2020年3月弓葉科技開展了一項(xiàng)城鄉(xiāng)混合生活垃圾深度調(diào)研活動。這次調(diào)研活動為期近一個(gè)月，弓葉科技的小伙伴們在生活垃圾工廠與現(xiàn)場的分揀工人一起對輸送線上的混合垃圾進(jìn)行徒手分選。
工作環(huán)境惡劣，手被劃傷是常事
前端物料篩分設(shè)備的轟鳴聲震耳欲聾，盡管新風(fēng)系統(tǒng)不間斷運(yùn)轉(zhuǎn),腐蝕酸臭的味道還是包裹著整個(gè)人工分揀房。幾位分揀工人戴著厚厚的皮手套，彎著腰，從一堆果殼、泡面盒、塑料瓶、拖鞋、臟紙巾、尿不濕、碎玻璃里面，將可回收物一一分揀出來，分別投放到塑料瓶、易拉罐、玻璃、鞋類等投放口，投放口下端就是手推式的料車。
深入一線也讓我們對混合生活垃圾有了新的認(rèn)識，對一線的分揀工人更多了幾分心疼。混合生活垃圾中廚余垃圾占比最多，垃圾產(chǎn)生的滲濾液腐蝕性很強(qiáng),隔著橡膠手套, 污水和雜質(zhì)還是會滲入工人的皮膚里。平時(shí)大家隨手丟棄的小東西,比如牙簽、碎玻璃、變形的易拉罐、燒烤的竹簽，到了垃圾分揀中心就變成“兇器”，一不小心手就會被刺破。由于工人的手長時(shí)間接觸垃圾，被劃破后很難愈合,實(shí)在苦不堪言。根據(jù)環(huán)境研究與教育基金會(EREF)與北美固體廢物協(xié)會(SWANA)在2018年發(fā)表的調(diào)差報(bào)告顯示，在美國人工回收物料分選的針刺傷率為2.7%，即每100名工人中有2.7人會被物料刺傷 (Robotic, 2018)。
混合生活垃圾分選現(xiàn)場
（圖片來源：弓葉科技拍攝）
前端居民垃圾分類和終端機(jī)器人垃圾分揀形成組合
隨著居民生活水平的提升，可回收物在混合生活垃圾中的占比正在逐年提高，特別是塑料和紙類。出乎我們意料的是，三四線城市城鄉(xiāng)接合部的混合垃圾工廠每天產(chǎn)生的可回收物量竟然也是相當(dāng)可觀，就更不用說人民生活水平更高的大城市。如果混合垃圾不加分選利用，直接焚燒或者直接填埋，實(shí)在是對資源的極大浪費(fèi)。
我們建議前端居民首先自主垃圾分類，初步對混合垃圾進(jìn)行干濕分選，再結(jié)合終端的自動化垃圾分選廠，用智能機(jī)器人進(jìn)一步對混合生活垃圾中的可回收物進(jìn)行分揀和回收。然后再對回填物進(jìn)行填埋或者焚燒，從垃圾的源頭和垃圾處理的終端同時(shí)入手，兩手都要抓，兩手都要硬，真正實(shí)現(xiàn)垃圾處理的“資源化、減量化、無害化、智能化”。這樣，不但可減少環(huán)境污染，提升資源的利用率，又能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。
智能分揀機(jī)器人，保障安全與高效
廣東弓葉科技有限公司始終專注人工智能固廢分選領(lǐng)域，將深度學(xué)習(xí)、AI算法、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人控制、弓葉云端大腦、多傳感器融合等高科技綜合應(yīng)用于垃圾分選，推出了人工智能生活垃圾分選設(shè)備和人工智能建筑垃圾分選設(shè)備，其分選準(zhǔn)確率高達(dá)90%以上并且可以24小時(shí)*7天連續(xù)不間斷工作，解放了長期處于惡劣環(huán)境中的一線工人們。
智能分揀機(jī)器人具有自主推理能力
（圖片來源：弓葉科技網(wǎng)站）
人工智能垃圾分選設(shè)備通過訓(xùn)練機(jī)器人，使機(jī)器人擁有類人的自主判斷能力，可以快速識別混合垃圾中的可回收物和雜質(zhì)，準(zhǔn)確抓取并投放到對應(yīng)的料框中完成分類。自主研發(fā)的人工智能軟件不僅可以對混合垃圾自主識別并分類，同時(shí)還賦予了機(jī)器人推理決策的能力。弓葉云端大腦對部署在全球各地的人工智能垃圾分選設(shè)備進(jìn)行大數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注，甚至可以對物料的品牌進(jìn)行識別，并按照來料價(jià)值高低進(jìn)行優(yōu)先級排序。因此，具有決策能力的機(jī)器人在很大程度上提高了可回收物分選的純度與效率，也直接性的提高了企業(yè)利潤率。
智能分揀機(jī)器人具有智能決策能力
（圖片來源：弓葉科技網(wǎng)站）
PiCKiNG·Ai™和PiCKiNG·EASY™是廣東弓葉科技有限公司旗下的兩個(gè)產(chǎn)品系列，他們是混合生活垃圾分選，建筑垃圾分選，可回收物分選與可回收物除雜領(lǐng)域的專家。
PiCKiNG·Ai™與PiCKiNG·EASY™
（圖片來源：弓葉科技網(wǎng)站）
人工智能垃圾分揀機(jī)器人PiCKiNG·Ai™和PiCKiNG·EASY™是垃圾終端處理方案的得力幫手，與當(dāng)下國內(nèi)涌起生活垃圾分類的前端強(qiáng)制性處理相互配合，不僅大幅度地提高資源化回收與利用率，其投資回報(bào)率更為可觀。
引用
RoboticWaste. (2018年9月10日). WASTE ROBOTICS – MARKET NEWS. 檢索來源: Waste Robotic: https://wasterobotic.com/en/2018/09/10/waste-robotics-market-news-22/
廣東弓葉科技有限公司. (2020). PiCKiNG·Ai. 檢索來源: https://www.databeyond.cn/
（編輯：Nicola）
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