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elbe 0.700十字萬(wàn)向軸用于機(jī)器的驅(qū)動(dòng)技術(shù)
萬(wàn)向軸,用于機(jī)器和車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)技術(shù),快換聯(lián)軸器,鋼,不銹鋼,0.716.100品牌
Elbe
“你是什么垃圾？”
“用過(guò)的紙巾是否可以回收？”
“遇見(jiàn)‘垃圾分類(lèi)我來(lái)’的男人就嫁了吧”……
距離《上海市生活垃圾管理?xiàng)l例》的正式生效，已過(guò)去了整整半個(gè)月。各種垃圾分類(lèi)段子走紅網(wǎng)絡(luò)時(shí)，“尚存理智”的一部分人提出：垃圾分類(lèi)“強(qiáng)制時(shí)代”等同于新一輪來(lái)勢(shì)兇猛的“風(fēng)口”，給諸如智能平臺(tái)、環(huán)衛(wèi)設(shè)備、處理終端等領(lǐng)域帶來(lái)了轉(zhuǎn)型、優(yōu)化的機(jī)會(huì)。
行業(yè)人士估計(jì)，環(huán)衛(wèi)產(chǎn)業(yè)未來(lái)將達(dá)到2000億市場(chǎng)。在國(guó)外，有實(shí)力的公司已搶先布局，高校與實(shí)驗(yàn)室加大研發(fā)投入，國(guó)內(nèi)也有一波企業(yè)瞄準(zhǔn)這一應(yīng)用領(lǐng)域，積極尋求落地。
國(guó)外搶先入局賽道
國(guó)外市面上的分揀機(jī)器人所使用的方法主要是利用視覺(jué)分析系統(tǒng)對(duì)物品進(jìn)行跟蹤和分類(lèi)，包括FANUC的分揀機(jī)器人Waste Robot、AMP Robotics、美國(guó)BHS的MAX-AI、芬蘭的ZenRobotics回收機(jī)等。
其中，AMP Robotics在美國(guó)部署了24套類(lèi)似系統(tǒng)，預(yù)計(jì)到今年年底，這一數(shù)字將翻番；Waste Robot已與政府廢品管理進(jìn)行合作，離正式應(yīng)用又近了一步。
2017年11月27日，日本垃圾處理公司Shitara Kosan就引進(jìn)了芬蘭的ZenRobotics的機(jī)器人垃圾分揀系統(tǒng)并已經(jīng)投產(chǎn)。同年中國(guó)江蘇綠和環(huán)境科技有限公司也同ZenRobotics簽署了合作協(xié)議，引進(jìn)了相同配置的分類(lèi)機(jī)器人。
MIT近和耶魯大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一款分揀機(jī)器人RoCycle，與一般分揀機(jī)器人不同的是，這款機(jī)器人借助軟體手使用觸覺(jué)來(lái)檢驗(yàn)材料。
研究人員表示，視覺(jué)分析系統(tǒng)在進(jìn)行分揀時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)誤差，比如在分辨兩個(gè)外表幾乎一致但材料不同的物體時(shí)，視覺(jué)分析系統(tǒng)很可能將兩種材料歸為一類(lèi)，而觸覺(jué)系統(tǒng)就像人類(lèi)即使閉著眼睛也能夠大致分辨出手中所拿的物體是什么。對(duì)于分揀機(jī)器人來(lái)說(shuō)，觸覺(jué)比視覺(jué)更加有效。
國(guó)內(nèi)初見(jiàn)落地曙光
意識(shí)到剛需，我國(guó)也在積極投身到垃圾分揀機(jī)器人的研制應(yīng)用當(dāng)中。
2017年，航天科技集團(tuán)一院18所基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的環(huán)衛(wèi)垃圾分揀及智能機(jī)器人深度學(xué)習(xí)平臺(tái)調(diào)試成功，開(kāi)發(fā)了國(guó)內(nèi)臺(tái)環(huán)衛(wèi)垃圾分揀機(jī)器人。雖然這臺(tái)機(jī)器人還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，但對(duì)于產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到推動(dòng)作用。
在浙江杭州天子嶺靜脈產(chǎn)業(yè)園區(qū)，坐落著一座裝修垃圾資源利用一體化工廠。工廠內(nèi)機(jī)器人在生產(chǎn)流水線上快速、持續(xù)、準(zhǔn)確地抓取垃圾待分揀物質(zhì)。工作環(huán)境清潔整齊，全流程智能化操作，每年可消化約10萬(wàn)噸建筑垃圾。
成立于2018年9月的人工智能創(chuàng)業(yè)公司弓葉科技正在試圖打通從居民端對(duì)垃圾誤投放進(jìn)行追蹤，到小區(qū)清運(yùn)端的可回收垃圾智能分類(lèi)，再到垃圾工廠端的垃圾分類(lèi)的“前中后三個(gè)端口”。
弓葉科技創(chuàng)始人莫卓亞介紹，在居民端，弓葉科技的智能垃圾箱配備了多種傳感器，這些傳感器將垃圾圖像發(fā)送云端。垃圾清運(yùn)中心就能夠及時(shí)監(jiān)控信息，優(yōu)化清運(yùn)垃圾的路線或時(shí)間表，快捷地拾取垃圾，從而保證了不同規(guī)模小區(qū)的清理效率。
在小區(qū)端，運(yùn)用配備了并聯(lián)機(jī)器人的輕型垃圾分選設(shè)備，以及人工智能回收系統(tǒng)“保捷PORCHE-AI S2.0”，利用攝像機(jī)向云端大腦傳遞影像信息，機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別出傳送帶上的廢棄物，機(jī)械臂就會(huì)對(duì)其進(jìn)行快速分揀。
在垃圾工廠端，弓葉科技研制了重型垃圾分選設(shè)備，安裝了人工智能回收系統(tǒng)“澎湃POWER-AI S2.0”，能夠?qū)ㄖM(jìn)行分類(lèi)，可以分選重達(dá)30kg的物體，并按照操作人員設(shè)定，將垃圾分成金屬、木頭、石頭、塑料等多種不同材質(zhì)，然后將回收物投入循環(huán)利用。
“目前，弓葉科技人工智能輕型垃圾分選設(shè)備能夠達(dá)到90%以上的分類(lèi)準(zhǔn)確率，可以7天*24小時(shí)連續(xù)不間斷工作，每小時(shí)可以執(zhí)行4000次分選，遠(yuǎn)高于人類(lèi)每小時(shí)2400次的平均值。弓葉科技重型垃圾分選設(shè)備每小時(shí)可以執(zhí)行2000次分選，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人工分選效率。”莫卓亞說(shuō)道。
難點(diǎn)叢生路漫漫
然而，垃圾分揀的技術(shù)難度和實(shí)際工況，比想象的要復(fù)雜惡劣太多。
機(jī)器人用于垃圾分類(lèi)時(shí)，一般需要滿足一些先決條件，如被分揀對(duì)象的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化。目前看來(lái)，一是垃圾分類(lèi)還未實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，機(jī)器人能夠達(dá)到多高的智能水平有待繼續(xù)開(kāi)發(fā)，軟硬件難以兼容；二是即便技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)，也要考慮實(shí)際應(yīng)用的成本。
莫卓亞指出：“垃圾分揀設(shè)備其實(shí)是光機(jī)電視覺(jué)一體化的綜合運(yùn)用。首先依靠成熟的感知技術(shù)，比如傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，讓每個(gè)環(huán)節(jié)流通的垃圾和行為都能被數(shù)據(jù)化。同時(shí)，為了讓識(shí)別的準(zhǔn)確率足夠高，必須要進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)積累與訓(xùn)練。”
目前看來(lái)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行圖像分類(lèi)，算法比較成熟，但是對(duì)足夠量的訓(xùn)練圖片集有著非常大的需求。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量及質(zhì)量要求較高，數(shù)據(jù)量越大，識(shí)別判斷越。每一類(lèi)垃圾數(shù)據(jù)集的圖片量越大，度就越高。
在完成垃圾檢測(cè)的圖像數(shù)據(jù)集后，就可以利用當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)批量垃圾的分類(lèi)。和垃圾分類(lèi)器一樣，一個(gè)理想的垃圾檢測(cè)器，需要大量的“垃圾”標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)支撐。但是與分類(lèi)數(shù)據(jù)集相比，檢測(cè)數(shù)據(jù)集除了標(biāo)注類(lèi)別外還要標(biāo)注圖位置坐標(biāo)，這樣的標(biāo)注工作更為艱巨，也成為當(dāng)前大的挑戰(zhàn)之一。
莫卓亞進(jìn)一步指出：“垃圾分類(lèi)所涉及的環(huán)節(jié)對(duì)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和處理要求非常高，無(wú)論是在垃圾傾倒時(shí)的實(shí)時(shí)甄別，車(chē)輛行進(jìn)路線的合理控制，還是垃圾工廠的實(shí)時(shí)反饋，整個(gè)過(guò)程都需要大數(shù)據(jù)的支持。”
此外，大負(fù)載、大行程的高速分選機(jī)器人的控制技術(shù)也是個(gè)難點(diǎn)。終，機(jī)器人控制、邊緣計(jì)算和云端處理的綜合聯(lián)動(dòng)才能成就這個(gè)龐大的設(shè)備。
后，結(jié)合垃圾分揀工藝，分揀設(shè)備的材料強(qiáng)度須非常高，同時(shí)耐腐蝕，經(jīng)得起真空高壓，以及抵擋垃圾在其中的刮擦。
除了技術(shù)瓶頸外，更現(xiàn)實(shí)的一個(gè)難題在于“成本和效益”。勃肯特董事長(zhǎng)王岳超指出，去年做過(guò)一個(gè)案例，但到現(xiàn)在還沒(méi)推廣起來(lái)，問(wèn)題就在于終端客戶(hù)還不能接受如此高昂的成本。
梅卡曼德CEO邵天蘭也認(rèn)為：“垃圾分類(lèi)的單位價(jià)值太低了，一個(gè)機(jī)器人忙活一天，算起來(lái)沒(méi)多少價(jià)值。這樣的需求，在有限的、簡(jiǎn)化的場(chǎng)景中做個(gè)demo相對(duì)來(lái)說(shuō)比較容易，但是要經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定的實(shí)用起來(lái)很難。”
投資過(guò)環(huán)衛(wèi)企業(yè)的峰瑞資本副總裁馬睿也表示，垃圾分類(lèi)是不是風(fēng)口還不確定，要看是否會(huì)有新的商業(yè)模式。
阿拉丁智能創(chuàng)始人何孝珍強(qiáng)調(diào)：“沒(méi)有人機(jī)協(xié)作的社區(qū)垃圾分類(lèi)，在我國(guó)是行不通的。智能機(jī)器人如何與垃圾分揀鏈條融合，才是真命題。”
可以預(yù)見(jiàn)的是，人工分揀將被機(jī)器智能分揀逐步取代。垃圾處理將真正成為流水線作業(yè)，利用AI進(jìn)行識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果交給流水線上的機(jī)器人或者機(jī)械手臂進(jìn)行分揀，終將分揀的不同類(lèi)別的垃圾交由垃圾處理廠進(jìn)行再回收、焚燒、凈化、生物分解等方式處理。
莫卓亞笑言：“AI垃圾分類(lèi)的大面積普及或許還很遙遠(yuǎn)，但未來(lái)依然值得期待。每個(gè)人都必須與時(shí)代共同成長(zhǎng)，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，我們非常幸運(yùn)，不僅見(jiàn)證了中國(guó)垃圾分類(lèi)的歷史，也深度參與了這一段歷史，用技術(shù)變革傳統(tǒng)行業(yè)。”
未來(lái)，隨著5G網(wǎng)絡(luò)的普及，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)收集、分析和模型優(yōu)化會(huì)讓AI的效能變得更強(qiáng)，為垃圾分揀機(jī)器人提供云+端+邊緣計(jì)算的綜合保障。
(原標(biāo)題:垃圾分揀分出2000億新風(fēng)口？現(xiàn)實(shí)還需更狂野的想象)
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