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让 AI 帮城市倒垃圾,暂时可能还没戏
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传统的人工垃圾分类处理流水线 而处理工厂的智能自动化, 一旦能够普及应用,就可以让这些分拣工人离开那些危险的岗位了。 前不久,北美纸箱包装委员会就与阿尔卑斯废物循环利用,以及 AMP 机器人这两家公司合作,在工厂中安装了 AMP 公司的 Cortex 分类机器人。 这种机器人配备了像蜘蛛一样的机械臂,利用摄像机向云端大脑传递影像信息,机器学习算法识别出传送带上的废物,机械臂就会对其进行分拣。 目前,机器人能够达到高达 98%的分类准确度,每天工作大约 16 小时,每分钟可以做出 60 次分拣动作,远高于人类每分钟 40 次的平均值。 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。 标签:
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