機器之心原創(chuàng)，作者：微胖。

編者按：即使是在采用單流回收、后端嚴重依賴先進分選技術(shù)的美國，大多數(shù)回收商對機器人和 AI 技術(shù)仍持觀望態(tài)度。他們認為，還需要五到十年，機器人技術(shù)才能達到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的目的。即使在已經(jīng)采用這些技術(shù)的先驅(qū)流水線上，因為處理速度的局限性，機器人被放在整個流程的最末端，負責質(zhì)量控制，可有可無。驅(qū)動美國回收商嘗試機器人和 AI 技術(shù)的驅(qū)動力，在中國都不算成立。中國的窮人文化決定了我們的核心問題遠非技術(shù)，而是其他。

一個陽光明媚的日子，放飛氦氣球，看著它漂浮在天空中，你應(yīng)該會感到一絲興奮與驚喜，

甚至還有對自由的渴望。

你不會追問，這支氣球后來去了哪兒？

著名的兒童作家　Audrey Wood 在一本名叫 Balloonia 的繪本中告訴小朋友，氣球最終會飛回他們的王國——一個叫 Balloonia 的地方：

在那里，所有東西都是氣球做的，他們每天快樂地生活。

然而，現(xiàn)實世界中的命運遠非如此浪漫：

它可能被混進生活垃圾；又或者飄落在電子垃圾的海洋；它甚至會出現(xiàn)在海鳥的解剖尸體中。

在走向這個不可思議而又悲催的結(jié)局中，氣球一路會經(jīng)歷什么？先進技術(shù)又會讓「最后一程」發(fā)生怎樣的變化？對于中國來說，這些變化又意味著什么？

1 淘金記

被戳破的氣球碎片或許正像種子一樣旅行，隨風飄落在城市附近的某座電子垃圾堆里。

中國制造業(yè)最發(fā)達城市的附近，往往也是垃圾回收產(chǎn)業(yè)的聚集地。從廢品中賺錢的人，誰也不愿意為運費擔負太高的成本。

這里也時常上演最為驚心動魄的一幕：

在電路板被碎尸萬段之前，工人們會將芯片拆解下來。滾動的數(shù)字招牌或者孩子手中的塑料玩具，都需要這些二手芯片。

對于回收商來說，這也是他們最大利潤來源之一。

20 世紀 70 年代，臺灣的廢品加工商給底薪的員工培訓如何分選重金屬，然后他們又將這些知識帶到了大陸。如今，拆解芯片的不再是人工，而是機械。

然而，要讓生意有利可圖，僅僅拆解芯片并不夠，還必須同時回收諸如銅等其他材料。電子垃圾中往往含有大量有價值的金屬，如不銹鋼、鋁、金、銀等。有的含量甚至高于一些礦石，比如銅。

為了獲取貴重金屬，工人（通常是男性）先用混合硫酸、鹽酸等化學試劑制成『王水』，后將電子廢品進行『燒洗』。銅鐵分離之后，再以硝酸溶解燒洗物，經(jīng)土法工序，得到黃金。

處理后的殘余液體被直接倒入當?shù)厮?，而剩余垃圾（包括氣球碎片）被拉到附近土坑堆砌，這里可能是村民祖輩的墳地。

貴嶼，不過現(xiàn)在政府已經(jīng)開始整治環(huán)境。

當小米得意地宣布徹底消滅中國山寨機的時候，它沒有提醒大家事情的另一面：

電子產(chǎn)品的價格越低廉，也意味著用戶淘汰成本更低。

AI 和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也會帶來更多電子垃圾，因為新技術(shù)給了人們更多更新?lián)Q代的理由。你僅需想想智能手機從單攝到「浴霸」，才過了幾年時間，誰又關(guān)心電子垃圾流向何處？

單就技術(shù)而論-，現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)保證電子垃圾回收的安全、高效和環(huán)保，光學分選和 AI 可以進一步提升回收的質(zhì)量。

在處理電子垃圾之前，通常需要人工拆除屏幕等可能危害環(huán)境的部件，然后將剩余部分送進破碎機，加工成碎片。

面對一堆混合碎片，一塊高強度磁鐵就可以吸出所需的鐵；而對于那些沒有磁性但同樣值錢的金屬，比如鋁和銅，工廠通常利用渦流電進行分選：

當金屬落到磁場中，即使是不受磁鐵吸引的有色金屬，也會因為磁鐵使金屬內(nèi)部產(chǎn)生電流，使得金屬自身產(chǎn)生了磁場。

當這種磁場和金屬所經(jīng)過的磁場互相作用時，金屬就會被推到了一邊，跳進相應(yīng)的回收桶中。

比如，如果我們想分離鋁和銅，只要調(diào)到合適的頻率，鋁會比銅被推的更遠。結(jié)果，銅直接落下來，而鋁落到另一個桶中。

渦流分選設(shè)備僅需一個大的環(huán)形磁體和頻率調(diào)節(jié)器，成本不高，這也是目前最為常見的廢金屬分選技術(shù)。

不過，這樣的分選技術(shù)還不夠精細，往往還會出現(xiàn)大量遺珠，另外，回收商也要考慮客戶對分選結(jié)果的高質(zhì)量要求：

比如，９５％和９９％的鋁含量，聽起來差別不大，但在金屬回收行業(yè)，意味著天壤之別。做到這一點，意味著穩(wěn)定客戶群和更多利潤。

為了不在粉碎機中稀釋特定材料的濃度，如果一部手機的構(gòu)成是已知的，拆解過程就能實現(xiàn)自動化。蘋果 Daisy 機器人利用 AI 辨別 15 種型號的 iPhone，可以按照屏幕、電池、攝像頭的順序非暴力拆開手機，并將有回收的利用價值的金屬留下，包括稀土。雖然環(huán)保，但從目前來看，成本昂貴，或許只能是回收行業(yè)未來的一個方向。

因此，光學分選、人工智能也被用來提升既有分選結(jié)果的的質(zhì)量。

所謂光學分選，其實就是識別鋁、銅、鋅、不銹鋼和黃銅等都在可見光和近紅外光譜中的特殊「指紋」。

盡管他們的光譜反射性非常相似，但可以借由高光譜成像系統(tǒng)捕獲到圖像，使用分類算法（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）分析金屬的反射率，進行正確分類。

機器人，比如 ZenRobotics Heavy Picker 除了分揀建筑垃圾和生活垃圾，現(xiàn)在還可以借助形狀、顏色、大小等特征識別金屬物體，如銅，黃銅，不銹鋼，鋁或鋅。

不過，機器人的分選速度遠不及光學分選：

在某些情況下，光學分揀機每 0.06 秒就能進行一次分揀，最快的機器人需要 0.75 秒。

面對高吞吐量的業(yè)務(wù)場景，既要追求高質(zhì)量又盈利，幾乎當前所有分揀機器人都搞不定。

機器人制造商也都承認，機器人是對光學分選機的補充。

「(機器人) 的設(shè)計初衷并不是為了處理如今由光學分揀機分揀的大量垃圾?！筍adako 公司在接受采訪時明確道。

AMP Robotics 也表示，自己的系統(tǒng)僅僅是可以取代流水線上「最后一班崗」的那臺光學分選機，畢竟光選機太貴。

當然，人工智能的用途還不止于此。

為了進一步提升系統(tǒng)回收的純度，針對機電部件震動對成像產(chǎn)生的干擾，一些廠家還利用人工智能技術(shù)去除噪點，增強成像清晰度。

采用機器人技術(shù)最多的是回收設(shè)備廠商（藍色），其次是 PET 塑料回收公司那（綠色）以及電子垃圾回收企業(yè)（黃色）。

數(shù)據(jù)來源：How recycling robots have spread across North America

目前，大概只有兩家美國電子垃圾處理企業(yè)采納了機器人（上圖）。至少，在 2017 年中國禁止進口洋垃圾之前，他們有更加劃算的處理方式：

傾倒給發(fā)展中國家。

一些電子產(chǎn)品的生產(chǎn)企業(yè)曾計算得出，回收處理 1 噸電子垃圾的費用為 400 至 1000 美元，而出口同等垃圾的費用則只需 10 至 40 美元。

「一套完整的電子產(chǎn)品系統(tǒng)運到中國或者非洲等發(fā)展中地區(qū)后，當?shù)厝藭描徸踊蛘咤N子等工具將其拆散。」

不過，當中國發(fā)出禁令后，如何更低成本、更高質(zhì)量消化這些電子垃圾，肯定會成為這些回收商采用新技術(shù)的重要動力。

美國似乎也想當然認為，中國目前也需要一個更好的收集基礎(chǔ)設(shè)施，「這（機器人）正是中國企業(yè)真正需要的東西?！笰MP Robotics 曾說。

事實上，這并非必然。

目前電子垃圾回收正規(guī)軍，大多都在生存線上掙扎，已連續(xù)三年沒有新的正規(guī)軍進入這個市場。

對于他們來說，最根本的問題不是技術(shù)，而是穩(wěn)定貨源：

回收系統(tǒng)的無法規(guī)模化和規(guī)范化，不僅投資的廠房和設(shè)備不能正常運轉(zhuǎn)，就連盈利都成了奢侈，何談技術(shù)升級？更何況中國勞動力成本還沒有高到讓回收環(huán)節(jié)無利可圖。

2 分選、分選再分選

或許，這支氣球會有另一番冒險：

連同生日派對上用剩的瓶瓶罐罐等，被一同扔到社區(qū)生活垃圾箱。

環(huán)顧四周，氣球發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)不僅改變了生活，也改變了垃圾：

除了越來越多的塑料瓶，外賣留下的塑料盒，和它一同擠在垃圾箱的還有快遞留下的瓦楞紙（OCC）；

而傳統(tǒng)紙媒的衰敗，讓舊報紙（ONP）變得很少見。

在垃圾中轉(zhuǎn)站，這些生活垃圾會躺在一條傳送帶上，工人會將混跡其中的塑料瓶、紙盒、易拉罐等分揀出來。

這正是幾十年前，美國紙質(zhì)加工的手段。

差不多二十年前，機械篩選系統(tǒng)進入市場，可以從混合材料流中剔除瓦楞紙（OCC）和舊報紙（ONP），從而節(jié)省了大量手工勞動。

大約十年前，光學紙張分揀技術(shù)應(yīng)運而生，更方便將現(xiàn)代生活垃圾里常見的塑料、紙張、紙盒、易拉罐等區(qū)分開。

其實，利用光學分選塑料的歷史可以追溯到上世紀八十年代。最初，這種技術(shù)被用來分類西紅柿、大米、咖啡豆和其他農(nóng)產(chǎn)品，后來被用于塑料分選。

由于不同的有機分子吸收不同波長的光，機器能夠借助這些基本信息確定塑料的類型并進行相應(yīng)的分類，而且不受塑料物理形狀影響（塑料瓶還是碎片）。

其中，近紅外設(shè)備更快、更便宜，在市場上占據(jù)主導地位：

它不僅可以識別 PET、HDPE 和其他混合塑料，在塑料容器與紙張分選時，效果也最好。

需要說明的是，光學分揀，效果最好，通常是在機械預處理基礎(chǔ)上。

早在 2008 年，中國奧運場館的垃圾處理就采用了這種技術(shù)。據(jù)報道，分揀出來的物品純度可達到９０％以上。

不過，光學分選也有自己的短板：

因為看不到，無法分辨相同材料的不同物體之間的差異。例如，PET 熱模（不具有回收意義）和 PET 飲料容器。也不能從有顏色的 PE 瓶子當中識別白色 PE 瓶子。

因此，一些 AI 公司利用機器視覺技術(shù)，讓機器人做這些光學分選器做不到的事情。即使瓶子可能充滿空氣或皺折，也可能被其他垃圾部分遮擋，算法能夠以非常高的準確度幾乎實時處理這些情況。

不過，速度短板再次限制了機器人在分選過程中的地位：

PET 光學分選機在一分鐘內(nèi)完成 600 瓶，機器人每分鐘可以做 80 到 100 個。工人極限是每分鐘 40 到 50 個左右。

機器速度也就比一個人快一點，甚至不如兩個人。

「除了質(zhì)量控制，我沒有看到機器人在行業(yè)中還有其他工作機會，因為傳送帶移動速度太快了?！箆an Dijk 曾說。

美國的回收商也通常在光學分揀機或其他分揀設(shè)備后面安裝這些機器人，替代人類，作為質(zhì)量控制檢查：

比如，BHS AI 系統(tǒng)就被用于 PET 容器生產(chǎn)線的質(zhì)量控制，從已經(jīng)被分離出來的 PET 中提取鋁和其他有價值的東西。

業(yè)內(nèi)幾乎一致認為，質(zhì)量控制是機器人分揀機的最佳用途。

BHS Max AI

ZenRobotics Heavy Picker 分選生活垃圾

一些創(chuàng)業(yè)公司的最新產(chǎn)品也嘗試將可見光與光學分選儀的集成，提高識別能力。

比如，Bollegraaf 最新 RoBB 機器人利用 NIR（近紅外）和高光譜相機，通過材料識別和 3D 檢測，實現(xiàn)可回收物精確分選。

公司甚至直接將這款機器人稱呼為自動 QC 分揀機器人。

RoBB QC sorting robot

其實，除了這些，AI 還能提供一些光選系統(tǒng)無法提供的價值。

與近紅外分揀機不同，視覺系統(tǒng)不僅可以計算帶下來的不同類型包裝的數(shù)量，還可以識別品牌并估算重量，甚至可以在將來以量化丟失到垃圾填埋場的可回收材料。

而且，一些模型已經(jīng)可以創(chuàng)建每日報告，顯示機器人選擇了什么，它可以回收多少材料，以及回收材料所代表的流的百分比。不僅可以幫助工廠更容易地控制庫存，還能提供工廠全面運行的數(shù)據(jù)。

當許多機器人連接到云端，當一個新的包裝出現(xiàn)在某條分類線上，機器人學會識別分類后，其他機器人也會掌握。

在近兩年，為數(shù)不多的兩三起技術(shù)引進中，美國回收商購買光學分選設(shè)備的數(shù)量多于機器人。一些回收商在談及購買光學分選設(shè)備時，用詞時常是「不得不」，為了提高分選質(zhì)量，賣出更好的價錢。

河北省廊坊市文安縣，也是中國著名的廢塑料回收聚集地，部分私人小作坊依然在「頂風作案」，違規(guī)生產(chǎn)塑料制品。

這和中國的回收現(xiàn)狀形成了鮮明對比：

在中國，一臺二手切碎機，一個大水缸和一輛跑運輸?shù)能?，就可以開始塑料回收。

至于廢紙回收，美國將廢紙分為 51 類，為如何利用提供了一個分選標準，許多造紙廠仍然需要高度分類的纖維進行操作。而在中國大部分地區(qū)，廢紙只有舊報紙、雜志和紙箱三類。沒有得到充分分類的廢紙，只能作為混合紙降級使用，沒有較高的附加值。

事實上，只要人工成本仍然低廉到可以雇人加工塑料，只要人們愿意為穿兩三次就斷掉的拖鞋付費，只有處在城市邊緣的那些拾荒人不愿意被收編，多么先進的技術(shù)都觸及不到核心問題。

與機器人和 AI 相比，出臺更為詳細廢紙分類標準、給廢紙回收企業(yè)更多的稅費優(yōu)惠，讓他們有利可圖，反而更為現(xiàn)實。

畢竟是利潤的刺激，而不是任何道德和技術(shù)，才會將舊塑料瓶罐轉(zhuǎn)變成新塑料瓶。

3 光明的未來

目前，大約有 80 多臺機器人正在美國或加拿大運行或已被購買，從事著住宅和商業(yè)可回物，混合廢物，塑料和電子設(shè)備以及建筑垃圾的分選。

而且，三分之一集中在加州。

這并不讓人意外，這里不僅是全美垃圾回收率高的地區(qū)，也是富有之地。動輒百萬的光選設(shè)備，也只有有錢人才用得起。

在丹麥，也運行著一個類似單流回收技術(shù)的垃圾處理場：

在霍爾斯特布魯市，當?shù)鼐用窨蓪⑺芰侠徒饘倮拥酵粋€垃圾箱，機器人會將對其進行細化分類，僅塑料就能識別出 20 多種。

北美出售機器人的情況，其中ＢＨＳ系統(tǒng)部署最多。從地理位置看，這些機器人已經(jīng)在 15 個州和 3 個省安裝。三分之一在加州。

數(shù)據(jù)來源: How recycling robots have spread across North America

有的回收公司在接受采訪時，透露近期訂購了六臺機器人。理由也很簡單明了：

現(xiàn)在的機器人分選速度已經(jīng)提高到了每分鐘 80 多個，超越了人類極限。在這個有意義的時刻，他們愿意為每臺機器人，移除兩名工人。

機器人價格也沒有貴的那么離譜，至少和光學分選設(shè)備比較起來：

BHS MAX-AI AQC-1 每臺售價 20 萬美元（不包括安裝費、運費、電費和其他費用）；ZenRobotics 一只手臂每小時可以舉起 2000 個重物，舉起 60 磅重的物體。一雙巨臂，需要花費 70 萬至 80 萬歐元。

據(jù)媒體報道，一臺人工智能輔助分揀機的成本可能在 20 萬美元到 90 萬美元之間，有些還需要每年數(shù)千美元的軟件租賃費用。

但是一臺光學分選設(shè)備價格高達百萬美元。

目前，收入共享和租賃模式可以保證回收商們在不破產(chǎn)的情況下，涉足人工智能技術(shù)。

不過，80 多臺機器人的數(shù)字并不算多。從全美最權(quán)威的廢物回收雜志 Scape整理的部分信息來看，回收公司最近兩年重點并非在于先進技術(shù)的引進，而是產(chǎn)能擴張（或許是受中國禁令影響）：

買地、建廠、增加生產(chǎn)線以及并購。

更多回收商仍報以謹慎的觀望態(tài)度。

有的正在評估部署更多機器人的可能性；

有的認為，機器人技術(shù)還有五年的時間才能真正實現(xiàn)它的目標；

有的回收商基于過去幾十年的經(jīng)驗，告誡自己不要在最新和最閃亮的技術(shù)進入市場時就急著投入資金。

想要通過機器人盈利，完全取決于你的挑戰(zhàn)——什么是入廠原料，最終產(chǎn)品目標又是什么：

如果保證不了吞吐量，每分鐘沒有足夠的分選任務(wù)讓機器人 24 小時高速運轉(zhuǎn)，那么，采購這些設(shè)備可能不是最合適的。

而且，回收商還需要計算勞動力成本、雇傭和培訓員工的成本 (這些員工通常從事手工分揀工作)，然后將其與機器人的成本進行比較。

另一方面，制造商業(yè)正在努力贏得回收商的信任。這幾年，機器人也有了更多的識別和分揀能力。

AMP 一開始是做生活垃圾分選的，而且當時只能分選紙盒，如今，他們在兩家電子廢品回收設(shè)施安裝了分揀機器人，正在探索有機和汽車廢料分類；最近，他們還推出了具有雙臂的高性能機器人，能夠以每分鐘 160 件的速度進行分選；

ZenRobotics 以建筑垃圾分類著稱，如今也將分選范圍擴大到了生活垃圾、廢金屬分選。其他機器人也在電子廢料、工商垃圾碎片等領(lǐng)域看到了機遇。

當光學分揀機第一次進入市場時，回收商很謹慎，它們只能可靠地分選 PET 。后來，光學分選范圍從 PET 擴張到各種等級的纖維。制造商們認為，隨著越來越多的回收商將機器人技術(shù)融入他們的設(shè)施，更多的選擇和更多的型號將進入市場。

「我們只是觸及了機器人所能做的事情的皮毛。我們還不知道他們能做什么?！?/p>

有人甚至預測，未來 5 到 10 年，參觀一個沒有機器人的回收設(shè)施將是不尋常的。從長遠來看，回收公司可能會圍繞機器人進行設(shè)計。當下，人工智能在回收利用方面的應(yīng)用才剛剛開始。

4 看不懂的智能垃圾桶

如果說，AI 機器人的處理速度和準確度，可以滿足產(chǎn)業(yè)鏈后端對分選質(zhì)量的苛刻要求，進而找到有付費意愿的用戶（盡管遠談不上大規(guī)模化應(yīng)用），那么，當 AI 被移植到產(chǎn)業(yè)鏈最前端——遍布在所有公共場合的無數(shù)個垃圾桶時，甲方又會因為它能滿足什么樣的相對剛需，而樂意付費呢？

這里似乎有一個悖論：

能夠滿足相對剛需的 AI，價格也不會便宜，就像那些進行質(zhì)量把關(guān)的分選機器人；

而擺在公共場合，隨時可能被路人毀壞甚至搬走的垃圾桶，不可能造價昂貴，這又反過來限制了 AI 技術(shù)的投入成本。

雖然前端本來就不是負責精選，只是履行初步分類工作，但是，粗顆粒的識別效果（比如，這是金屬、塑料或者紙盒），又能帶來多大的商業(yè)價值，讓客戶買單呢？（政府購買就另當別論了）。

如今，上海計劃年底前投放 2000 個 AI 垃圾桶，據(jù)說，這些垃圾桶升級后可以識別 95% 的可回收垃圾。直到現(xiàn)在，筆者都未曾見過真容，但從筆者曾看到國內(nèi)幾個智能垃圾桶分類方案來看，造價不高的，識別效果也極大限制了商用潛力挖掘，有的根本沒有涉及機器視覺。

其實，并非所有人贊同這如此分散的智能分類策略。

Bollegraaf 公司在接受媒體采訪時曾表示，集中分類才是生活垃圾的發(fā)展方向。

如果你能把所有東西收集起來，然后在一個中央車站用合適的設(shè)備進行分類，那將是回收垃圾的最佳方式，因為降低了運輸?shù)某杀九c復雜性。

加拿大某機場的奧斯卡機器人

不過，目前正在為機場，大學和幾家世界５００強公司服役的 OSCAR 垃圾桶，給了我們另一種似乎可行的思路。

系統(tǒng)硬件主要包括攝像頭和超聲波傳感器，通過軟件算法識別消費者手中的物品。

當系統(tǒng)感應(yīng)到有人靠近時，會主動關(guān)注他們手中的物品并預測出手中的垃圾是什么，通過一個小屏幕告訴人們投放的正確位置。

他甚至可以確定每件物品的組成部分。比如一個咖啡杯，Oscar 會建議消費者將杯子和蓋子扔進不同的垃圾桶。

還可以通過一個人拿咖啡杯的方式來判斷咖啡杯里是否裝滿了液體，提醒他們在正確回收杯子之前先倒出來。

「要想成功地消除垃圾，我們需要讓垃圾桶自己思考?！惯@是　Intuitive AI　創(chuàng)立的初衷。７月１日上海嚴格推行垃圾分類后，這家明星公司 CEO 在推特上轉(zhuǎn)發(fā)了這則新聞。

他們認為，一個理想的情景應(yīng)該是這樣的：

一個人走到智能垃圾桶前，扔掉像易拉罐一樣的垃圾。然后，人工智能系統(tǒng)將能夠查看你扔掉的東西，并將其放入正確的廢物流中。

這并非故事的全部。

除了來自商業(yè)建筑和物業(yè)管理公司的收入，這個系統(tǒng)更是一個商業(yè)情報采集站。

一開始，公司向物業(yè)經(jīng)理提供數(shù)據(jù)。他們可以獲得有關(guān)哪些垃圾箱需要清空的實時信息，從而節(jié)省清潔工作人員的時間；

收集的數(shù)據(jù)還可以幫助物業(yè)經(jīng)理證明建筑物的綠色或效率，如 LEED 認證或可持續(xù)性評級。

而且，攝像頭不僅能準確地看到箱子里裝的是什么東西，而且還能識別包裝上的品牌。

比如，能猜到你是喜歡可口可樂還是百事可樂。隨著時間的推移，系統(tǒng)可以在商場、體育場和其他公共場所收集前所未有的數(shù)據(jù)，進而了解到人們喜歡什么？不喜歡什么?一天中什么時候喜歡吃那個特定的東西?

這是一個關(guān)于哪些品牌更受歡迎的信息。因此。接下里公司可以向企業(yè)出售有關(guān)消費習慣的特定地點數(shù)據(jù)，為使用自己產(chǎn)品（智能垃圾桶）的用戶提供商家優(yōu)惠。

其實，和美國不同，中國從來不是一個廢物低回收在利用的國家，因為沒有哪一種文化能像『窮人的文化』那樣，如此鼓勵提高回收再利用率。

只要這個窮人文化還在，無論前端的垃圾桶變得多么聰明，它都不是決定賭注輸贏的那枚棋子。