废物坟场的AI幽灵(8)

想要通过机器人盈利，完全取决于你的挑战——什么是入厂原料，最终产品目标又是什么：
如果保证不了吞吐量，每分钟没有足够的分选任务让机器人 24 小时高速运转，那么，采购这些设备可能不是最合适的。
而且，回收商还需要计算劳动力成本、雇佣和培训员工的成本 (这些员工通常从事手工分拣工作)，然后将其与机器人的成本进行比较。
另一方面，制造商业正在努力赢得回收商的信任。这几年，机器人也有了更多的识别和分拣能力。
AMP 一开始是做生活垃圾分选的，而且当时只能分选纸盒，如今，他们在两家电子废品回收设施安装了分拣机器人，正在探索有机和汽车废料分类；最近，他们还推出了具有双臂的高性能机器人，能够以每分钟 160 件的速度进行分选；
ZenRobotics 以建筑垃圾分类著称，如今也将分选范围扩大到了生活垃圾、废金属分选。其他机器人也在电子废料、工商垃圾碎片等领域看到了机遇。
当光学分拣机第一次进入市场时，回收商很谨慎，它们只能可靠地分选 PET 。后来，光学分选范围从 PET 扩张到各种等级的纤维。制造商们认为，随着越来越多的回收商将机器人技术融入他们的设施，更多的选择和更多的型号将进入市场。
「我们只是触及了机器人所能做的事情的皮毛。我们还不知道他们能做什么。」
有人甚至预测，未来 5 到 10 年，参观一个没有机器人的回收设施将是不寻常的。从长远来看，回收公司可能会围绕机器人进行设计。当下，人工智能在回收利用方面的应用才刚刚开始。
4 看不懂的智能垃圾桶
如果说，AI 机器人的处理速度和准确度，可以满足产业链后端对分选质量的苛刻要求，进而找到有付费意愿的用户（尽管远谈不上大规模化应用），那么，当 AI 被移植到产业链最前端——遍布在所有公共场合的无数个垃圾桶时，甲方又会因为它能满足什么样的相对刚需，而乐意付费呢？
这里似乎有一个悖论：
能够满足相对刚需的 AI，价格也不会便宜，就像那些进行质量把关的分选机器人；
而摆在公共场合，随时可能被路人毁坏甚至搬走的垃圾桶，不可能造价昂贵，这又反过来限制了 AI 技术的投入成本。
虽然前端本来就不是负责精选，只是履行初步分类工作，但是，粗颗粒的识别效果（比如，这是金属、塑料或者纸盒），又能带来多大的商业价值，让客户买单呢？（政府购买就另当别论了）。