让AI帮城市倒垃圾，暂时可能还没戏

同样这么做得还有芬兰公司ZenRobotics机器人，在美国Recon废物服务公司中，安装了人工智能回收系统Heavy Picker，可以抬起60磅重的物体，能够整理建筑垃圾，将其分类成金属、木头、石头等，然后投入循环利用。目前，苏州绿和公司也引入了该技术。

能够直接解放人类分拣员，减少分拣环节的健康风险，并有效提升了分拣效率。

看到这里，相信很多人已经可以感觉到，AI在垃圾领域的应用有哪些值得注意的特点了吧。

简单来说，一是依靠成熟的感知技术，比如传感器、计算机视觉等等，让每个环节流通的垃圾和行为都能被数据化。而要让识别的准确率足够高，也需要进行一定的数据积累与训练。换句话说，AI系统的引入宜早不宜迟。

二是云+端+边算力的综合保障。我们发现，垃圾分类所涉及的环节对实时动态数据的监测和处理要求非常高，无论是在垃圾倾倒时的实时甄别，还是车辆行进路线的合理控制，这个过程都需要基础算力的支持，因此，边缘算力、终端芯片、云端处理的综合联动才能成就这项庞大的城市工程。

未来随着5G网络的普及，即时的数据观察会让AI的效能变得更强。

听起来很美，那么，AI的落地有没有什么限制条件呢?答案几乎是肯定的!

万事俱备，只欠……

AI的“垃圾分类”探索说到这里，相信很多人已经感觉到了好像哪里不对的样子。为了人类生存环境变得更好，AI似乎在透支当下一部分人群的生活状态。

最为直接的影响是，随着智能机器人的引入和垃圾处理场的自动化改造，会有很多从事驾驶和分类工作的工人失业。

的确，他们的工作条件称不上好，但也是一份能够养家糊口的谋生之道。让他们转型去做那些AI提供的新工作岗位，比如数据分析师、操控高科技卡车和设备的机械师，这可能吗?

未来垃圾清理产业的人员素质必然会大量提升，但机会未必真的会属于那些被机器淘汰的一线工人。届时大量的底层劳动人口去往何处，恐怕是一个棘手的问题，因此，垃圾产业智能化的步子应该不会迈的太快。至少，在很长一段时间内，还是会由人类大爷阿姨来为你答疑解惑，而不是AI。

另一方面则是部署成本的问题。

关注我们的小伙伴可能常常听到智慧城市、车路协同之类的前沿技术名词。但目前很多综合方案都还在封闭道路上测试，或是刚刚开始终端改造。

而垃圾分类的收集终端密集，数据维度多样，有着较大的自由度和模糊地带，层出不穷的新型垃圾也在挑战着传统的分类体系，这就导致现阶段想要依靠AI实现精准判断和运维决策，几乎是一件不可能的事。

而在一个400万人口的中等城市，建设智能收集终端+智慧平台+智能检测线的一次性投资，初步估算约15亿元左右，这些都是要城市财政来买单的，恐怕只有少数超级城市能够逐步启动。

而其他二三线垃圾分类试点城市，恐怕只能多多学习下分类手册，打打扔垃圾小游戏了。

AI垃圾分类的未来或许还很遥远，但未来依然是值得期待的。每个人都必须与时代共同成长，从这个角度来说，我们也算是见证历史了吧。让我们和AI一起，给岁月以文明，而不是给文明以岁月。

（编辑：核心网）

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