文｜新芒X
誰都想不到，這個平常上都難得提及的「垃圾分類」，一躍成為當下最高頻的話題。
為什麼這麼說？
如果我們用百度指數查詢「垃圾分類」，你會發現其指數近7天拉出一條難以想像的增長曲線，日均高達124萬，基數本來就很大，而同比和環比依舊保持了23344%和3139%的暴漲姿態。
而這組數據背後，一場號稱史上最嚴「垃圾分類」也悄然降臨。坐標上海，這個看似簡單的日常動作卻也變得著實燒腦，一不小心還就會面臨罰款。
那麼問題來了，如何正確高效的辨別垃圾的種類併合理投擲？此時，作為萬能的AI，是不是也該展示真正的技術了？
答案顯然是肯定的。
在上海市民正費盡心思的辨別垃圾到底屬於哪種垃圾之時，今天我們也特意研究和觀察了當下市面上多家高能公司在利用AI技術，應用到垃圾分類使用場景下，研發的那些最新的神器。
諸如傳說中的麻省理工學院、TrashBot、Max-AI等一批打著垃圾分類旗號的AI機器人正樂此不疲的接受市場的檢驗，那用起來具體如何？
01/ 麻省理工金色招牌下的垃圾分類AI
麻省理工學院和耶魯大學的研究人員設計了一套系統，使用機器人來識別紙張、塑料和玻璃，作為分類回收的一種方法。
垃圾分類機器人依靠計算機視覺來識別不同材料之間的差異，其中背後應用了AMP Robotics系統來賦予機器識別的規範和技術。
該系統已在科羅拉多州丹佛市的回收設施中使用。
通過對RoCycle的測試，單獨觸摸識別和分類三種材料的能力準確度為85％。
對27個物體進行的初步測試發現，當從傳送帶收集物品時，RoCycle的準確率為63％。
研究人員接下來計劃將相機和計算機視覺與RoCycle的觸覺相結合，以提高其準確性。
02/ Oscar AI系統
Oscar是一個垃圾分類系統，配有32英寸顯示屏和人工智慧攝像頭，可以識別手中的物品並告訴你如何正確放置它們。
例如，你拿的是泰國麵條盒，它將告訴你將剩餘的食物扔進不可回收，並將盒子放入可回收垃圾桶。
當正確放置你的垃圾後，Oscar語音系統會說「幹得好！」，在屏幕上會分享一些特殊福利的二維碼，如電影票或食品折扣。
如果投放錯了，Oscar會發出一句抱怨，發出錯誤的警告聲音，並顯示一個暗紅色的叉號在屏幕上，告訴你這個錯誤。
Oscar的AI傳感器，可附著在任何垃圾箱上，並告訴人們垃圾應該放置在哪個垃圾箱：垃圾，可回收或有機物。
該技術使用相機和超聲波傳感器來實現目標對象的識別 。通過攝像頭抓拍物品，AI算法然後專注於辨別他們手中的物品，以非常高的準確度預測垃圾是哪個類型，並通過屏幕告訴用戶將其投入正確的垃圾箱。
「當你走路接近時，大約五六米外，AI就開始預測」相關負責人描述。「這就像我們創造的一個小孩子，擁有成千上萬的數據點。我們必須通過顯示數百萬張圖像和傳感器數據來非常快速地訓練它，這樣它就能識別出即使你拿著的香蕉已經變成褐色，它仍然是香蕉，需要扔入正確的垃圾箱。」
除了他們創造的明顯的社會效率外，他們相信通過更有效地分類垃圾可以賺大錢。
比如系統還可以識別包裝上的品牌，利用這些品牌數據與快餐店和咖啡店巨頭合作，為那些使用奧斯卡回收系統的人提供優惠券。
據了解，60多家企業表示有興趣購買或試用奧斯卡，其中包括財富500強品牌。但他們認為，該公司最大的利潤來自於優化和提升大型機構的垃圾分類效率。
03/ Max-AI機器人分揀機
Max-AI®是一種人工智慧系統，可識別可回收物品和其他物品以進行歸類。通過深度學習技術，Max採用多層神經網絡和視覺系統，以與人的方式類似的方式查看和識別物體。
該技術正在推動材料回收設施（MRF）設計，運營效率，恢復，系統優化，維護等方面的改進。
Max-AI是由散貨處理系統（BHS）研發設計，該系統能夠自主地進行多種分選決定，例如分離各種材料，如成型託盤，鋁和纖維，同時從PET瓶流中去除殘餘物。
所有這些都是以超出人類能力的速度完成的。
04/ AMP Robotics™
AMP Robotics™正在通過工業人工智慧（AI）和機器人技術改變回收的經濟效率。
其推出的用於回收的AMP Cortex™ 智慧機器人，在AI的指導下能夠智能地執行分類，拾取和放置指定位置的任務。
Cortex採用三種關鍵技術，作為大腦，眼睛和手，以非常高的速度執行分類和放置任務，具有很高精度，此外Cortex不斷學習經驗，不斷變得更好。
Cortex使用Delta型機器人，在底座上通用連接三個臂，以實現精確，流暢的運動。機器人非常耐用，易於維護，操作靈活。
AMP Cortex可處理各種城市生活垃圾、電子廢棄物、建築與拆除廢料，包括塑料，紙箱，紙板，杯子，電池，黃銅，電容器，鋁和薄膜等。材料也可以精確地識別到SKU和品牌，提供數據透明度和分類到前所未有的精細水平。
與此同時，這些數據還可通過AMP Insights™在線獲取，AMP Insights™是一種易於使用的數據可視化工具，可用於監控，測量和做出明智的決策以優化客戶的操作。
05/ TrashBot
「世界上第一個智能垃圾桶」？TrashBot給自己貼了這樣一個標籤。
Trashbot創立於匹茲堡的AlphaLab Gear加速器。在那裡，CleanRobotics團隊一直在開發一種使用相機，傳感器和機器學習的機器。
以下是它的工作原理：將一塊垃圾扔進TrashBot，然後一扇小門在開口處滑動。
在那扇門下面是一個分析廢物類型的相機。該物品也在塗有聚四氟乙烯的塑料架上稱重，如果有的話，將其排出液體。CleanRobotics軟體確定物品是否運往垃圾填埋場或進行回收利用，並將其指向下面的相應垃圾箱。
CleanRobotics的目標是大型設施，產生大量廢物的場所，如機場，商場，體育館等。該公司也開始向辦公樓和其他處理大量垃圾的企業推銷TrashBot。
TrashBot使用機器學習來提高其隨時間檢測和排序垃圾的能力。CleanRobotics還計劃為家庭開發個人垃圾分類設備。
06/ In The End
上海實施垃圾分類引全球圍觀，甚至堪稱一場大考。整體看下來，顯然是在採用比較傳統的方式進行分類。
而以上我們分享了多個利用了AI技術進行垃圾分類的產品化嘗試，目前來看也都正在發揮應有的效力，讓垃圾分類更高效精準，甚至還探索出不同商業價值。當然目前也面臨著識別產品不足夠多的最明顯問題。
同時我們注意到國內湧現了多款類似應用AI技術來進行垃圾分類識別的智能化產品，相信隨著垃圾分類政策在更多城市的落地執行，市場潛力也將無限放大，成為市場寵兒。
正如TrashBot創始人所說，我們都創辦了這家公司，因為我們關心環境以及我們對它的影響。
在這場有著天然豐沃數據的垃圾分類場景下，AI也該登場了。
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