别，还要包含多个物联网传感器，比如红外、压力传感器等等，而且这些传感器与负责自动分类抓取的机械臂联动，“这些在国内还没有企业形成已有的商业模式”。

　　微软亚洲研究院主管研究员傅建龙告诉记者，目前计算机视觉中物体识别的研究方法可以让计算机对物体抽取一个部分进行识别，从而确定物体本身。如果被遮挡的物体露出了相应的识别点，就可以被机器捕捉。此外，新的研究方向将可以从2D向3D进行转化，进行多视角建模，将在一定程度上解决遮挡问题。

　　前述技术专家称，需要产生足够的价值推动也是目前产业进展缓慢的问题所在。改造升级现有的设备使之具备数字化、联网化的功能，需要投入巨大的成本，而这种投入在日处理大规模垃圾的回收厂才有可能通过运营回本，甚至盈利。目前，国内市场还没有企业跑通这个商业模式。