扔進去自己分類，這樣的智能垃圾桶還有多遠？

獵雲註：伴隨著垃圾分類政策的實行，相關的創業者和項目也正在逐步湧現。作為一項新的政策，垃圾分類嚴苛的分類標準和條例讓百姓叫苦不迭。隨著人工智慧的迅速發展，我們能否通過AI手段來解決垃圾分類難題呢？文章來源：新浪科技；記者：楊雪梅。

今天你的城市開始「垃圾分類」了嗎？

上海先行示範，北京、天津、重慶、成都、西安、武漢等46個重點城市也將有望在2020年底前，基本建成垃圾分類處理系統。

垃圾分類本質上是件對社會和環境利好的事情，可是，嚴苛的分類標準和條例卻讓大家叫苦不迭，由於人為處理較為複雜、意識和習慣未形成，「垃圾分類難」深深困擾著大眾。

有人指出，人工智慧這幾年發展迅速，能不能通過AI手段和技術來解決垃圾分類難題呢？

甚至，是否有望出現一款分類準確、價格便宜、適合個人使用的智能垃圾桶？

「垃圾分類」中的真實需求是什麼？

「豬骨頭是干垃圾，雞骨頭卻是濕垃圾；小龍蝦殼是濕垃圾，螃蟹殼卻是干垃圾」「996上班族不配扔垃圾」「確認過眼神，都是偷偷丟垃圾的人」…… 隨著上海生活垃圾管理條例的正式施行，以及嚴格的懲罰措施，網友直呼「史上最嚴垃圾分類措施」來了。

其實，這些調侃背後，代表了大眾真實的垃圾分類「痛點」。

在上海的小語(化名)表示，最頭疼的是分不清干垃圾和濕垃圾、但是查詢又很麻煩。她以前有時會閉眼扔干垃圾，但是條例實施後，會有人現場監督檢查，扔錯要罰款。

「濕垃圾需要破袋，尤其是真空小包裝的鴨脖之類，有的時候需要把骨頭從每一個袋子里拿出來，還挺麻煩。」

小語表示，其實很多的麻煩存在於路上，比如趕時間，上班路上吃個包子或者鴨脖，可能一條路都找不到一個濕垃圾筒。

此外，扔垃圾也會限定時間，同樣在上海的工作的林琳(化名)常常抱怨扔垃圾的時間太短了，完美錯過上下班時間，大夏天就比較鬧心，尤其廚餘垃圾很容易發酵。她也很少使用軟體具體去查詢分類，「很多時候是憑感覺分的」。

在林琳看來，目前國內的現狀是濕垃圾很多。我國生活垃圾最主要的構成部分是廚餘垃圾，超過60%，有的地區甚至達到70%至80%，對比歐美國家，他們的廚餘垃圾佔到25%左右。含水率很高、容易腐爛降解的濕垃圾在一定程度上帶來了很多現實困難。

隨著垃圾分類成為今夏最熱話題，國內互聯網、科技公司紛紛推出了小程序、App等查詢應用，包括百度、搜狗、科大訊飛等公司均推出了相關的智能查詢功能。支付寶、微信上也有不少相關小程序和小遊戲。這些應用的特點大同小異，主要以查詢為主，支持語音、圖像查詢。

湧現的App或者小程序真的有幫助嗎？確實有很多用戶在必要的時候會使用。但是也有一些像小語一樣，認為搜索查詢很麻煩的用戶。「我覺得扔垃圾的成本變高了，可能有的人受教育程度不高，或者是年紀大了，學習本身成本也很大。」她說到。

此外，由於資料庫不夠豐富和龐大，很多用戶使用之後也會吐槽，「普通的不用問，想問的它不懂」。後期，用戶養成一定分類習慣後，除非遇到罕見垃圾，在關鍵時刻可能會起到作用，否則使用頻率可能不會很高。

「想要一款扔進去、自己分的垃圾桶」

相比較查詢垃圾類別，新浪科技調查發現，一些上海的居民更希望能有一款能幫自己自動分類垃圾的智能產品，而不只是簡單的查詢系統。

有網友也坦言，識別垃圾種類並不難，難的是代替人類分類垃圾的過程。

小語告訴新浪科技，自己最希望能有一個智能垃圾桶，能讓扔垃圾更方便，「也就是說，在扔垃圾的時候，可以一下子搞明白是什麼垃圾，然後有垃圾桶可以扔」。她對智能垃圾桶的期待是：分類準確、價格便宜、清潔方便、沒有異味。

那麼，目前AI技術的成熟度，是否支持這樣的產品實現落地？

在接受新浪科技採訪時，人工智慧技術與服務提供商第四範式的技術人員表示，垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測等環節。

例如在垃圾分類的場景中，首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進行標註，標註是為了告訴計算機圖像中出現的是可回收、廚餘、不可回收等不同類型的垃圾，以及垃圾在圖像中的位置等信息，作為訓練模型的原始數據。

模型訓練好後，可以將新的圖片輸入給模型，模型會識別、定位出是哪種類型的垃圾以及所在的位置，從而實現垃圾分類的需求。

「目前計算機視覺技術已經相當成熟，第四範式在計算機視覺領域已經有了深厚的積累。能否投入使用的關鍵在於模型識別的精準度，而影響模型精準度的關鍵在於原始數據量的質量的大小。原始數據質量越高，數量越大，訓練出識別準確率高的模型幾率越大。」

上述技術人員表示，資料庫中包含是經過標註過的數據，標註的質量越高，AI訓練的效果越好。

但目前，最大的問題是，標註數據的過程更多的是由人工來完成，現階段還無法由AI來實現。雖然一些研究者正在探索自動標註數據的工作，但離真正應用還存在很長的距離。

此外，值得思考的是，如果將來各個城市的垃圾分類標準不統一，也將會對AI提出更高的要求。

其實在國外，已經有相關相對簡單的智能產品推出，比如一款可以認識垃圾屬性並自動的垃圾桶Oscar。但是這樣的產品會適合國內的垃圾分類環境嗎？

每個垃圾箱旁邊有一個AI設備太難了

2018年，國外一家公司推出了智能垃圾桶Oscar。它可以識別被放入的垃圾種類，自動將垃圾分類。其外觀類似一個收納櫃，內部分為左右兩個區域，頂部設計了感應功能，垃圾桶蓋會在用戶靠近時自動打開，垃圾通過投入口進入桶內後，通過掃描分析，會將垃圾自動分類，比如香蕉皮自動滑入不可回收箱，紙類物品則滑入可回收箱內。

據了解，Oscar的背後有個強大的資料庫，通過攝像頭掃描物體後，進行後台匹配，最終得出垃圾屬性。而不在資料庫里的垃圾，將無法被識別。不過，遇到不可識別的垃圾種類時，用戶可以通過按鈕手動分類，而垃圾桶也就記住這個物品分類，上傳至資料庫，方便以後的識別。

這款垃圾桶還需要在網路環境下才能運作。該產品眾籌時的價格為1000美元，目前尚未上市。

不過，這款產品看起來可能符合用戶的需求，但昂貴的價格、穩定網路環境的支持，顯然不適合大多數的家庭，鋪設到社區也需要很高的成本。

此外，面對國內乾濕垃圾、廚餘垃圾等更加複雜的分類，則需要更複雜的資料庫，搭建起來又是一項龐大的工程。有網友就擔心Oscar這樣的垃圾桶在使用程度上，可能並不比傳統的分類垃圾箱省事多少，而且誤判應該不會太低。

在談到智能垃圾桶時，林琳就認為，智能垃圾桶的成本相對於個人來說太高了，「如果有更適合分裝的垃圾袋就好了」。

「我覺得AI幫助垃圾分類也在B端，最後專業化的分解當中，而不是體現在每個垃圾箱旁邊有一個AI設備，這件事情是反經濟規律的一件事情。」 接受新浪科技採訪時，搜狗公司CEO王小川認為。

目前，在對B端的的垃圾處理上，國外已經有公司在做這樣的事情。

印度尼西亞有一家叫Gringgo的公司，致力於使用AI技術進行垃圾分類與回收。他們在印尼城市Denpasar和數據公司Datanest合作，使用大量圖片訓練出了可以快速分類不同種類塑料的模型。

Gringgo公司用圖像識別技術構建了一個AI工具，用戶用手機拍照上傳後，不僅可以為不同的垃圾進行分類標記，還可以分析出其中可回收的塑料垃圾值多少錢。未來，這家公司可能會與Google AI的專家合作，將更多AI技術融入到他們的垃圾管理系統。

目前來看，指望通過AI產品來完全代替人們解決分類需求，似乎還比較遙遠。王小川表示，「這個事情我們還在觀察，我是支持居民對於環保和垃圾分類有這樣一個概念，我也期待能減低普通消費者的負擔。但可能簡單的分類大家容易判斷，最後還是得有專業的機構在B端能夠做專業化的分類體系。」

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