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仪表网 仪表下游】导读：“树叶杂草是湿垃圾，塑料废纸是干垃圾，一份没吃完的外卖需要把打包盒、残羹、塑料袋、勺筷分别放入不同的垃圾桶……”2019年7月1日，上海通过《上海市生活垃圾管理条例》，拉开了国内进入强制垃圾分类时代的序幕，固废分拣似乎也成了一个迫切的需求。
近期，固废分拣装备企业弓叶科技连续完成了天使轮和A轮融资。固废分拣机器人，听着或许有点陌生，但在这个细分领域，华为、日立、松下等众多实力玩家却纷纷涌入。尽管近年来我国生活垃圾分类和处理方面成绩可圈可点，但在部分城市和社区，垃圾分类仍是一个棘手的难题。辅助垃圾分类、再生资源的固废分拣机器人行业，也应运而生。
海内外大厂的“蜂拥而入”
或许你没有在意生活中每天所产生的垃圾，但在这个拥有70多亿人口的地球上，每天所产生的垃圾却是一个不小的数量。目前，仅在我国城市生活垃圾年产量就已经过亿吨，占世界垃圾总产生量的26.5%，在2019年生活垃圾就达到了3.43亿吨。
现实中，环卫、垃圾分类等工作也在面临着“招工难”的现状，不少工作人员因工作环境、对人体产生伤害等因素不愿从事相关工作。按照正常工作量算，人工分拣垃圾每人每天也只能处理150公斤到300公斤垃圾，分拣效率并不高。当然，为了在环保的前提下不用特意区分不同垃圾，辅助人工分拣的机器人开始出现。
近两年，随着研发条件以及技术的不断成熟，在国家相关部门的政策支持下，国内固废分拣机器人市场开始逐渐活跃起来，博城机器人、ABB&华为、小黄狗、德立信等玩家，开始从事垃圾分拣机器人的相关工作，浙江联运、启迪桑德以及弓叶科技，是我国在垃圾分拣领域专利申请数量靠前的企业。
当下，针对垃圾分拣机器人的研发阶段不同，国内固废分拣机器人玩家主要也分成了三类：第一类已经在现实场景中落地使用的企业，包括弓叶科技、博城机器人等；第二类已经推出但未实现落地使用的产品，像是华为与ABB联合推出AI垃圾分类工作站；第三类则出身于高校实验室、学校团队，如华侨大学、河北农业大学、上海交通大学等。
多重因素的作用下，垃圾分拣机器人成为辅助人工完成高效工作的有效形式之一，对于企业而言，垃圾分拣也是一次新的机遇，特别是在当下技术及研发条件逐渐成熟的背景下，垃圾分拣机器人也成为海内外大厂争相抢夺的新风口。
固废分拣机器人的“源头末端”
受益于垃圾分类、环保意识的增强，固废全产业链的行业规模在不断增长。据国盛证券研报披露，目前，固废产业链将在一年内释放超过200亿产能，长期来看，产业规模或将达到2000-3000亿元，这也催生了垃圾分拣前端场景数个千亿市场。
分类垃圾桶，代收垃圾网约工，上门代分类、代扔垃圾，垃圾分类
APP、小程序开发等多个新型产品或行业应运而生。数据显示，仅在2019年6月，“分类垃圾桶”当月销售额同比增长500%，淘宝和天猫平台“分类垃圾桶”个人消费者成交额就达到2.5亿元。
纵观当下的环卫市场，机械化、智能化、数据化的趋势越来越明显，智慧环卫频繁接触“黑科技”，固废分拣机器人行业逐渐覆盖了垃圾收集和中转站分拣等前端、终端场景。目前，部分已落地机器人的功能已经覆盖到了垃圾收集的前端场景。博城机器人与江干区城管局联合研发的自助训练分拣机器人，就用于垃圾处理的前端阶段，已经在浙江杭州江干区部分街道上实现了小规模的落地应用。
不过，多数企业集中发力的领域在于垃圾分拣的终端场景，也就是分拣设备与机器人相结合，进一步对混合生活垃圾中的可回收物进行精准分拣和回收，业内人士称之为“混合生活垃圾精准分类”，博城机器人、弓叶科技、ABB&华为均是这一领域的玩家，今年在北京大兴落地的，就是首个应用于混合垃圾中转站的国产分拣机器人。
实际上，这也很考验垃圾分拣机器人的人工智能算法、人工智能软件、迁徙学习等的能力，特别是这种作用在混合垃圾中转站等复杂场景的机器人，对能力提出更高的要求。
一台固废分拣机器人主要分为内置机器学习软件、图像数据库、
视觉传感器、分拣算法和吸盘、抓握臂等，笼统一点的讲就是人工智能+高速分拣机器人，在这其中AI算法、AI软件起到了关键作用，就相当于人的大脑以及眼睛，识别和控制机器人进行有效地垃圾分类，也是固废分拣机器人的工作原理所在。
例如，无论废弃物的状态如何，通过AI算法控制进行训练的机器人都可以识别，并且从传送带上准确地抓取要回收的物料，投放到相对应的料框中。
在千亿市场的刺激下，从垃圾分拣的前端场景到终端混合处理，逐步实现智慧环卫的“智能化”。即便如此，国内固废分拣机器人行业仍处于发展初期，背后依然存在不少挑战。
“技术＋场景”的关卡
事实上，不管是固废分拣机器人，还是其他细分领域的机器人，由于机器人这个产品的特性，固废分拣机器人存在的挑战也是大同小异。
首先，就是存在技术难题。当下，垃圾分拣机器人所能识别的物品不够全面，正确率还无法达到100%，目前最高的准确率也仅达到95%。具体来看，固废分拣机器人涉及多个技术层面，计算机和传感器、视觉系统、工业云端等，之所以无法做到正确率的提升，关键还在于神经网络、智能大脑不够完善，企业对云计算及控制技术的应用，还无法达到同人脑一般，具备高度执行、学习、识别的能力。
特别是在混合垃圾等场景中，垃圾分拣的技术难度和实际工况，比想象的要复杂恶劣多，由于AI算法、AI软件还有待完善，存在无法被输入的图像，也就导致机器人无法准确识别废弃物的类别。比如一些比较破旧的衣物或是鞋子，机器人可能就会存在无法分类的情况。
其次，就是由于国内固废分拣机器人行业仍处在发展初期，上下游产业链发展并不成熟，导致固废机器人成本处在一个较高的水平，曾有相关企业透露，固废分拣机器人的成本高达几十万到上百万，而单台设备的价格更是在500万～1000万元之间。
拆分生产流程，我们也不难发现，固废分拣机器人涉及的产业链较长，从上游的研发、生产再到下游的AI软件自动更新，都要付出不少的开支，对于整个行业来说，这种产业环境就被迫需要深入到机器人零部件的生产、研发、采购之中，一定程度上是耗费资金的同时，又拖慢研发、生产节奏。
最后，由于应用场景的特殊性，所面临的应用难度要远比商用服务机器人来的更复杂一些，特别是混合垃圾中转站，所覆盖的垃圾等废弃物不仅包含可回收物，还有生活垃圾、有害垃圾等一些具有腐蚀性的废弃物，这对固废分拣机器人的硬件及材料就提出了很高的要求，硬件、材料强度高的同时，还有具备耐腐蚀性，以及经得起真空高压，抵挡垃圾在其中的刮擦。
毕竟，固废分拣机器人的成本以及售价比较高，硬件或设备出现问题，对于机器人及企业本身都会造成一次不小的损失，实现机器人长时间的使用，才能体现出效益化。
结语
工业4.0的今天，“智能化”赋予人类更便捷、更智能的生活方式，固废分拣机器人的出现，减轻高强度劳动的同时，也在推动生活习惯的转变，尤其是在垃圾分类推广的过渡期，起到良好的助推作用。
但表面“风光”，技术和效益还待提升的固废分拣机器人行业，面前仍有一座座的大山需要去跨越，兼顾高效益的同时，还有极具性价比，这仍需要各路玩家共同努力。
