機器人和人工智慧對垃圾分類和循環利用產業的未來影響
智能垃圾分類機器人
引言
廢物處理技術，包括物料回收設施（MRF），將會由於人工智慧（AI）、先進的感測器、機器人，而發生翻天覆地的變化！首先，可以肯定的是，人工分揀將會被完全取代，而這很有可能只需要不多於5-6年的時間。之後，機器人在AI和新型感測器的助力下，將能夠把廢物分成更多的組分，而且還能有效抵降低組分中雜質的含量。最後，分離過程將會變得更為快速，更具投入產出效益，並且還能夠輕鬆地在輸入廢物流發生變化時做出調整。
雖然上述技術才剛剛在廢物產業以及包括運輸和製造業在內的許多其他產業進行測試運行，但一些公司已經發覺不僅運行得到了改善，安全事故也變得更少，此外生產過程物料的品質也出現了提升。
筆者將會分三個部分，介紹一些正處在研發階段的最新技術，以及這些技術將會對整個廢物產業造成怎樣的影響。第一部分的主要內容是機器人技術在MRF中的應用；第二部分介紹的內容是無人駕駛卡車和產業安全方面的改善；第三部分介紹的則是上述趨勢將會對行業產生什麼樣的長遠影響。
第一部分：利用機器人提升循環利用效率
為了在提升循環利用效率的同時減少雜質，世界各地各地的廢物循環利用公司都正在與設備生產商合作，測試機器人和AI技術在物料分類領域的潛力。
在今年三月下旬，北美紙箱包裝委員會與阿爾卑斯廢物循環利用及AMP機器人這兩家公司合作，開始測試利用AI提升食品和飲料包裝循環利用效率的可行性。阿爾卑斯公司在其旗下的工廠中安裝了AMP公司的Cortex分類機器人，一次測試機器人的分類能力。Cortex機器人配備了像蜘蛛一樣的機械臂，每隻機械臂都配有抓手。此外，機器人還利用攝像機向電腦傳遞影像信息，而電腦則可以利用機器學習演算法來辨別出現在工廠傳送帶上的廢物。目前，機器人每天工作大約16小時，每分鐘可以做出60次分揀動作，高於人類每分鐘40次的平均值。
「目前，我們正將經歷集中在讓系統認知都由哪些物料會進入其中，」布倫特·希爾德布蘭德說道。「站在一旁看機器人如何認知更多的廢物種類，不斷地提升分類效率，實在是一件有趣的事情。從長遠角度考慮，我認為機器人能夠增加像類似我們這樣的設施的效率。我希望此類技術能夠幫助所有的廢物分類公司，在未來減少進入填埋場的垃圾量。」
在利用Cortex分類時，阿爾卑斯公司十分注重的是機器人系統是如何收集各類進入其中的物料的數據的。雖然目前公司僅僅在利用機器人分類紙殼包裝，但希望在AMP在改進系統，使其能夠收集各類廢物的數據後，從中獲得更多有價值的數據。」
「雖然機器人現在只負責分揀一種物料，但仍然能夠在分揀過程中不斷地收集數據，」AMP機器人公司的創始人馬坦亞·霍羅威茨指出。「機器人不僅是分揀者，在分揀過程中還不斷地進行著收集廢物特徵數據的工作。在進行分類工作的過程中，機器人會不斷地積累經驗，從而變得越來越聰明，令分類的準確度不斷提升，使分類過程越來越高效。雖然目前此項機器人技術正處在起步階段，但很快就能夠達到高達98％的分類準確度。」
另一例處理廠與設備生產商合作的例子是ZenRobotics和Recon廢物服務公司間的合作。通過此項合作，芬蘭公司ZenRobotics的循環利用機器人進入了美國市場，在Recon的工廠中進行建築垃圾分類的工作。機器人擁有先進的機器學習技術，可以從廢物中分揀處可以循環利用的物料，比如將廢物分類成金屬、木頭、石頭等組分。
「編寫出電腦程序，令其具有分辨種類多樣、大小形狀各異的物料是一件十分具有挑戰性的工作，」ZenRobotics的CEO蒂莫·塔拉斯指出。「在完成實驗室階段的測試，令系統能夠正常運行後，我們仍然花了大量的時間和經歷，才令其能夠在普通生產線上正常運轉。現在，我們的系統能夠掃描讀取傳送帶上廢物的信息，然後利用機械臂抓取物件，將其放入分類儲存區。在我看來，人們通常都會最初過低的估計，認為從第一段推廣視頻的推出到實現系統完全投產，並不需要經歷太多的時間，但實事卻並非如此。我們就是在這件事上吃了大虧。」
除了登陸美國市場，ZenRobotics還與江蘇綠和環境科技有限公司合作，在中國建立了第一條利用機器人的建築垃圾循環利用生產線。根據計劃，首批機器人將於今年夏天安裝。」
塔拉斯認為，機器人技術會給廢物廢物循環利用領域帶來天翻地覆的變化，因為機器人不僅能夠每天24小時，每周7天，連續不斷地進行繁重的作業，還能夠只用一道工序，就分類出多種多樣的廢物組分，從而降低了安裝成本。他還指出，由於機器人都是通過軟體控制的，所以機器人系統都由很強的應變能力。
舉例來說，即便在首次安裝時，程序的設定是將廢物分類成木頭、金屬、混凝組分，但如果六個月後分類要求發生了改變，就可以通過重新設定，輕鬆地按照新要求，將廢物分為塑料、一級木材、二級木材、金屬、混凝土這幾類組分。對從事循環利用的企業來說，系統的靈活多變性十分重要，因為諸如市場價格和法律規定等因素會不斷地發生變化，對企業提出新的要求。」
「利用機器人分類，不僅可以得到高品質、高純度的循環利用物料，還可以使過去無法循環利用的物料得到循環利用，」塔拉斯指出。
BulkHandling System（BHS）是一家設備生產商，也推出了自己的機器人分類技術，即MAX-AI技術。MAX-AI是一種人工智慧技術，能夠鑒別出包括可循環利用物料在內的多種可回收物料，包含個解決方案，分別為Max-AI視覺系統和Max-AI自動質量控制（AQC）單元。視覺系統的作用是提供信息，而AQC單元則包含分類機器人，可以將傳送帶上的廢物分揀成六個不同的種類，將不同的種類放入不同的分類槽。
位於加州太陽谷的AthensServices公司在其MRF中使用了Max-AI，用其對PET進行分類，獲得了優異的分類結果。」
「Athens公司利用Max-AI將PET熱塑盤與回收PET分離開來，大幅提高了經過其分類處理的PET在市場上的價格，」BHS公司產品管理部門的負責人布萊恩·威爾斯指出。「與之前的人工分類相比，Athens公司在運用了Max-AI技術後，分類得到的產品純度更高，而且能夠保證分類效果自始至終都不會出現波動。系統投入生產僅僅幾天的時間，分類效果就已經超越了工廠之前的所有記錄。」
第二部分：無人駕駛與提升產業安全
與許多其他的產業一樣，廢物管理與循環利用也面臨著擁有從業資格的司機短缺的問題。許多公司和市政當局都在加強招聘力度的同時，對僱員採取了挽留措施，解決了燃眉之急。目前，自動駕駛卡車的研發工作正取得長足進步，最終有望扭轉當前的窘境。
最近，四家歐洲的運輸集團公司發表了一份報告，在報告中做出了估測，指出如果自動駕駛車輛的普及獲得成功，那麼在2030年前，在美國和歐洲將會有200萬到440萬份卡車駕駛工作完全消失。
全球有許多公司都在進行自動駕駛卡車的測試工作。Waymo是谷歌將自動駕駛業務獨立出來後成立的子公司，該公司已經在今年七月時發布了消息，承認正在進行自動駕駛卡車的測試。優步公司的先進技術工作組雖然遇到了一些困難，但也進行了自動駕駛卡車的測試，包括在科羅拉多州進行的啤酒運輸車輛測試。此外，Embark公司也於今年2月發布了其自動駕駛卡車技術。
對廢物管理和循環利用產業具有最重大意義的是，今年五月，沃爾沃公司宣布與瑞典的Renova公司聯手，開始測試自動駕駛垃圾車。
沃爾沃公司在處在研究階段的自動駕駛卡車配備了感測器，能夠檢測到周圍所有的事物，一旦車體周圍出現了緊急狀況，卡車就能馬上停止行駛。目前，沃爾沃公司處在測試階段的卡車配備的感測器包括激光定位器、雷達、攝像頭、紅外攝像頭、以及能夠報告道路上其他車輛位置的實時系統。
卡車配備的感測器能夠不斷地監視車體周圍的狀況，一旦突然遇到障礙物，卡車就能緊急停車。卡車的路線經過事先設置，能夠收集沿途垃圾桶中的垃圾。卡車的駕駛員只需在車邊行走，專心進行廢物收集工作，不需每次都返回駕駛室，駕駛汽車前往下一個垃圾桶。
「自動駕駛卡車已經表現出了多種優點，比如減少操作人員反覆上下車的次數，起到改善工作環境的作用；節省燃料和時間；減少停車次數，降低車輛的磨損，從而起到減少維護費用的作用。」沃爾沃集團的首席技術官拉爾斯·斯滕奎斯特指出。「我們計劃分三步進行測試：首先進行大量的模擬實驗；之後在試驗場上進行試驗；最後在今年年內，於哥德堡市郊外進行實地測試。之所以要進行如此繁瑣的測試工作，是因為我們要加深對這項技術的了解，舉例來說，包括應當使用何種類型的感測器、感測器的安裝位置、應當使用什麼樣的演算法、系統在不同的天氣條件下將會有什麼樣的表現等。」
在斯滕奎斯特看來，雖然自動駕駛汽車是一項新技術，但對汽車進行自動化卻並不是什麼新鮮事。他指出，在將近100年前，人們就發明了自動變速器，而大多數人對包括定速巡航在內的多種自動技術已經見怪不怪了。斯滕奎斯特認為，目前自動駕駛技術獲得長足進步的主要原因是，在電腦的處理速度越來越快的同時，感測器技術也越來越先進。
沃爾沃公司聲稱將不會在自動駕駛技術的測試工作上操之過急，原因是必須將安全作為首要的考慮因素。該公司認為，無論是輔助駕駛系統，還是自動駕駛卡車，最終都會提升駕駛員和其他道路使用者的安全狀況。
在美國，廢物管理和循環利用一直都屬於最危險的職業。多年來，業內企業和行業協會一直都致力於通過提供培訓，以及運用包括駕駛室攝像頭、感測器在內的多種技術，來改善行業的安全狀況。
一些行業專家認為，AI和機器人技術具有很大的潛力，可以進一步提升行業的安全狀況，因為上述兩種技術可以擔負行業中一些相對危險的工作，減少發生事故，導致人員受傷的幾率。
沃爾沃公司在去年還與瑞典的查爾姆斯理工大學、梅拉達倫大學、美國賓夕法尼亞州立大學、以及Renova一起，研發了一款能夠與垃圾車和駕駛員互動的機器人。參與研究的各方認為，以機器人為基礎的自動廢物處理（ROAR）系統能夠降低收集人員受傷的風險。
沃爾沃的機器人可以替代工人，從系統直接接收指示，完成繁重的搬運裝卸工作，而車輛的駕駛員只需站在一旁，負責監視作業過程便可。
目前，梅拉達倫大學正負責機器人的設計工作；賓夕法尼亞州立大學負責圖像與通信系統以及駕駛員使用的控制面板的設計；查爾姆斯理工大學的學生負責的是整體操作系統的設計；Renova公司的工作則是車輛的設計。
「我認為機器人技術和智能技術潛力巨大，能夠減少廢物產業從業人員在日常作業中面臨的健康和安全風險，」ISWA的主席安妥尼斯·馬福若普羅斯指出。「歸根結底，機器人之所以能夠在廢物產業中取代人類，原因之一就是，無論是在廢物的收集和分類，還是在比如填埋場這樣的處理設施中，不僅工作十分繁重，還存在氣味問題，更是有令工人出現健康問題和受傷的風險。此外，在實現自動化以後，設備上成百上千萬的感測器就能不停地收集數據，讓我們能夠鑒別出潛在的風險，做到防範於未然。」
目前，廢物產業中還存在從業者不得不接觸危險物品（比如注射針管、碎玻璃等）的情況，但一旦上述技術能夠普及應用，從業人員就可以離開危險的崗位，進入更為安全的管理者崗位。
「在危險的工作崗位上工作的人越少，發生受傷、甚至死亡事件的可能性就越低，」環境研究與教育基金會的主席布萊恩·斯特利指出。「與工人因為事故而殘疾或死亡相比，發生設備損壞根本就算不上什麼事情，任何設備都能立刻維修換新，但人的生命卻是無法替代的。」
第三部分 機器人與智能技術對廢物產業的長遠影響
在廢物產業不斷地進行試驗，越來越多的採用機器人和AI技術的過程中，人們不僅要問，那麼在廢物管理和循環利用產業中就業的人們應當何去何從呢？一些專家認為，雖然機器人會讓從事駕駛和分類工作的工人失業，但卻會提供全新的工作崗位，對工人的技能提出更高的要求，比如數據分析師、能夠自如操控高科技卡車和設備的機械師。
「我認為機器人雖然會令一些人失業，但同時也會提供新的工作崗位，」國家廢物循環利用協會的技術部負責人安妮·熱爾曼指出。
熱爾曼用數據表打了個比方。在電子數據表得到應用前，任何數據表都需要熟練的人員花費大量的時間才能編製出來，但在引進了這項新技術後，編製數據表的技能就被淘汰了，取而代之的則是使用電子數據表編輯程序的技能。
「在電子數據表程序首先出現時，一些人認為它們會造成大量工人失業，導致人口收入下降，但實事卻是，雖然一些職員和記賬員的職位退出了歷史舞台，但各行各業都因此湧現出了許多新的就業機會，」熱爾曼說道。「毫無疑問地，廢物產業也會面臨工作崗位減少的問題，但新的工作崗位很有可能會從令人意想不到的方式出現在人們的眼前。」
北美固廢聯盟的主席大衛·彼得曼也抱有同樣的態度。「廢物產業面臨的局面就像公路收費站多年前的情況一樣，」彼得曼指出。「目前為止，至少有半數的收費站都已經利用E-ZPass之類的技術實現了自動化，但還是有很多人工收費的收費站存留了下來。即便機器人技術在物料回收產業中得到大規模應用，我仍然認為產業中還是會有很多崗位離不開人類工人。機器人和AI技術將會需要數十年的時間才能實現與產業的完全融合，所以雖然可能會造成少量的工作崗位損失，但與此同時，卻能夠提供許多之前並不存在的崗位，為高技能人才提供就業機會。」
專家們指出，即便拋去其他一切因素不提，機器人和AI技術在廢物產業中也只處於起步階段，在未來相當長的一段時間內，都不會對產業的就業形勢造成實質性的影響。想要運用這些技術，最終將其融合到產業中去，也許需要數年、乃至數十年的時間，在次期間，技術將一直處以試點階段，所以不會對就業形式造成影響。
「在我看來，新技術對就業形勢的影響將會是循序漸進的，不會引發失業大潮，」ISWA的主席安妥尼斯·馬福若普羅斯指出。「想要普及新設備、建立新的運營模式，就必須花費10-15年的時間，而到了那時，現在在產業中工作的工人大部分就都到了退休的年齡。不僅如此，世界各國的政府和全球的市政當局都沒有做好準備，無法立刻將機器人用於廢物管理作業，所以我們還有許多時間，可以用來制定相應的政策，實現平穩的過度。從長遠角度考慮，整個產業的從業人數將會有所下降，但人員的素質將會大幅提高，從而實現事半功倍的效果。」
機器人技術的初衷是令作業過程變得更具效率，儘管此類技術能夠有效地完成多種任務，但想要令作業過程順暢無阻，人類工人仍然是不可或缺的。
「與人類工人相比，機器在做一些工作時能夠取得更好的效果，比如將塑料按等級分類、實現更快的分揀速度，」廢物專家布魯斯·克拉克指出。「在我看來，即便是在精密的機器，一旦發生了阻塞問題或其他的技術故障，也無法自行解決問題，這時就必須要有人類工人才能解決問題了。此外，工廠還存在空間問題。人類佔據的空間要比機器人小得多，因為機器人都裝有機械臂和其他的移動部件，必須在其周圍流出足夠的空間。如果MRF沒有足夠的空間使用機器人技術，那麼其運營商多半都不會考慮向此方向做出投資。」
「在廢物循環利用領域，機器人的普及可以令工廠小型化，最終能夠實現在摩天大樓或社區內修建微型MRF，」馬福若普羅斯指出。「下一步的工作就將會是將這些微型MRF整合起來，形成城市級、甚至國家級的廢棄物料網路。一旦實現了這樣的轉變，廢物循環利用產業就會改頭換面，為新興的平台公司提供大量的業務空間。」
雖然廢物產業的業內人士已經開始展望未來，但大家心裡也都十分清楚，機器人和AI技術不僅都正處在試點階段，此外還必須隨著產業的發展而做出改變。
「我們現在看待周遭事物的眼光，到了20、30、40年後，就肯定會發生很大的變化，所以說以當前的眼光來揣測新技術會對未來造成怎樣的負面影響，只會有百害而無一利，因為運用新的技術總是會令社會在總體上得到改善。」環境研究與教育基金會的主席布萊恩·斯特利如是說道。
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