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拾荒也没什么机会了？
在国外，回收机器人越来越多的替代人类做垃圾分类
垃圾问题正如一场正在完全察觉的灾难，正在悄无声息地毁灭我们的地球。我们每天产生的大量垃圾被填埋场，这些填埋场不仅吞噬了宝贵的土地，还对环境和人类健康构成了严重威胁。尤其对于那些拾荒为生的贫困群体而言，他们的健康风险更加凸显。在此背景下，人工智能（AI）的崛起正在为垃圾分类回归带来革命性的改变，提供了新的解决方案。
视频介绍基于人工智能算法的垃圾分类
垃圾的破坏
垃圾填埋场的不断扩展对自然环境造成了极大的破坏。以美国为例，由于垃圾填埋场的建设，已经损失了相当于马里兰州的土地。填埋场不仅占用了森林和可居住土地，还对当地社区的健康产生了必然的影响。研究表明，垃圾填埋场附近的儿童可能面临12%的先天风险，同时垃圾填埋场的排放物也降低了房产价值。
展示了两种方式在效率、准确性、成本、环境影响等方面的差异：
| 特性 | 人工智能垃圾分拣系统 | 人类拾荒分拣 |
|---|---|---|
| 效率 | 高速处理大量垃圾，24/7不间断工作，不受疲劳影响。 | 受体力限制，工作速度较慢，需要休息。 |
| 准确性 | 使用机器学习和视觉识别技术，可达到高精度分类，减少误分类。 | 准确性受个人经验、视力和注意力影响，易出错。 |
| 成本 | 初始投资高（硬件、软件开发），长期运营成本低（维护、能源）。 | 劳动力成本较低，但长期健康成本和效率损失可能较高。 |
| 适应性 | 能够通过算法更新适应新的垃圾类型和分类标准。 | 适应新垃圾类型和分类规则需要时间和培训。 |
| 环境影响 | 减少对人类健康的直接风险，如接触有害物质。 | 长期暴露于有害物质中，可能对健康造成严重损害。 |
| 持续性 | 可持续工作，无需轮班或休息。 | 需要定期休息和轮班，工作时间受限。 |
| 灵活性 | 在固定地点高效运作，处理大批量垃圾。 | 更灵活，可以在不同地点作业，适用于小规模或分散的垃圾收集。 |
| 技术依赖 | 高度依赖技术，需要专业人员进行维护和升级。 | 技术依赖较低，但效率和准确性受限。 |
对于拾荒者而言，他们通常在垃圾填埋场或城市垃圾收集点工作，这些环境不仅脏乱而且充满危险。他们经常接触有害的化学物质和针对性的物品，长时间暴露于这些生命周期环境中极极大程度地破坏了他们的身体健康。
人工智能的崛起与挑战
垃圾分类是处理垃圾问题的关键步骤。然而，目前大多数垃圾分类仍依赖人工，效率低下且容易出错。传统的分类过程不仅劳动密集，而且由于分类不准确，会导致可回收物品的污染，减少收回的收益。
美国媒体报道垃圾分类的应用场景
在此背景下，人工智能的应用极其重要。AI技术的出现，为高效垃圾分类带来了革命性的变化。通过利用机器人和机器学习技术，AI能够、准确地分类垃圾，并提高回收效率例如，EverestLabs 的机器人平台 RecycleOS 可以以超过 95% 的准确率分类物品，这种分类不仅提高了回收率，还大大降低了人工成本。
AI的另一个重要应用是通过视觉和移动算法来识别和分离各种材料。这些技术可以有效地识别和移除移动，减少恢复物体对计算机的污染。例如，Glacier的AI模型可以准确识别30多种不同的物品，确保最终产品的质量和价值。
机器人技术
机器人技术在垃圾分类中的应用正在改变废物处理的模式。与人工分类相比，AI机器人可以以更快的速度和更高的准确度进行分类。AMP公司的搬运系统能够在每分钟600英尺的传送带上进行数千次挑选，这种分类方式不仅减少了人工高效劳动，还提高了废物处理的货物。
图形识别分类垃圾
技术的进步也带来了新的价值创造机会。通过这种实时监测和精准分类，企业可以找到特定类型的再生材料，满足市场需求，从而增加收入。
AI与可持续发展的未来
实现可持续发展的目标，需要技术和个人行为的双重努力。AI驱动的分类系统不仅提升了恢复效率，也为跟踪和短期恢复绩效提供了障碍的工具。这些系统的精细化能力能够帮助实现2030年美国国家恢复目标的进展，同时促进循环经济的发展。
| 特性 | 人类拾荒分类 | 人工智能垃圾分类 |
|---|---|---|
| 健康风险 | 直接接触有害物质，如重金属、化学制剂等，可能导致中毒、皮肤病、呼吸系统疾病等健康问题。 | 通过机器隔离，避免人类直接接触有害垃圾，降低健康风险。 |
| 安全性 | 存在割伤、刺伤、感染等物理伤害风险。 | 机械操作，减少了物理伤害的风险。 |
| 效率 | 手工分类速度慢，且容易疲劳，影响工作效率。 | 高速自动化分类，24小时不间断运行，效率远超人力。 |
| 准确性 | 准确性受个体经验、注意力和健康状况的影响，容易出现误分类。 | 使用图像识别、传感器等技术，准确率高，可达到95%以上。 |
| 环境影响 | 分类过程中可能产生二次污染，如灰尘、有害气体排放。 | 封闭系统减少污染扩散，有助于环境保护。 |
| 成本效益 | 劳动力成本低，但长期医疗成本和效率低下可能增加总体成本。 | 初始投入成本高，但长期节省劳动力成本，提高回收质量。 |
| 可持续性 | 难以应对大规模垃圾处理需求，且依赖人力的可用性和健康状态。 | 可持续处理大量垃圾，且易于扩展和升级。 |
| 技术进步 | 难以适应快速变化的技术和分类标准。 | 能够通过软件更新和硬件升级快速适应新技术和标准。 |
| 社会影响 | 提供就业机会，但工作条件恶劣，缺乏职业保障。 | 可能减少低技能工作机会，但同时创造高技能维护和管理岗位。 |
然而，技术的每一个进步解决垃圾问题的部分答案。个人的行为同样重要。我们人都应该收获地处理结合废弃物，遵守减少、再利用和回收的原则。只有将技术与个人行动相相，才能显着减少垃圾填埋场的压力。
拾荒者是否可以转换成人工智能拾荒分拣机器的小型化的拥有者？
在我国，从事基层的垃圾分类拾荒者的确切人数，数据随时间而变化，而且由于拾荒者的工作性质往往非正式且流动性大，精确统计非常困难。根据不同的资料来源，我们可以看到以下几个时间点的估计：
2005年：有报道指出，全国668个城市中，依靠拾荒为生的约有230万人。
2006年：同一时期的数据也提到中国668座城市中拾荒者有230多万。
2014年：美国记者艾明德在其著作《垃圾场星球》中提到，中国至少有1000万拾荒者，是世界上拾荒者最多的国家。
2015年：北京地区的拾荒者人数达到顶峰，有报道说最多有17万名拾荒者。
2021年：北京的拾荒者人数已缩减至不到10万。
2018年：有报道指出中国有超过600万拾荒者。
2024年：最新的信息显示，中国有超过600万拾荒者，但具体数字可能已经有所变化。
在我国，探讨人工智能拾荒分拣机器的小型化和租赁商业化的概念是一个有趣的发展方向，它结合了技术创新、商业模式创新和可持续发展的理念。下面我们将从几个方面探讨这一可能性。
1. 小型化的优势
空间适应性：小型化的设备可以放置在更紧凑的空间内，如居民小区、商业区、学校、医院等地方，提高现场的即时分拣能力。
移动性：更小的尺寸意味着设备可以更容易地移动，甚至设计成便携式或半永久性装置，便于在不同地点之间部署。
成本效益：小型设备的生产成本通常较低，这可能会转化为更低的购买或租赁价格，使更多用户能够负担得起。
2. 租赁商业模型
降低初始投资：对于许多组织来说，租赁可以避免高昂的初始资本支出，使得先进的分拣技术更加普及。
灵活性：租赁合同可以根据客户需求调整，提供短期或长期租赁选项，甚至包括服务升级条款。
维护与更新：租赁商通常负责设备的维护和更新，减轻了用户的后勤负担，并确保技术保持最新状态。
财务优化：租赁费用可以作为运营成本处理，而不是固定资产投资，这可能有利于公司的财务报表和现金流管理。
3. 市场潜力
城市化进程：随着城市人口的增长，对高效、即时的垃圾分类解决方案的需求也在增长。
政策推动：政府对垃圾分类的重视和相关政策的出台，为租赁模式提供了良好的外部环境。
环境意识：公众对环境保护的意识增强，更倾向于支持和采用环保的解决方案。
4. 实施考虑
技术成熟度：小型化设备必须保持足够的性能和可靠性，以满足商业需求。
市场教育：用户可能需要时间来接受新技术，因此市场教育和示范项目是必要的。
服务网络：建立一个响应迅速的服务和支持网络，以确保设备正常运行和用户满意度。
5. 案例研究与合作
与地方政府合作：与地方政府合作，将小型分拣设备引入公共设施，作为试点项目。
与物业和社区合作：与物业管理公司和社区组织合作，提供定制化的租赁方案，以提高居民参与度。
人工智能拾荒分拣机器的小型化和租赁商业化是一种可行且有前景的模式，它不仅能够促进资源的有效回收，还能降低进入壁垒，让更多组织和个人受益。然而，成功实施这一模式需要克服技术、市场和运营上的挑战，以及构建强大的合作伙伴生态系统。
垃圾危机的解决需要全球的共同努力，而人工智能的进步需要为这一目标带来高效的新希望。人工智能不仅为垃圾分类提供了分类，还隔绝了有毒有害垃圾对人类的危害。
