新浪科技 杨雪梅
今天你的城市开始“垃圾分类”了吗？
上海先行示范，北京、天津、重庆、成都、西安、武汉等46个重点城市也将有望在2020年底前，基本建成垃圾分类处理系统。
垃圾分类本质上是件对社会和环境利好的事情，可是，严苛的分类标准和条例却让大家叫苦不迭，由于人为处理较为复杂、意识和习惯未形成，“垃圾分类难”深深困扰着大众。
有人指出，人工智能这几年发展迅速，能不能通过AI手段和技术来解决垃圾分类难题呢？
甚至，是否有望出现一款分类准确、价格便宜、适合个人使用的智能垃圾桶？
“垃圾分类”中的真实需求是什么？
“猪骨头是干垃圾，鸡骨头却是湿垃圾；小龙虾壳是湿垃圾，螃蟹壳却是干垃圾”“996上班族不配扔垃圾”“确认过眼神，都是偷偷丢垃圾的人”…… 随着上海生活垃圾管理条例的正式施行，以及严格的惩罚措施，网友直呼“史上最严垃圾分类措施”来了。
其实，这些调侃背后，代表了大众真实的垃圾分类“痛点”。
在上海的小语(化名)表示，最头疼的是分不清干垃圾和湿垃圾、但是查询又很麻烦。她以前有时会闭眼扔干垃圾，但是条例实施后，会有人现场监督检查，扔错要罚款。
“湿垃圾需要破袋，尤其是真空小包装的鸭脖之类，有的时候需要把骨头从每一个袋子里拿出来，还挺麻烦。”
小语表示，其实很多的麻烦存在于路上，比如赶时间，上班路上吃个包子或者鸭脖，可能一条路都找不到一个湿垃圾筒。
此外，扔垃圾也会限定时间，同样在上海的工作的林琳(化名)常常抱怨扔垃圾的时间太短了，完美错过上下班时间，大夏天就比较闹心，尤其厨余垃圾很容易发酵。她也很少使用软件具体去查询分类，“很多时候是凭感觉分的”。
在林琳看来，目前国内的现状是湿垃圾很多。我国生活垃圾最主要的构成部分是厨余垃圾，超过60%，有的地区甚至达到70%至80%，对比欧美国家，他们的厨余垃圾占到25%左右。含水率很高、容易腐烂降解的湿垃圾在一定程度上带来了很多现实困难。
随着垃圾分类成为今夏最热话题，国内互联网、科技公司纷纷推出了小程序、App等查询应用，包括百度、搜狗、科大讯飞等公司均推出了相关的智能查询功能。支付宝、微信上也有不少相关小程序和小游戏。这些应用的特点大同小异，主要以查询为主，支持语音、图像查询。
涌现的App或者小程序真的有帮助吗？确实有很多用户在必要的时候会使用。但是也有一些像小语一样，认为搜索查询很麻烦的用户。“我觉得扔垃圾的成本变高了，可能有的人受教育程度不高，或者是年纪大了，学习本身成本也很大。”她说到。
此外，由于数据库不够丰富和庞大，很多用户使用之后也会吐槽，“普通的不用问，想问的它不懂”。后期，用户养成一定分类习惯后，除非遇到罕见垃圾，在关键时刻可能会起到作用，否则使用频率可能不会很高。
“想要一款扔进去、自己分的垃圾桶”
相比较查询垃圾类别，新浪科技调查发现，一些上海的居民更希望能有一款能帮自己自动分类垃圾的智能产品，而不只是简单的查询系统。
有网友也坦言，识别垃圾种类并不难，难的是代替人类分类垃圾的过程。
小语告诉新浪科技，自己最希望能有一个智能垃圾桶，能让扔垃圾更方便，“也就是说，在扔垃圾的时候，可以一下子搞明白是什么垃圾，然后有垃圾桶可以扔”。她对智能垃圾桶的期待是：分类准确、价格便宜、清洁方便、没有异味。
那么，目前AI技术的成熟度，是否支持这样的产品实现落地？
在接受新浪科技采访时，人工智能技术与服务提供商第四范式的技术人员表示，垃圾分类中所涉及的计算机视觉技术包括了图像分类、图像定位、图像检测等环节。
例如在垃圾分类的场景中，首先需要将带有不同垃圾种类的图片进行标注，标注是为了告诉计算机图像中出现的是可回收、厨余、不可回收等不同类型的垃圾，以及垃圾在图像中的位置等信息，作为训练模型的原始数据。
模型训练好后，可以将新的图片输入给模型，模型会识别、定位出是哪种类型的垃圾以及所在的位置，从而实现垃圾分类的需求。
“目前计算机视觉技术已经相当成熟，第四范式在计算机视觉领域已经有了深厚的积累。能否投入使用的关键在于模型识别的精准度，而影响模型精准度的关键在于原始数据量的质量的大小。原始数据质量越高，数量越大，训练出识别准确率高的模型几率越大。”
上述技术人员表示，数据库中包含是经过标注过的数据，标注的质量越高，AI训练的效果越好。
但目前，最大的问题是，标注数据的过程更多的是由人工来完成，现阶段还无法由AI来实现。虽然一些研究者正在探索自动标注数据的工作，但离真正应用还存在很长的距离。
此外，值得思考的是，如果将来各个城市的垃圾分类标准不统一，也将会对AI提出更高的要求。
其实在国外，已经有相关相对简单的智能产品推出，比如一款可以认识垃圾属性并自动的垃圾桶Oscar。但是这样的产品会适合国内的垃圾分类环境吗？
每个垃圾箱旁边有一个AI设备太难了
2018年，国外一家公司推出了智能垃圾桶Oscar。它可以识别被放入的垃圾种类，自动将垃圾分类。其外观类似一个收纳柜，内部分为左右两个区域，顶部设计了感应功能，垃圾桶盖会在用户靠近时自动打开，垃圾通过投入口进入桶内后，通过扫描分析，会将垃圾自动分类，比如香蕉皮自动滑入不可回收箱，纸类物品则滑入可回收箱内。
据了解，Oscar的背后有个强大的数据库，通过摄像头扫描物体后，进行后台匹配，最终得出垃圾属性。而不在数据库里的垃圾，将无法被识别。不过，遇到不可识别的垃圾种类时，用户可以通过按钮手动分类，而垃圾桶也就记住这个物品分类，上传至数据库，方便以后的识别。
这款垃圾桶还需要在网络环境下才能运作。该产品众筹时的价格为1000美元，目前尚未上市。
不过，这款产品看起来可能符合用户的需求，但昂贵的价格、稳定网络环境的支持，显然不适合大多数的家庭，铺设到社区也需要很高的成本。
此外，面对国内干湿垃圾、厨余垃圾等更加复杂的分类，则需要更复杂的数据库，搭建起来又是一项庞大的工程。有网友就担心Oscar这样的垃圾桶在使用程度上，可能并不比传统的分类垃圾箱省事多少，而且误判应该不会太低。
在谈到智能垃圾桶时，林琳就认为，智能垃圾桶的成本相对于个人来说太高了，“如果有更适合分装的垃圾袋就好了”。
“我觉得AI帮助垃圾分类也在B端，最后专业化的分解当中，而不是体现在每个垃圾箱旁边有一个AI设备，这件事情是反经济规律的一件事情。” 接受新浪科技采访时，搜狗公司CEO王小川认为。
目前，在对B端的的垃圾处理上，国外已经有公司在做这样的事情。
印度尼西亚有一家叫Gringgo的公司，致力于使用AI技术进行垃圾分类与回收。他们在印尼城市Denpasar和数据公司Datanest合作，使用大量图片训练出了可以快速分类不同种类塑料的模型。
Gringgo公司用图像识别技术构建了一个AI工具，用户用手机拍照上传后，不仅可以为不同的垃圾进行分类标记，还可以分析出其中可回收的塑料垃圾值多少钱。未来，这家公司可能会与Google AI的专家合作，将更多AI技术融入到他们的垃圾管理系统。
目前来看，指望通过AI产品来完全代替人们解决分类需求，似乎还比较遥远。王小川表示，“这个事情我们还在观察，我是支持居民对于环保和垃圾分类有这样一个概念，我也期待能减低普通消费者的负担。但可能简单的分类大家容易判断，最后还是得有专业的机构在B端能够做专业化的分类体系。”
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