距离”上海《城市生活垃圾管理条例》生效已经半个月了。当各种垃圾分类板块在网络上大行其道时，一些“还算理性”的人提出，垃圾分类的“强制时代”相当于新一轮激烈的“风口”，给智能平台、环卫设备、处理终端等领域带来了转型优化的机会。
业内人士估计，未来环卫行业将达到2000亿市场。在国外，强大的公司布局已被抢先，高校、实验室加大研发投入，也有一波国内企业瞄准这一应用领域，积极寻求落地。
国外先入轨道。
在国外市场上分拣机器人使用的方法主要是使用视觉分析系统来跟踪和分类物品，包括FANUC的。分拣机器人废物机器人，AMP Robotics，美国BHS MAX-AI，芬兰ZenRobotics回收机等。
其中，AMP Robotics已经在美国部署了24个类似的系统，预计到今年年底这个数字将会翻倍；垃圾机器人与政府垃圾管理有了合作，离正式应用又近了一步。
2017年11月27日，日本垃圾处理公司Shitara Kosan从芬兰引进了ZenRobotics。机器人浪费分拣该系统已投入生产。同年的中国。江苏绿和环境科技有限公司公司还与ZenRobotics签署了合作协议，并引入了相同的配置分类。机器人。
麻省理工学院和耶鲁大学最近联合开发了一个模型。分拣机器人RoCycle和general分拣机器人不同的是，这个机器人在柔软的手的帮助下，使用触觉来检查材料。
研究人员说，视觉分析系统正在进行。分拣有时可能会出现错误，比如在区分两个外观几乎相同但材质不同的物体时，视觉分析系统很可能会将两种材质归为一类，而触觉系统就像人一样，即使闭着眼睛也能大致分辨出手里的物体是什么。关于分拣机器人一般来说，触觉比视觉更有效。
在中国一见钟情
意识到这种需要，中国也积极参与垃圾处理。分拣机器人在的开发和应用中。
2017年，航天科技集团一院基于神经网络的卫生废弃物有18个。分拣和智力机器人深度学习平台调试成功，研发出国内首款环卫垃圾。分拣机器人。虽然这个机器人现在还没有产业化，但是促进了行业的发展。
存在浙江杭州天子岭矿脉工业园区内设有垃圾资源装饰利用一体化工厂。在工厂里机器人在生产线上快速、连续、准确地抓取垃圾。分拣事。作业环境清洁全过程有序智能操作，每年可消化建筑垃圾约10万吨。
2018年9月成立的人工智能创业公司叶公科技正在尝试打通从居民端的垃圾分类“前中后三口”，到小区清障端的可回收垃圾智能分类，再到垃圾厂端的垃圾分类。
叶公科技创始人莫卓亚介绍，在住宅端，叶公科技的智能垃圾桶配备了多种传感器，将垃圾图像发送到云端。垃圾清除中心将能够及时监控信息，优化垃圾清运的路线或时间表，快速高效的捡拾垃圾，从而保证不同规模小区的清扫效率。
在社区结束时，使用配备并联机器人轻型垃圾分类设备和人工智能回收系统“解宝PORCHE-AI S2.0”使用摄像头将图像信息传输到云大脑，机器学习算法识别传送带上的垃圾，机械臂会使其快速移动。分拣。
在垃圾工厂的尽头，叶公科技开发了重型垃圾分类设备并安装了“人工智能回收系统”澎湃POWER-AI S2.0”，可以对建筑垃圾和30kg重的物体进行分类，并根据操作者的设定将垃圾分为金属、木头、石头、塑料等各种材料，然后将回收的材料投入回收。
“目前，叶公科技的人工智能轻垃圾分拣设备可以达到90%以上的分类准确率，可以7天*24小时连续工作，每小时可以进行4000次分拣，远高于人类每小时2400次的平均水平。叶公科技的重型垃圾分拣设备每小时可以进行2000次分拣作业，远远超过人工分拣效率。”莫卓阿说。
困难重重，道路漫长。
然而，垃圾分拣技术难度和实际工作条件比预想的要复杂和恶劣得多。
机器人当用于垃圾分类时，通常需要满足一些先决条件，例如分拣对象的相对标准化。目前看来，第一，垃圾分类还没有标准化，机器人智能化能达到多高的水平还有待发展，软硬件难以兼容；第二，即使技术能够实现，也要考虑实际应用的成本。
莫卓亚指出:“垃圾分拣设备实际上是光机电视觉一体化的综合应用。首先，依托成熟的传感技术，如传感器、计算机视觉等。，每个环节中流通的垃圾和行为都可以被数字化。同时，为了使识别准确率足够高，必须进行一定的数据积累和训练。"
目前，基于神经网络的图像分类算法已经比较成熟，但是对足够数量的训练图像集有很大的需求。由于神经网络算法是一种数据驱动的方法，对数据量和训练样本质量要求较高。数据量越大，识别和判断越准确。每种垃圾数据集中的图像数量越多，准确率越高。
垃圾检测的图像数据集完成后，可以使用目前主流的深度学习检测算法实现批量垃圾的分类。像垃圾分类器一样，理想的垃圾检测器需要大量的“垃圾”标记数据来支持。但相对于分类数据集，检测数据集除了类别还要标注地图位置坐标，更加费力，成为目前最大的挑战之一。
莫卓亚进一步指出:“垃圾分类涉及的环节对实时动态数据的监控和处理要求非常高。无论是垃圾倾倒时的实时筛选、车辆路线的合理控制，还是垃圾工厂的实时反馈，整个过程都需要大数据的支持。”
叶公科技垃圾处理云平台
另外，大负荷、长行程的高速分拣。机器人控制技术也是一个难点。最后，机器人控制、边缘计算、云处理的全面联动，才能成就这个庞大的装置。
最后，结合垃圾分拣技术，分拣设备的材料强度必须非常高，同时还要耐腐蚀，能承受真空和高压，能抵抗里面垃圾的刮擦。
除了技术瓶颈，更现实的问题在于“成本和收益”。博肯特董事长王跃超指出，去年做了一个案例，但至今没有推广。问题是终端客户接受不了这么高的成本。
美卡曼德CEO邵天澜也认为:“垃圾分类的单位价值太低，一个机器人忙碌的一天并不重要。在有限简化的场景下做一个demo相对容易，但是要经济稳定就比较难了。"
曾投资环卫企业的峰瑞资本副总裁马瑞也表示，垃圾分类是否是口号还不确定，要看是否会有新的商业模式出现。
阿拉丁智能创始人何晓珍强调:“没有人机协作基于新方法的社区垃圾分类在中国不可行。智力机器人如何处理垃圾分拣链融合才是真命题。"
可以预见，人为的分拣将被机器智能使用分拣逐渐取代。垃圾处理将真正成为流水线作业，用AI进行识别，识别结果交给流水线。机器人或者机器人手臂。分拣，最终会分拣不同类型的垃圾交由垃圾处理厂进行回收、焚烧、净化和生物降解。
莫卓亚笑着说:“AI垃圾分类的大规模普及可能还很遥远，但未来还是值得期待的。每个人都必须与时俱进。从这个角度来说，我们很幸运。我们不仅见证了中国垃圾分类的历史，也深度参与了这段历史，用技术改变了传统行业。”
未来随着5G网络的普及，实时的数据收集、分析和模型优化会让AI的效率更强，变成垃圾。分拣机器人提供云+端+边缘计算的全面保障。