没有人愿意花费数小时在源源不断的垃圾中挑拣；这就是为什么许多回收作业依赖于自动化系统来分离塑料容器、玻璃瓶、铝罐和混合纸张。但是这些系统的记录并不完美，因此必须有工人站在一旁，捡拾机器未能抓住的东西。废物管理公司（Waste Management）是一家垃圾运输业巨头，在北美拥有 100 家回收设施，雇用了约 3,000 名人工分拣员——但它很难找到愿意每天上班的工人，而且许多人在几个小时内就辞职了。这是该公司开始测试新型机器人的原因之一，这些机器人最终可能会加入人工分拣线。
“这是一个非常难招人的职位，这就是机器人技术对于这个职位有意义的原因，”废物管理子公司 WM Recycle America 的财务副总裁布伦特·贝尔 (Brent Bell) 说。
美国产生了大量的垃圾。每个美国人平均每年扔掉约 2,555 磅的垃圾，估计其中 75% 是可回收的。机器处理垃圾的速度比人类快得多；魁北克制造商 Machinex 开发的光学分拣机每分钟最多可分离 3,000 件可回收物。这种类型的技术依赖于磁铁来拉出一些金属，涡流来捕捉其他非磁性金属，以及近红外光来帮助光学分拣机检测不同等级的塑料。但是，由于美国回收系统固有的高污染率，它们的准确性会受到影响。
关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关塑造我们当今世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
与大多数工业化国家不同，美国绝大多数采用了便捷的单一流回收方法，让人们可以将塑料、玻璃、金属和纸张扔进一个收集箱中。这种便利性提高了回收率和相对高效的收集。但它也加剧了污染：美国工业界估计，提交的物品中有 20% 到 25% 是不可回收的垃圾。问题部分源于消费者对哪些物品符合条件的困惑，以及“愿望回收”：碰碰运气，将某些东西扔进指定的垃圾箱，希望它能获得新生。许多物品在收集、运输或卡车内压实过程中也会变得无法使用，压实会将所有东西压碎在一起，用液体污染纸张，并将碎玻璃磨入其他物品中。
因此，人工必须介入。否则，错误识别的物品可能会损坏昂贵的设备或暂时关闭回收作业。例如，轻质塑料和纸张碎片在巨型旋转机器中处理。非营利组织容器回收研究所（Container Recycling Institute）的执行董事苏珊·柯林斯（Susan Collins）表示，被忽略的金属或玻璃容器偷偷溜进去可能会变成高速射弹，该研究所位于加利福尼亚州卡尔弗城。
一些公司没有费力寻找人类来不断监督这个过程，而是正在测试配备夹爪或吸盘的人工智能驱动机器人，以拣出可回收物品。它们使用摄像头和其他传感器，结合机器学习软件，来识别与特定物品相关的视觉模式。然而，为了取代人类，这种机器人最终必须胜过我们——人类质量控制工人每分钟拣出约 30 到 40 件物品。“如果这个 [机器人] 可以拣出两倍或三倍于人工的物品，那么我们可以开始研究经济效益，看看我们是否可以证明购买是合理的，”贝尔说。
去年，芬兰公司 ZenRobotics 推出了其 Fast Picker 机器人，该机器人每分钟大约可以抓取 66 件物品。ZenRobotics 的营销总监 Janica Johansson 说，现在一些回收公司正在谈论没有人工的 AI 驱动的“黑暗工厂”或“熄灯场所”。其他公司仍然设想机器人与人类协同工作。“它们不会取代人类——我们绝对会在我们的工厂中保留质量控制人员——但它们将使我们能够每小时处理更多的吨数，并提供更清洁的可回收产品，”Rumpke Waste & Recycling 的回收主管史蒂夫·萨金特（Steve Sargent）说。
与废物管理公司一样，Rumpke 希望将回收机器人整合到其现有运营中，其中包括在俄亥俄州、印第安纳州、肯塔基州和西弗吉尼亚州提供的区域服务。该公司特别热衷于在辛辛那提的回收设施中试用 Machinex 开发的名为 SamurAI 的机器人。SamurAI 每分钟可以拣出约 70 件物品，因此它的工作速度比 Machinex 的标准分拣设备慢。但其仍然超人的速度意味着它可以在质量控制部门真正发挥作用。
更新的技术可能会进一步提高机器人的效率。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 最近推出了一种实验性的 RoCycle 系统，该系统使用柔软的特氟龙“手指”，这些手指具有指尖传感器，可以检测物体的大小和硬度。这种机器人的速度比人类慢得多；当它尝试识别模拟传送带上的物体时，仅凭触摸就只能达到 63% 的准确率（纸包锡罐构成了一个特殊的挑战）。CSAIL 在麻省理工学院的电气工程和计算机科学教授兼主任 Daniela Rus 说，通过将触觉数据与来自摄像头的视觉数据相结合，这种准确率可能会提高。
“人工智能解决方案使我们能够在确保我们不仅仅是将分拣劳动转移到更弱势群体的情况下，保留这种便利性和 [单一流回收] 的广泛采用，”麻省理工学院电气工程和计算机科学博士候选人、RoCycle 论文的主要作者莉莲·陈 (Lillian Chin) 说。然而，怀疑论者指出，回收设施中的机器人无法解决美国单一流系统的一些根本缺陷，包括从路边收集开始的污染问题。“如果玻璃到达分拣设施时已经破碎，机器人将无法修复破碎的玻璃，”柯林斯说。麻省理工学院的研究人员建议，机器人有一天可以在路边收集之前对可回收物进行预分拣——但尚不清楚谁将为安装此类机器人付费，即使该技术成熟。
尽管存在这些限制，但在中国于 2018 年初停止进口全球受污染的混合纸和塑料垃圾之后，转向机器人的趋势获得了新的动力，这震撼了全球回收行业。许多美国城市和城镇不再能够外包乏味、肮脏和危险的垃圾分拣工作，而是转而将可回收物直接倾倒到垃圾填埋场或焚化炉中。美国和全球塑料回收率平均仅为可怜的 9%；全球塑料垃圾中有另外 12% 最终被焚烧，而 79% 要么进入垃圾填埋场，要么堆积在自然环境中。
能够展示超人分拣速度且错误不太多的机器人可能足以加入回收生产线。但除了新技术之外，废物管理公司和 Rumpke 等公司仍然强调需要教育客户了解他们可以回收什么以及应该如何回收。这意味着关注基本的可回收类别，并教导人们避免将花园软管、圣诞灯和塑料袋等物品混入其中。改变人类浪费的生活方式是一场长期的斗争——每个人都承认，如果没有人类的参与，人工智能和机器人无法解决回收危机。