人工智能在“垃圾經(jīng)濟(jì)”新風(fēng)口的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

被垃圾逼瘋的上海寧最近成為其他省市的快樂(lè)源泉，貢獻(xiàn)了諸多精彩段子。不過(guò)不要緊，忙著“哈哈哈”的網(wǎng)友很快得知，到2020年底，包括北京、天津、上海、重慶、深圳等先行先試的46個(gè)重點(diǎn)城市，要基本建成垃圾分類(lèi)處理系統(tǒng)。

一時(shí)間，垃圾分類(lèi)成為熱議話(huà)題，也催生了“智能垃圾經(jīng)濟(jì)”的新模式和新的成長(zhǎng)空間。根據(jù)方正證券消息，僅生活垃圾分類(lèi)就會(huì)為市場(chǎng)帶來(lái)1萬(wàn)億元左右的增量，其相關(guān)板塊的利潤(rùn)增速或空間彈性將至少在30%。
這個(gè)巨大的蛋糕已經(jīng)被AI注意到。垃圾分類(lèi)，AI大有可為。

你是什么垃圾——AI如何判斷？

先行開(kāi)始垃圾分類(lèi)的上海，目標(biāo)是到2020年打造60個(gè)人工智能深度應(yīng)用場(chǎng)景。7月2日，上海發(fā)布第二批人工智能應(yīng)用場(chǎng)景需求，包括生活垃圾分類(lèi)應(yīng)用等共計(jì)28個(gè)場(chǎng)景。上海城投環(huán)境（集團(tuán)）有限公司科技信息部主管陶俊杰表示，“如果前端分得不好可能導(dǎo)致后面終端處理的問(wèn)題，因此發(fā)布的場(chǎng)景應(yīng)用需求第一塊就是針對(duì)小區(qū)垃圾前端的識(shí)別?！?br />
日常中，每個(gè)類(lèi)別的垃圾往往包含了各式各樣的內(nèi)容，僅憑經(jīng)驗(yàn)，人們?cè)诜诸?lèi)投放時(shí)難免出現(xiàn)偏差。得益于AI的賦能，垃圾分類(lèi)識(shí)別正變得精準(zhǔn)高效。

AI用于垃圾分類(lèi)，業(yè)界早有過(guò)相關(guān)的討論，主要有三種方案類(lèi)型：第一種方案，是把垃圾的相關(guān)信息制成表格化數(shù)據(jù)，然后用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)；第二種方案，把所有的垃圾分類(lèi)信息做成知識(shí)圖譜，每一次查詢(xún)就好像翻字典一樣查閱信息；第三種方案，借助深度學(xué)習(xí)方法，來(lái)對(duì)垃圾進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。例如每次給一張垃圾的圖片，讓模型識(shí)別出這是屬于哪一種類(lèi)別的：干垃圾、濕垃圾、有害垃圾還是可回收垃圾。

第三種方案正在成為主流。并由此拓展出兩種分類(lèi)方式：一種是單一目標(biāo)分類(lèi)，即對(duì)整張圖片進(jìn)行分類(lèi)，為圖片給出唯一的分類(lèi)標(biāo)簽；另一種是多目標(biāo)檢測(cè)分類(lèi)，是對(duì)圖片中的多種垃圾進(jìn)行定位及單獨(dú)分類(lèi)。前者在技術(shù)上相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)，近期比較熱門(mén)的幾個(gè)手機(jī)垃圾分類(lèi)APP都是使用這種技術(shù)。后者雖然更為實(shí)用，但研發(fā)難度更大。

太古計(jì)算總經(jīng)理陳偉認(rèn)為，在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，可變形部件模型（DPM）一直是流行的目標(biāo)檢測(cè)方法。深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN為代表的兩階段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet為代表的單階段算法成為主流。前者是先由算法生成一系列待檢測(cè)目標(biāo)的候選框，再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行候選框的分類(lèi)；后者則不用產(chǎn)生候選框，直接將目標(biāo)邊框定位的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為回歸問(wèn)題處理。
太古計(jì)算目前正在進(jìn)行垃圾分類(lèi)識(shí)別相關(guān)方案的開(kāi)發(fā)，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練，產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)上千種類(lèi)別識(shí)別。據(jù)展示圖例來(lái)看，識(shí)別精準(zhǔn)度較高。







浙江是全國(guó)唯一一個(gè)在農(nóng)村展開(kāi)垃圾分類(lèi)的省份。在最初的推行階段，村民面臨著沒(méi)有垃圾分類(lèi)習(xí)慣、不清楚如何分類(lèi)等難題，往往廚余垃圾、殘磚破瓦，甚至農(nóng)藥瓶等都混在一起，給后續(xù)處理帶來(lái)很大難度。而在金華永康南部的某個(gè)村子，在采用了?？低?/u>的智能攝像機(jī)和智慧音柱的方案后，情況有了明顯好轉(zhuǎn)。

智能警戒攝像機(jī)可以準(zhǔn)確檢測(cè)到監(jiān)控范圍內(nèi)的人體和車(chē)輛，當(dāng)攝像機(jī)發(fā)現(xiàn)是有人經(jīng)過(guò)劃定好的投遞垃圾區(qū)域時(shí)，就會(huì)傳遞信號(hào)給智慧音柱，隨后音柱就開(kāi)始自動(dòng)播放預(yù)先儲(chǔ)存的音頻文件，如：垃圾請(qǐng)分類(lèi)入桶，餐廚垃圾扔綠桶，其他垃圾扔黃桶，從而提醒村民進(jìn)行垃圾分類(lèi)投放。由于攝像機(jī)內(nèi)置有智能檢測(cè)算法，當(dāng)經(jīng)過(guò)的是貓狗等動(dòng)物時(shí)，攝像機(jī)可以判斷經(jīng)過(guò)的不是人體，因此不會(huì)受到干擾而誤導(dǎo)音柱。

平安智慧也看上了“垃圾生意”，正在針對(duì)垃圾分類(lèi)全流程搭建智慧分析管理平臺(tái)。據(jù)其智慧垃圾分類(lèi)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示，政府在進(jìn)行生活垃圾管理時(shí)會(huì)遇到一些難點(diǎn)：如統(tǒng)籌少、數(shù)據(jù)分散、監(jiān)管主體增多、考核難等，如何為其提供系統(tǒng)性管理平臺(tái)是平安的研究方向。

根據(jù)規(guī)劃，在這一平臺(tái)中，三大層次遞進(jìn)發(fā)揮作用：底層為大數(shù)據(jù)支撐體系，構(gòu)建了智能調(diào)度模型、全流程考核評(píng)估模型以及檢查點(diǎn)抽樣模型；中層的多功能模塊則包括從投放、收運(yùn)到處理的全程分類(lèi)，以及用以實(shí)效評(píng)估的全套督導(dǎo)考核體系；前段則以統(tǒng)籌型數(shù)據(jù)作展示。簡(jiǎn)言之，關(guān)于垃圾從源頭到末端的定量監(jiān)管、各環(huán)節(jié)工作的評(píng)估與績(jī)效，平安智慧希望在這一個(gè)分析管理平臺(tái)上得以實(shí)現(xiàn)。未來(lái)，這一平臺(tái)將結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、視頻采集技術(shù)，精準(zhǔn)追溯各環(huán)節(jié)的垃圾投放、收運(yùn)，杜絕混裝等違規(guī)操作，并成為處罰的依據(jù)。

AI+垃圾分類(lèi)，相關(guān)人才受追捧

垃圾分類(lèi)處理不僅僅局限在完成垃圾的初始分類(lèi)，其背后的產(chǎn)業(yè)鏈還很長(zhǎng)，AI則可以在產(chǎn)業(yè)鏈中發(fā)揮重要作用。垃圾分類(lèi)處理和AI正在不斷融合發(fā)展，進(jìn)一步釋放職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。

根據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年獵聘平臺(tái)上與垃圾分類(lèi)處理相關(guān)崗位的平均月薪達(dá)1.6萬(wàn)元。其中，生活垃圾焚燒發(fā)電工程師相關(guān)崗位平均月薪為2.2萬(wàn)元，固廢垃圾處理開(kāi)發(fā)相關(guān)崗位的平均月薪為1.9萬(wàn)元，垃圾分類(lèi)市場(chǎng)經(jīng)理相關(guān)崗位平均月薪1.4萬(wàn)元，水處理和有機(jī)垃圾設(shè)計(jì)工程師相關(guān)崗位平均月薪1.4萬(wàn)元，生活垃圾綜合處理工程師相關(guān)崗位平均月薪1.2萬(wàn)元。

“垃圾分類(lèi)處理產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)袌?chǎng)廣闊，從前端回收到后端處理，可容納的就業(yè)機(jī)會(huì)遠(yuǎn)比大家想象的多。例如垃圾發(fā)電工藝設(shè)計(jì)、固廢垃圾處理開(kāi)發(fā)、餐廚垃圾處理工程師等職位都與垃圾分類(lèi)處理產(chǎn)業(yè)鏈有關(guān)?！鲍C聘職業(yè)顧問(wèn)表示。

從獵聘上搜索的信息顯示，解決方案總監(jiān)、嵌入式軟件工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等都是企業(yè)為了拓展垃圾分類(lèi)處理領(lǐng)域的科技項(xiàng)目，面向科技人才所發(fā)布的職位。這些職位投遞熱度高，求職者普遍擁有5-8年的工作經(jīng)驗(yàn)和名企工作背景。

AI賦能環(huán)保產(chǎn)業(yè)

事實(shí)上，國(guó)際國(guó)內(nèi)的環(huán)保產(chǎn)業(yè)中早已頻繁看見(jiàn)AI的身影：

我國(guó)政府部門(mén)借助AI技術(shù)，結(jié)合衛(wèi)星圖像、傳感器以及監(jiān)測(cè)儀器等手段，借助大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)又快速地確定污染源，助力早期污染檢測(cè)；生態(tài)環(huán)境部曾推出排污許可“云平臺(tái)”，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境治理信息化管理。

智慧環(huán)保將AI技術(shù)融合到環(huán)境應(yīng)急管理、環(huán)境監(jiān)測(cè)中，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、分析，從而提出環(huán)境治理智慧型解決方案。

近兩年，部分城市開(kāi)始運(yùn)用AI技術(shù)手段提升垃圾分類(lèi)執(zhí)行效率，例如北京和上海在社區(qū)試點(diǎn)智能垃圾桶，廈門(mén)等多地上線(xiàn)垃圾信息化管理平臺(tái)。智能垃圾桶通過(guò)傳感器、攝像頭、圖像識(shí)別算法來(lái)自動(dòng)進(jìn)行垃圾分類(lèi)，居民只要拿著手機(jī)掃碼開(kāi)箱，按不同分類(lèi)將垃圾投入回收箱后，就能得到相應(yīng)的現(xiàn)金或積分獎(jiǎng)勵(lì)，甚至回收公司也可以通過(guò)APP來(lái)隨時(shí)檢查垃圾桶的剩余空間等。

在垃圾運(yùn)輸環(huán)節(jié)，沃爾沃與英偉達(dá)于上個(gè)月剛剛發(fā)布，聯(lián)合開(kāi)發(fā)適用于自動(dòng)駕駛卡車(chē)的AI平臺(tái)。雙方將共同開(kāi)發(fā)用于自動(dòng)駕駛商用車(chē)輛和設(shè)備的決策系統(tǒng)，通過(guò)利用英偉達(dá)的端到端AI平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練、模擬和車(chē)載計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可以幫助車(chē)輛安全地在公路和高速路上進(jìn)行全自動(dòng)駕駛。該解決方案包括傳感器處理、感知、地圖本地化和路徑規(guī)劃等，以支持各種自動(dòng)駕駛應(yīng)用情況，其中就包括垃圾清運(yùn)回收?qǐng)鼍啊?br />
國(guó)際上，美國(guó)丹佛市已經(jīng)開(kāi)始用智能機(jī)器人進(jìn)行垃圾分揀，這種機(jī)器人具有深度自主學(xué)習(xí)的能力，采用計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)，分辨出同材質(zhì)垃圾之間的差別進(jìn)行針對(duì)性識(shí)別，最終用機(jī)械臂拾取特定垃圾，大大提高了工作效率。

在垃圾處理的后端——廢物循環(huán)利用領(lǐng)域，AI也早已有所貢獻(xiàn)。BulkHandling System（BHS）是一家設(shè)備生產(chǎn)商，其機(jī)器人分類(lèi)技術(shù)MAX-AI，能夠鑒別出包括可循環(huán)利用物料在內(nèi)的多種可回收物料，它分為Max-AI視覺(jué)系統(tǒng)和Max-AI自動(dòng)質(zhì)量控制（AQC）單元。視覺(jué)系統(tǒng)的作用是提供信息，而AQC單元?jiǎng)t包含分類(lèi)機(jī)器人，可以將傳送帶上的廢物分揀成六個(gè)不同的種類(lèi)，將不同的種類(lèi)放入不同的分類(lèi)槽。

未來(lái)，機(jī)器人的普及可以令工廠小型化，最終能夠?qū)崿F(xiàn)在摩天大樓或社區(qū)內(nèi)修建微型物料回收設(shè)施，將這些微型回收設(shè)施整合起來(lái)，形成城市級(jí)、甚至國(guó)家級(jí)的廢棄物料網(wǎng)絡(luò)。一旦實(shí)現(xiàn)了這樣的轉(zhuǎn)變，廢物循環(huán)利用產(chǎn)業(yè)就會(huì)改頭換面，為新興業(yè)務(wù)提供更大空間。

挑戰(zhàn)巨大，不止AI要努力

垃圾分類(lèi)政策給諸如智能平臺(tái)、環(huán)衛(wèi)設(shè)備、處理終端等領(lǐng)域帶來(lái)了轉(zhuǎn)型、優(yōu)化的機(jī)會(huì)。與此同時(shí)，精細(xì)化分類(lèi)之后，產(chǎn)業(yè)鏈條更為分散，對(duì)管理也提出更高要求。

AI用于垃圾分類(lèi)，目前更多是在“動(dòng)腦”，比如圖像識(shí)別。要進(jìn)一步提升效率優(yōu)化垃圾分揀環(huán)節(jié)，則涉及到“動(dòng)手”，需要配置垃圾分揀機(jī)器人。而機(jī)器人的使用勢(shì)必需要一些先決條件，比如被分揀對(duì)象的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化。目前看來(lái)，一是垃圾分類(lèi)還未實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，機(jī)器人能夠達(dá)到多高的智能水平有待繼續(xù)開(kāi)發(fā)；二是即便技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)，也要考慮敷設(shè)成本。

就像太古計(jì)算陳偉所說(shuō)，垃圾分類(lèi)最終的目標(biāo)是為了提高回收效率，主要是運(yùn)輸和分揀。垃圾分類(lèi)降低了之前負(fù)責(zé)這部分人力的分揀成本，但是從運(yùn)輸來(lái)說(shuō)，原先能用一個(gè)桶裝完的垃圾被分成了4個(gè)桶，運(yùn)輸?shù)能?chē)也要增加，提高了運(yùn)輸成本。而相比分揀成本，運(yùn)輸成本才是最大的。AI技術(shù)的介入，他認(rèn)為主要目標(biāo)是如何提高其回收效率并降低成本。

目前看來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行圖像分類(lèi)，算法比較成熟，但是對(duì)足夠量的訓(xùn)練圖片集有著非常大的需求。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量及質(zhì)量要求較高，數(shù)據(jù)量越大，識(shí)別判斷越精準(zhǔn)。每一類(lèi)垃圾數(shù)據(jù)集的圖片量越大，精準(zhǔn)度就越高。

在完成垃圾檢測(cè)的圖像數(shù)據(jù)集后，就可以利用當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)批量垃圾的分類(lèi)。和垃圾分類(lèi)器一樣，一個(gè)理想的垃圾檢測(cè)器，需要大量的“垃圾”標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)支撐。但是與分類(lèi)數(shù)據(jù)集相比，檢測(cè)數(shù)據(jù)集除了標(biāo)注類(lèi)別外還要標(biāo)注圖位置坐標(biāo)，這樣的標(biāo)注工作更為艱巨，也成為當(dāng)前最大的挑戰(zhàn)之一。

垃圾智能分類(lèi)的下一步——想象要狂野

通過(guò)AI對(duì)垃圾進(jìn)行智能分類(lèi)后，下一步是什么？從涉及垃圾分類(lèi)的環(huán)衛(wèi)設(shè)備、處理終端環(huán)節(jié)來(lái)看，市場(chǎng)潛力巨大。目前，各券商普遍認(rèn)為，中短期利好垃圾分類(lèi)環(huán)衛(wèi)設(shè)備提供商，如垃圾收運(yùn)車(chē)等；長(zhǎng)期則利好終端垃圾處置企業(yè)如焚燒廠、處理廠等。

方正證券方面表示，“三個(gè)細(xì)分領(lǐng)域是關(guān)注重點(diǎn)，一是有害垃圾處理；二是餐廚垃圾的回收和利用，約有4000億元的市場(chǎng)規(guī)模；第三是環(huán)衛(wèi)設(shè)備的產(chǎn)業(yè)鏈。”

可以預(yù)見(jiàn)的是，人工分揀將被機(jī)器智能分揀逐步取代。垃圾處理將真正成為流水線(xiàn)作業(yè)，利用AI進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果交給流水線(xiàn)上的機(jī)器人或者機(jī)械手臂進(jìn)行分揀，最終將分揀的不同類(lèi)別的垃圾交由垃圾處理廠進(jìn)行再回收、焚燒、凈化、生物分解等方式處理。這樣有望解決兩方面問(wèn)題：一是減少了垃圾分類(lèi)的類(lèi)別，居民只需要粗篩，降低了操作的難度，提高了可行性、可操作性；二是AI處理的方式，處理量大，經(jīng)過(guò)高強(qiáng)度訓(xùn)練能達(dá)到處理精細(xì)化要求，效率極高，利于垃圾回收再利用。

甚至，AI能否將垃圾處理提升到產(chǎn)品在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)之處就考慮最終的處理問(wèn)題。比如電子產(chǎn)品，能否在設(shè)計(jì)時(shí)加入分解的維度，當(dāng)需要廢棄時(shí)可以直接自動(dòng)分解？通過(guò)AI，能否重新設(shè)計(jì)人們每日生活方式？最終，讓垃圾分類(lèi)不再成為生活中的一種內(nèi)容。

注：垃圾分類(lèi)及處理產(chǎn)業(yè)非常龐大，一文難以覆蓋所有重要信息。歡迎業(yè)內(nèi)人士批評(píng)指正，或提供產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相關(guān)線(xiàn)索。郵箱：zhanghuijuan@elecfans.com