AI在“垃圾经济”新风口的机遇和挑战
被垃圾逼疯的上海宁最近成为其他省市的快乐源泉，贡献了诸多精彩段子。不过不要紧，忙着“哈哈哈”的网友很快得知，到2020年底，包括北京、天津、上海、重庆、深圳等先行先试的46个重点城市，要基本建成垃圾分类处理系统。
一时间，垃圾分类成为热议话题，也催生了“智能垃圾经济”的新模式和新的成长空间。根据方正证券消息，仅生活垃圾分类就会为市场带来1万亿元左右的增量，其相关板块的利润增速或空间弹性将至少在30%。
先行开始垃圾分类的上海，目标是到2020年打造60个人AI深度应用场景。7月2日，上海发布第二批AI应用场景需求，包括生活垃圾分类应用等共计28个场景。上海城投环境（集团）有限公司科技信息部主管陶俊杰表示，“如果前端分得不好可能会引起后面终端处理的问题，因此发布的场景应用需求第一块就是针对小区垃圾前端的识别。”
日常中，每个类别的垃圾往往包含了各式各样的内容，仅凭经验，人们在分类投放时难免出现偏差。得益于AI的赋能，垃圾分类识别正变得精准高效。
AI用于垃圾分类，业界早有过相关的讨论，主要有三种方案类型：第一种方案，是把垃圾的相关信息制成表格化数据，然后用传统的机器学习方法实现分类；第二种方案，把所有的垃圾分类信息做成知识图谱，每一次查询就好像翻字典一样查阅信息；第三种方案，借助深度学习方法，来对垃圾进行识别和分类。例如每次给一张垃圾的图片，让模型识别出这是属于哪一种类别的：干垃圾、湿垃圾、有害垃圾还是可回收垃圾。
第三种方案正在成为主流。并由此拓展出两种分类方式：一种是单一目标分类，即对整张图片进行分类，为图片给出唯一的分类标签；另一种是多目标检测分类，是对图片中的多种垃圾做定位及单独分类。前者在技术上相对容易实现，近期比较热门的几个手机垃圾分类APP都是使用这种技术。后者虽然更为实用，但研发难度更大。
太古计算总经理陈伟认为，在深度学习出现之前，可变形部件模型（DPM）一直是流行的目标检测的新方法。深度学习出现后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN为代表的两阶段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet为代表的单阶段算法成为主流。前者是先由算法生成一系列待检测目标的候选框，再通过卷积神经网络进行候选框的分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。
太古计算目前正在进行垃圾分类识别相关方案的开发，采用深度学习技术训练，产品可实现上千种类别识别。据展示图例来看，识别精准度较高。
浙江是全国唯一一个在农村展开垃圾分类的省份。在最初的推行阶段，村民面临着没有垃圾分类习惯、不清楚如何分类等难题，往往厨余垃圾、残砖破瓦，甚至农药瓶等都混在一起，给后续处理带来很大难度。而在金华永康南部的某个村子，在采用了海康威视的智能摄像机和智慧音柱的方案后，情况有了明显好转。
智能警戒摄像机可以准确检测到监控范围内的人体和车辆，当摄像机发现是有人经过划定好的投递垃圾区域时，就会传递信号给智慧音柱，随后音柱就开始自动播放预先储存的音频文件，如：垃圾请分类入桶，餐厨垃圾扔绿桶，其他垃圾扔黄桶，从而提醒村民进行垃圾分类投放。由于摄像机内置有智能检测算法，当经过的是猫狗等动物时，摄像机能判断经过的不是人体，因此不可能会受到干扰而误导音柱。
平安智慧也看上了“垃圾生意”，正在针对垃圾分类全流程搭建智慧分析管理平台。据其智慧垃圾分类项目负责这个的人说，政府在进行生活垃圾管理时会遇到一些难点：如统筹少、数据分散、监管主体增多、考核难等，如何为其提供系统性管理平台是平安的研究方向。
根据规划，在这一平台中，三大层次递进发挥作用：底层为大数据支撑体系，构建了智能调度模型、全流程考核评估模型以及检查点抽样模型；中层的多功能模块则包括从投放、收运到处理的全程分类，以及用以实效评估的全套督导考核体系；前段则以统筹型数据作展示。简言之，关于垃圾从源头到末端的定量监管、各环节工作的评估与绩效，平安智慧希望在这一个分析管理平台上得以实现。未来，这一平台将结合物联网、视频采集技术，精准追溯各环节的垃圾投放、收运，杜绝混装等违规操作，并成为处罚的依据。
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1.招标条件本招标项目商州区可回收垃圾资源利用中心建设工程已由商州区行政审批服务局以商州行政审批审字【2022】43号批准建设，招标人(项目业主)为商洛市商州区城市管理局，建设资金来自财政，项目出资比例为国有资金100.00%。项目已具备招标条件，现对该项目进行公开招标，特邀请有意愿的潜在投标人
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