日前，國家發展改革委、住房城鄉建設部聯合印發《“十四五”城鎮生活垃圾分類和處理設施發展規劃》，明確統籌推進“十四五”城鎮生活垃圾分類和處理設施建設工作，加快建立分類投放、分類收集、分類運輸、分類處理的生活垃圾處理系統。并提出到 2025 年底，全國城市生活垃圾資源化利用率達到60%左右。

盡管近年來我國生活垃圾分類和處理方面成績可圈可點，但在部分城市和社區，垃圾分類仍是一個棘手的難題。

日前，清華大學精密儀器系教授朱榮帶領團隊研制出一種多功能感知觸覺傳感器，它采用類皮膚的多層結構，將多模感知原位集成，實現對觸感、物感、溫感等多種感知的高密度集成，將觸覺傳感器應用于機器手抓握感知，實現了對物品的形狀、大小和材料等多屬性識別，并成功應用于垃圾分類。

垃圾分揀成難題

截至去年底，我國開展垃圾分類先行先試的46個重點城市中，生活垃圾分類小區覆蓋率已達86.6%，生活垃圾平均回收利用率為30.4%，廚余垃圾處理能力從2019年的每天3.47萬噸提升到2020年年底的每天6.28萬噸。

但城市居民在投放垃圾時，還離不開監督員(督導員、引導員)。實際上，因為部分人分類意識或分類知識的欠缺，不少社區會在垃圾桶前安排督導員進行投放指導。部分小區因源頭分類難以推行，干脆配備專人值守垃圾桶前，對居民堆放的垃圾進行破袋和二次分揀。

我國尚未建立有效的法律法規、約束政策和經濟激勵機制，政府、居民和企業在垃圾分類中的不同環節缺位明顯。雖然我國居民垃圾分類知曉度高達90%，但能夠參與并比較準確完成分類的人群只占總數的20%~30%，能長時間堅持的人更少。

人工智能垃圾分揀機器人的工作原理

1、人工智能算法通過海量的圖像對機器人進行訓練，無論廢棄物是否完好無損、是否有凹痕、是否被壓碎、是否被扭曲、是否被部分遮擋等各種狀態之下，機器人都可以識別，并且從傳送帶上準確地抓取要回收的物料，投放到相對應的料框中。只要是人的眼睛能一眼就識別的東西，人工智能都能識別。

2、人工智能軟件與高速分揀機器人相結合，類似于人腦的神經網絡系統和人的雙手相結合，具備了識別和執行的能力。

3、人工智能還具有強大的遷徙學習能力，可以通過云端大腦，與部署在各地的機器人實現數據共享和遠程智能提升。例如，部署在某垃圾分揀中心的機器人可以向部署在全國各地不同的機器人學習，機器人與機器人之間還可以互相繼承廢棄物識別的經驗。

垃圾分揀機器人是否會取代人工垃圾分類？

垃圾分類推行以來，像智能分類垃圾桶、餐廚垃圾破碎機都是“被帶貨”對象。而且，垃圾分類帶動一批垃圾分揀員的市場需求，經常會有類似“垃圾分揀員成為高薪職業”“垃圾分揀員缺口很大”這樣的報道出現。其實垃圾分揀員的工作并不是普遍都像外界傳言那樣“月薪過萬”，而且除了再生資源分揀的工作環境好一些，其他分揀都夠得上“臟活、累活”的標準了。

鑒于各種原因，成本高、工作累、分類難等等，一些企業就盯上了“人工智能機器人+分揀”這個選項。縱觀目前的環衛市場，機械化、智能化、數據化的趨勢越來越明顯，智慧環衛頻繁接觸“黑科技”，現在輪到垃圾分揀也不難理解。

雖然不能完全代替垃圾分類消費端的工作，但是輔助垃圾分類，提高效率還是有重要作用的。尤其是在垃圾分類推廣期和生活習慣的過渡期，垃圾分揀人工智能化能夠起到良好的助推作用。其實早幾年就有了智能垃圾分揀設備和系統的出現，垃圾分揀機器人甚至出現在了日本這樣一個垃圾分類范本國家。這些垃圾分揀機器人內置機器學習軟件和圖像數據庫，視覺傳感器、分揀算法、吸盤、抓握臂……滿滿都是高科技。

既然垃圾分揀機器人如此智能，還需要人工分類嗎？首先，要過技術關，垃圾分揀機器人能識別的物品不能全覆蓋，且正確率還無法突破100%。其次，成本也是一大難關。曾有相關企業透露，研發垃圾分揀機器人的成本高達幾十萬到上百萬1臺，更何況售價。這意味著至少目前，不是哪兒都能用得起，或者愿意以如此高昂的成本用垃圾分揀機器人的。

結語

我國環保產業正處在轉變發展方式、優化工藝流程的轉型期，迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力，從而推動傳統的機械物理化處理模式向數字化、智能化、網絡化的處理模式轉變。機器人每分鐘可以分揀70多件物品，速度大約是普通人的兩倍，工人沒辦法承受這么高強度的勞動。有了這些智能機器人的幫助，我們相信，未來廢棄物回收工作將完全有可能實現無人化，從而解決了垃圾分揀中心長期存在的人員短缺問題，并大大減少因為疲勞造成的人工分揀誤差。