废弃物危机正在破坏地球。我们丢弃的许多物品最终被送往垃圾填埋场。这些大型垃圾填埋场通常通过破坏森林或可居住的土地来建立。例如，美国因垃圾填埋场失去了与马里兰州相当的土地面积。

不幸的是，许多可以回收或堆肥化的材料仍然最终被丢弃到垃圾填埋场。预计到2050年，废弃物的产生量将增加73%，这一问题可能会进一步恶化。为了有效管理废弃物，我们需要更高效且创新的解决方案。

人工智能（AI）正在成为一种强大的工具，用于分拣废弃物并确保可回收材料不被送往填埋场。我们来看一些能够改善回收、延长现有填埋场寿命并帮助实现可持续发展目标的创新解决方案。

 

日益严重的废弃物问题

美国在人均废弃物产生量上全球领先，平均每人每年产生1800磅的废弃物。尽管努力管理这些废弃物，但目前只有24%的废弃物被回收。这与韩国和德国等国家形成鲜明对比，这些国家分别回收了约60%和50%的废弃物。这种低效不仅加剧了填埋场的容量问题，还加重了环境和健康问题。

垃圾填埋场破坏了自然栖息地，目前有超过180万英亩的土地用于垃圾填埋。此外，600万英亩的土地已因关闭填埋场而丧失。垃圾填埋场排放的有害物质给附近社区带来严重健康风险，导致儿童先天缺陷率增加12%，房产价值下降。

为应对这些问题，一些州采取了重要措施来应对废弃物管理危机。佛蒙特州禁止将可回收废弃物送往填埋场，而缅因州实施了严格的生产者责任法，要求企业对其产品和包装在使用后进行长期管理。

 

高效废弃物管理的关键：分拣

从城市收集的废弃物通常会被送往材料回收设施（MRF）进行分类。然而，由于错误分类的材料会污染可回收材料，这个过程并不总是有效。此外，分拣工作主要依靠手工操作，劳动强度大，人类需要与高速传送带上移动的可回收材料竞争时间。

技术创新为解决这些问题带来了新希望。Informa Markets基础设施与建筑集团WasteExpo的副总裁兼市场负责人Marc Acampora表示：“AI通过自动分拣系统利用机器人技术和机器学习精确分类废弃物，从而提高了效率，正在改变废弃物管理方式。”

他的公司为私营和公共部门提供服务，并主办了北美最大的固体废弃物、回收、有机物和食品废弃物回收及可持续发展展览会WasteExpo。在最近拉斯维加斯举办的活动中，行业主要企业展示了固体废弃物分类的最新创新。

计算机视觉增强材料识别

家庭和企业产生的固体废弃物种类繁多。AI算法需要接受广泛的训练，以学习我们丢弃的各种垃圾种类。EverestLabs是一家拥有自成体系的工业3D视觉系统的公司，它为其算法的训练构建了超过50亿个可回收物品的独特数据集。

该公司的数据和机器人平台RecycleOS能够以95%以上的准确率对物品进行分类。EverestLabs的创始人兼CEO JD Ambati表示：“我们的AI系统可以准确提供通过工厂的所有可回收物的形状、大小、重量、材质、包装类型、商品价值，甚至品牌信息。”

这些系统会随着时间推移不断改进，适应新的废弃物类型，确保即使废弃物构成发生变化，分拣过程仍然保持灵活。例如，阿拉米达县工业（ACI）通过使用EverestLabs的机器人，在三年内减少了59%的人工成本，同时其机器人拾取了约3000万个物品。

高精度算法减少污染

AI解决方案利用高级算法区分看似相同的材料变化。Glacier的创始人兼CEO Rebecca Hu表示：“Glacier的AI模型可以检测从饮料瓶到牙膏管的30多种物品。”

通过精确识别纺织品、PET、HDPE和黑色塑料等可回收材料，AI可以减少污染率，提高可回收材料的纯度。例如，Glacier的机器人可以被训练识别并移除混入造纸过程中的塑料袋，从而提高最终纸制品的质量和价值。

Rebecca Hu还提到，机器人帮助回收客户量化了年收入机会。通过识别一个设施误送往填埋场的可回收材料，机器人帮助客户发现了每年90万美元的收入机会。

 

机器人实时高效分拣

垃圾在传送带上移动时，普通人每分钟能根据材质拾取20到40个垃圾，而AI驱动的机械臂可以以惊人的速度完成分拣任务。

作为AI驱动分拣早期创新者之一的AMP引入了一种高输出喷射系统。AMP网站可靠性工程经理Chase Bramfield表示：“在每分钟600英尺速度移动的传送带上，每分钟可以进行数千次拾取操作。”这些系统不仅减少了手动操作的需求，还将停机时间降至最低，大大提高了废弃物处理设施的处理能力。

此外，智能分拣系统还开辟了新的价值创造机会。例如，当买家寻找特定类型的可回收塑料材料时，AI驱动的分拣系统能够实时识别、记忆并分拣所需的废弃物类型，从而满足需求。

AI助力构建可持续未来

要实现可持续发展目标，必须具备衡量和追踪表现的能力。Glacier的Rebecca Hu表示：“如果我们无法测量国家的回收基线表现，就几乎不可能取得进展。”

AI驱动的分拣系统以前所未有的精度追踪回收物，提供了可靠的信息源，帮助回收商、品牌商、政策制定者和循环经济的其他参与者衡量他们在实现可持续发展目标上的进展。AI技术的这一优越性能可能帮助美国推动2030年前实现50%的国家回收率目标。

我们必须认识到，解决废弃物管理危机不仅依赖于技术。每个人都应该负起责任，正确处理废弃物，并遵循减少、再利用和回收的原则。通过分拣可回收物、有机物堆肥或减少使用一次性塑料等简单行动，我们每个人都可以为可持续发展贡献力量。

结合AI主导的解决方案和负责任的人类行为，我们可以大幅减少填埋废弃物的数量，并迈向更可持续的未来。