行业报告 AI展会 数据标注 标注供求
数据标注数据集
主页 > 机器人 正文

垃圾分类治理得靠谁?智能机器人亮相环博会

    近年来,随着国家环保政策的陆续出台,以及民众环保意识的显著增强,我国的生态文明建设和环保事业发展正迎来攻坚期与窗口期。在此期间,强化科技支撑、运用智能技术,大力提升环境治理能力,快速推动环保模式升级,正成为我国环保事业普及发展的重要任务。

  值此背景,4月15至17日,第20届中国环博会的如期召开,给大家带来了一场环保领域新产品与新技术展示的饕餮盛宴。其中,展会现场亮相的智能垃圾分拣机器人,不仅让大家看到了未来垃圾分类治理的新手段,同时也为我国环保事业的发展带来了科技治理的新思路。

  我国“垃圾围城”危机未解

  当前,伴随着城市化进程的不断加快,城市人口的持续增多,城市垃圾治理问题已经逐渐显现。一方面生产、生活垃圾的暴增给城市环境造成了严重破坏;另一方面垃圾污染和土地侵占也给城市发展带来了重大阻碍。“垃圾围城”的阴云,早已笼罩在我国城市上空多时。

  为应对严峻的城市垃圾处理问题,早些年我国提出了“垃圾分类”的处理方式。不过,虽然这一理念推广良久,各地的垃圾回收站或填埋场也建了不少,但具体的分类效果却始终没有得到良好的体现。究其原因,与我国缺乏完整的分类回收体系、居民欠缺分类回收意识以及企业匮乏分类处理技术密切相关。

  其中,分类、分拣和处理技术的不足,恰恰是造成我国“垃圾围城”危机无法解除的关键所在。据了解,我国每年约产生1900万吨的垃圾,但繁重的分类处理任务却大部分依赖“纯手工”,这显然是不合理的!且不说这份工作又脏又累,是否有足够的劳动力来承担,光是成本与效率的不成正比,也让企业发展垃圾分类的热情大打折扣。

  此外,依赖人力分拣垃圾的速度也远远赶不上垃圾制造的速度,这样最终只会造成“垃圾围城”现象越来越严重。因此,倘若无法寻找到比人工处理效率更高、成本更低、作业更好的处理方式,那么“垃圾围城”的情况只会如影随形、常伴身边!

  垃圾分拣机器人可堪“重用”

  面对处理方式落后、技术水平低下带来的垃圾分类回收难题,其实近年来世界各国也都在找寻有效的解决办法,而随着“机器换人”的火热开展,最终人们将问题解决的希望落在了智能机器人技术的应用之上。

  从2007年开始,美国等国家便开始了垃圾分拣机器人的研发工作,之后这个热潮便迅速在全球范围之内蔓延普及,目前在各国的垃圾回收工厂之中,机器人的身影已经十分常见。

  这些机器人通过视觉系统和计算机系统的引导,能够使用机械臂寻找、识别和分类目标,并通过吸盘或是机械手从垃圾中分拣出各类可回收物品。在人工智能和机器学习的加持之下,它们的垃圾识别率和分拣成功率往往在80%以上,效果异常显著。

  而见证了垃圾分拣机器人的神奇功效,我国也是积极投身到垃圾分拣机器人的研发应用之中。除了本届环博会亮相的智能机器人产品之外,此前在中城绿建工厂的生产流水线上,也能看到机器人快速、持续、准确抓取垃圾待分拣物质的刚毅身姿。

  同时,从2018年开始,智能垃圾分类回收设备“小黄狗”也悄然落户西安、深圳、北京等多所城市,垃圾分类机器人日渐从生产走进了人们的生活。有了该项技术的助力,即使我国居民的垃圾回收意识依然没有进步,但只要企业和政府加大资金投入,确立好相关的应用标准和规范,我国的城市垃圾问题同样能得到有效缓解。

  推动发展还需破除两大难题

  只是,“罗马不是一天建成的”,要想利用机器人助推我国垃圾分类问题得到有效解决,还需要破除一些难题。

  首先从技术推广层面上来说,智能垃圾分拣机器人毕竟是一个新产品和新技术,要实现大规模落地应用还需加大宣传普及。但当前一些企业对绿色生产的理念不是很重视,机器人前期的提效增速作业也是口说无凭,要想破除推广难题不太容易。

  其次从产品应用的角度来看,一方面国内机器人厂商对环保企业生产流程不是很熟悉,工艺深度融合程度不够,这导致机器人的性能和实际功效可能无法完全发挥;另一方面,国内不少环保企业的生产和管理还是粗放型的,在机器人的应用上还存在一定难度。以上应用问题尚待解决。

  因此总的来说,要想彻底解决“垃圾围城”问题,必须率先攻克掉智能垃圾分拣机器人的宣传推广与落地应用两方面的难题。只有将两方面的问题都解决之后,我国垃圾分类的发展才会迎来新变化,我国环保事业的发展才能进入新阶段。

 

微信公众号

声明:本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,对此类作品本站仅提供交流平台,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,不为其版权负责。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品,请与我们取得联系,我们会及时修改或删除。

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
SEM推广服务

Copyright©2005-2028 Sykv.com 可思数据 版权所有    京ICP备14056871号

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系我们   原创投稿   网站地图  

可思数据 数据标注

扫码入群
扫码关注

微信公众号

返回顶部