近年来，人工智能、大数据、云计算等技术逐渐成熟，AI技术不断向环保领域延伸，带来新的环境治理手段。环保行业因为AI的加入充满了无限的想象，逐步向向智能化转变。
今夏，垃圾分类产业被催热。2019年6月，中央发布启动垃圾分类工作的指示，到2020年底46个重点城市将基本建成垃圾分类处理系统，2025年底前全国地级及以上城市将基本建成垃圾分类处理系统。垃圾分类政策推行后，一向“聪明”的人工智能也开始发力。
▎ 源头分类-AI智能识别
应用AI技术的智能垃圾桶、带有AI识别功能的线上应用，将成为“拯救”被垃圾分类所扰的国人。
智能回收垃圾站，可以进行生活垃圾图像采集和识别；根据垃圾类别，智能提示投放分类垃圾桶；采用集成智能处理单元的垃圾桶，可在居民倾倒垃圾时，立即发现错误的投放并报警。
此外，在垃圾桶边缘部位装置有无线射频识别芯片(RFID)，可以用来监控居民扔垃圾的行为，记录居民扔垃圾时间，统计回收垃圾情况。
▎ 运送环节-智能生活垃圾分类清运
不同种类生活垃圾清运车自动识别分类垃圾桶，并进行收运，确保分类收运。通过车载摄像和图像传感设备，记录小区垃圾的收集过程，在垃圾倾倒入车时，可进行杂质识别并记录报警。
AI技术可以获悉垃圾车的位置、垃圾的种类并上传实时数据，系统可进一步分析这些数据，从而对垃圾的清理、垃圾设施等作出更好的规划。
▎ 分拣环节-智能分类处理
用机器人替代人工，实现自动化，这可以让原来处理垃圾的工人远离风险，并且大幅提升工作效率。
通过垃圾数据训练和测试，构建基于人工智能的生活垃圾智能分类系统，垃圾处理中转站的自动分类机器人或智能抓斗，通过机械手抓取各种形状的垃圾，识别可回收垃圾、有害垃圾等，放置到不同的回收处理装置中。通过图像识别技术，对中转入集装的垃圾，判别垃圾批次质量，预防之前的漏检以及危险物品。
▎ 政府监管-AI助力监管部门精准部署
近两年，部分城市开始运用AI技术手段赋能垃圾分类管理，例如厦门、苏州等多地上线垃圾信息化管理平台，智能监督垃圾分类实况，探索垃圾分类管理的“人工+智能”模式。
在不久的将来，随着对垃圾数据的不断搜集、训练和测试，构建基于人工智能以及大数据分析的生活垃圾智能分类系统及监督管理平台，垃圾分类管理也将会变得越来越简单、高效、便捷且准确。
可以看到，AI正在贯穿垃圾分类的整个流程，从垃圾分类投放，到分类收集到分类运输，到分类处理到分类利用，AI无处不在。
随着技术的迭代升级，在国外的垃圾分类市场已诞生了众多借助物联网、人工智能等技术的垃圾分类解决方案。
▎ FANUC机器人：视觉分拣
FANUC旗下的垃圾分拣机器人，基于人工智能的视觉分析系统对垃圾进行分类。它的特点在于对垃圾精细的辨别和分析能力。例如，分析出木材的质量，分辨出聚合物和塑料的区别等。
FANUC为分拣机器人设计了一套废旧物品自动回收技术，由多层神经网络及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉信息，下一步便是利用人工智能对物品进行鉴别。根据物品的化学成分、大小、价值和位置来确定分拣的优先级，确保取得最优结果；判断完毕后，机器人便可进行分拣。
值得一提的是，FANUC需多个机器人协同操作，由单个机器人进行分拣操作效率较低，速度较慢，也有很多物品被遗漏了下来。但在实际流水线工作中，多台机器人同时进行工作，遗漏下来的物品就微乎其微了。
▎ Rocycle垃圾回收分选机器人：触摸识别
今年4月，美国麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室开发了一款名为Rocycle的垃圾回收分选机器人，可通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。
研究人员认为，面对巨大的垃圾流并对其进行分选时，很多杂乱的东西会被隐藏在视线之中；与通过视觉对材料进行判断的机器人相比，触摸更有助于准确判断材料质地。
新开发的垃圾回收分选机器人Rocycle是一个拥有两根柔软手指的机械手臂，可通过挤压物体完成抓取。每个手指由两个平行的圆柱体组成；这些类似卷发筒的圆柱，使用的材质为拉胀聚合物；当电动机启动时，聚合物会扭曲伸展，让手指变得更粗；手指外还覆盖了用以感知的硅胶套。
在分选过程中，机器人对物体进行扫描，并用传感器测量物体尺寸；使用其机械手臂上的两根柔软手指挤压物体以完成抓取，而手指上的压力传感器能够测量抓住物体所需要的力，并以此确定材料刚度。最后，将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配，分辨出物体材质后，Rocycle会将其投入正确的垃圾箱。
▎ ZenRobotics垃圾回收设备：高效分拣
基于人工智能的视觉分析系统的ZenRobotics垃圾回收设备 (ZRR) 是全球首个机器人垃圾分类系统，ZRR 可同时进行混合型垃圾分类、有用垃圾分类和无用垃圾分类。此外，ZRR根据垃圾种类的不同：建筑拆迁垃圾、木材垃圾、运输垃圾、纺织垃圾和废金属垃圾进行了不一样的设计。值得一提的是，ZRR在建筑垃圾分拣领域上处于领先优势。
ZRR 传感器单元对垃圾流进行扫描，识别各种材料、物体和抓取位置，ZRR大脑控制软件分析数据和控制机器人，ZRR智能抓取器可选取所需的物体，机器人对同一位置的多种碎物进行分类。
ZRR 可对重达30公斤的大型重物进行分离，每小时选取次数最高可达 4,000 次。一天就可以处理2000吨垃圾，相当于48个人的工作量。与人工相比，30万吨的年处理量使用机器人分拣可提升40%的效率。
▎ Oscar垃圾分类系统：指导分类
Oscar人工智能垃圾分类系统由Intuitive AI公司开发，拥有32英寸显示屏和人工智能摄像头，利用计算机视觉系统对垃圾进行分类。当垃圾靠近摄像头时就会通过机器学习分别出该垃圾属于哪一类，根据识别与分析结果，它能对用户的投放行为进行指导，并与用户进行互动。如果成功完成分类，屏幕上会撒满五彩纸屑，或分享一些福利、折扣二维码。如果分类错误，Oscar会提出批评，还会在屏幕上显示一个暗红色的标志，提醒用户犯了错误。
据说该系统已经可以识别数千类垃圾，在实际的分类中仍在继续训练不断完善模型。
▎ Trashbot自动分拣系统：监控流向
Trashbot由位于匹兹堡的CleanRobotics公司开发，利用人工智能机型自动分拣，消除人为的垃圾分拣错误。除了自动分拣，它还能监控垃圾流向，对回收情况进行分析。
Trashbot利用各种传感器和人工智能技术识别垃圾的材料，将其分类。通过传感器和云处理，它能检测垃圾投放情况，根据社区的垃圾投放情况进行实时更新。若系统检测到垃圾桶已满，它将会把这一信息及时发送给居民。
Trashbot完成垃圾分类后，其重量传感器在周期内跟踪可回收材料和填埋物的数量，根据对数据的统计提高其分辨能力。
这一系统提高了回收的质量与效率，在推广垃圾分类的过程中能够为相关企业和市政部门提供有价值的数据信息。随着时间推移，机器对不同材料的熟悉程度逐步提高，Trashbot的分拣准确度也随之提高。
科技的进步往往是跨领域发展的。而今，人工智能已经在垃圾分类大显身手，未来它或许会有更多的创举，给我们带来更为优越的解决方案。作为技术的操纵者，我们应该更多考虑的是完善技术，在垃圾分类和资源利用等领域发挥更大作用，推动环保事业的大发展。
