垃圾回收現已成為智慧城市的一環，已成為業界多數人士的共識。距7月1日《上海市生活垃圾管理條例》正式實施過去了一個半月，政策先行下，垃圾分類行業的玩家、資本開始躁動。業內人士指出，從國家的規劃可以看出，智能化處理系統是垃圾分類的發展方向。智能化、大數據、互聯網+等創新技術，成為企業深度參與垃圾分類產業鏈的法寶。

　　垃圾分類投放，僅是產業鏈的開始

　　分類垃圾桶只是一個前戲，這門產業里真正的商機何在？對于普通消費者而言，從產生垃圾到投放垃圾桶，就完成了整個環節。但在垃圾回收行業從業者來看，這只是產業鏈的開始。該產業鏈共有四個環節，除投放外，還包括分類、運輸和處理。對大多數垃圾分類回收的參與者，他們只是這條產業鏈的一環或幾環。

　　垃圾識別應用程序成功率很低

　　隨著垃圾分類熱潮，上百個有關垃圾分類的應用一夜之間上線，主要是針對消費者端，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的科技公司。同時，互聯網巨頭也將目光瞄向這一市場。

　　垃圾識別應用程序成功率普遍較低

　　阿里巴巴、騰訊都推出了垃圾識別的應用程序，通過物品的視覺識別做出垃圾分類的判斷。不過，當人們使用這些應用后會有這樣的疑問，他們當中的一些真的提高效率了嗎？因為無論是語音識別，還是視覺識別，其成功率很低。

　　據介紹，這些匆忙發布的產品，很多背后數據訓練的樣本并不足以支持其滿足日常使用的準確率，識別率只有20%到30%。相關專家認為，從技術的角度并不難實現，只是因為缺少樣本導致識別準確度低，目前用途只能是對用戶科普。

　　在微軟中國區內部孵化活動中，技術人員開發的智能垃圾桶及傳感器

　　微軟垃圾桶智能化識別技術實踐

　　另一種思路是引入視覺識別和其他系統的智能垃圾桶，從客戶端進行智能識別。微軟技術專家期望通過引入視覺、重力、紅外等多種類型傳感器，讓垃圾桶實現智能化，由于可以采集數據未來變現可期，所以當前的改造成本就可以被彌補。不過，微軟技術專家們的創意需要產業鏈來落地。

　　微軟中國區的技術專家在內部孵化活動中也提出利用云計算、人工智能、物聯網和區塊鏈等平臺和技術能力解決這一問題。微軟人工智能與研究事業部應用科學家林沂蒙和團隊通過添加傳感器裝置，對現有垃圾桶進行低成本改造，實現垃圾數據采集，通過云端建立個人信用及獎勵機制。同時通過物聯網還可以對垃圾桶進行管理，預知垃圾桶的運行狀況，提前規劃垃圾車的調度以及垃圾桶的維護。

　　由于傳感器的引入，林沂蒙認為其所在小組的方案具有盈利模式，就是對垃圾識別出的數據可以產生更大的價值。比如可以識別出某個品牌的垃圾分布和用戶使用數據，在保護隱私的基礎上，與品牌商進行數據上的合作。

　　阿里云與瀚藍環境合作，采用人工智能技術管理下的垃圾焚燒爐

　　阿里的機械化垃圾回收技術探索

　　據專業人士介紹，在國外，垃圾回收機械化已很成熟，幾十萬美元一臺的機器可實現10個人左右的效率。也就是徐源鴻的一條產線的人工。不過，這其中的應用不僅僅是視覺識別，還要包含多個物聯網傳感器，比如紅外傳感器、壓力傳感器等等。而且，這些傳感器與負責自動分類抓取的機械臂聯動，這些在國內還沒有企業形成已有的商業模式。

　　阿里巴巴旗下阿里云與瀚藍環境合作，通過人工智能管理垃圾焚燒爐，7月23日，首個項目投入使用。阿里巴巴方面表示，在人工智能輔助下，以前操作員4個小時需要操作30次，而現在只需要在收到提醒后人工干預6次即可。

　　一個高3米、寬5米的機械臂，伸出五只爪子，將發酵了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，這個鍋爐被裝入了人工智能的傳感器，經過幾次投放后，人工智能系統就可以識別一抓的燃燒值，從而配合風壓風溫，保證爐腔內部壓強的穩定。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保。

　　操作工人與阿里云工程師觀察進料

　　阿里云工程師表示，工程師用3個月時間梳理了大約100個工人老師傅的經驗，將之數據化、模型化之后進行生產驗證。

　　微軟亞洲研究院主管研究員傅建龍說，目前計算機視覺中物體識別的研究方法可以讓計算機對物體抽取一個部分進行識別，從而確定物體本身。如果被遮擋的物體露出了相應的識別點，就可以被機器捕捉。此外，新的研究方向將可以從2D向3D進行轉化，進行多視角建模，將在一定程度上解決遮擋問題。

　　上述技術專家稱，需要產生足夠的價值推動也是目前產業進展緩慢的問題所在。改造升級現有的設備使之具備數字化、聯網化的功能，需要投入巨大的成本，而這種投入在日處理大規模垃圾的回收廠才有可能通過運營回本，甚至盈利。目前，國內市場還沒有企業跑通這個商業模式。

　　總之，垃圾分類是一項涉及全社會的精細化管理命題。當前話題更多只是聚焦于居民小區場景下的垃圾分類，但只有各個環節有相應的解決方案后，將其順利地串聯，只有將這些都做完，才能形成真正的產業閉環。

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