导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能怎么回收利用的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的用途
人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。
01 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
02 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
03 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
04 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
05 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
06 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
07图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
人工智能有哪些是我们可以利用的领域？
随着科学技术和经济社会的迅速发展，人工智能的应用越来越普遍，它发展对我们的工作和生活方式都产生了深远影响。在电子商务领域，人工智能技术同样也得到了很好的应用，并取得了明显的效果。可以说，人工智能与电子商务之间存在着密切的联系，两者相互影响并共同进步。
日前，在商务部举行的例行新闻发布会上，商务部新闻发言人高峰表示，2018年中国网络零售市场规模持续扩大，全国网上零售额突破9万亿元，其中实物商品网上零售额7万亿元，同比增长25.4%，对社会消费品零售总额增长的贡献率达到45.2%，较2017年提升7.3个百分点。
近年来，电子商务取得了卓越成果，人们在享受电子商务带来的便利的同时，也对其提出了越来越高的要求，而人工智能技术的出现则为电子商务的发展开辟了新的思路和格局。
伴随着科学技术的发展，人工智能技术越来越成熟。它甚至被认为是继蒸汽机革命、电力革命、信息革命之后的第四次科技革命，正在翻天覆地地改变着人们的工作和生活方式。特别是在电子商务领域，人工智能技术已逐渐发展成为助推销量增长和优化电子商务运营的强大工具。目前，人工智能在电商领域的应用主要体现在以下几个方面：
1、智能客服机器人
智能客服机器人涉及到了机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解等多项人工智能技术。智能客服机器人主要功能是自动回复顾客问题，消费者可以通过文字、图片、语音与机器人进行交流。智能客服机器人可以有效降低人工成本、优化用户体验、提升服务质量、最大程度挽回夜间流量，以及帮助客服解决重复咨询问题。此外，据市场调研公司Gartner预测，到2020年有超过80%的零售业消费者互动都将由人工智能来完成。
2、推荐引擎
推荐引擎是建立在算法框架基础之上的一套完整的推荐系统。利用人工智能算法可以实现海量数据集的深度学习，分析消费者的行为，并且预测哪些产品可能会吸引消费者，从而为他们推荐商品，这有效降低了消费者的选择成本。
3、图片搜索
电商平台的商品展示与消费者的需求描述之间，是通过搜索环节产生联系的。不过，基于文字的搜索行为有时很难直接引导用户找到他们想要的商品。通过计算机视觉和深度学习技术，可以让消费者轻松搜索到他们正在寻找的产品。消费者只需将商品图片上传到电商平台，人工智能能够理解商品的款式、规格、颜色、品牌及其他的特征，最后为消费者提供同类型商品的销售入口。
4、库存智能预测
多渠道库存规划管理是困扰电子商务最大的问题之一。库存不足时，补货所浪费的时间会对商家的收入带来很大的影响。但是如果库存过多，又会使营业风险和资金需求增加。因此，想要准确预测库存并不是一件容易的事情。这时人工智能和深度学习算法可以在订单周转预测中派上用场了，它们可以识别订单周转的关键因素，通过模型计算出这些因素对周转和库存的影响。此外，学习系统的优势在于它可以随着时间的推移不断学习而变得更加智能，这就使库存的预测变得更加准确。
5、智能分拣
智能机器人分拣不仅灵活高效还适用性很强，机器人对场地要求比较低，数量也能根据场地条件进行增减。与人工分拣相比，在相同分拣量的情况下，货物分拣更及时、准确，分拣环节的减少让货物搬运次数相应减少，货物更有安全保障。
6、趋势预测
一般来说，图片中会隐藏着大量的用户信息。所以，根据用户浏览的图片，利用深度学习算法可以从中分析出最近某品类的流行趋势，如颜色、规格、材质、风格等，这也是电商平台与供货商进行谈判的重要依据。
7、商品定价
传统模式下，企业需要依靠数据和自身的经验制定商品的价格。然而，在日趋激烈的市场竞争环境中，商品价格也要随着市场的变动做出及时调整。这种长期持续的价格调整，即便是对于一个只有小规模库存的线上零售商来说，也是一项很大的挑战。而这种定价问题正是人工智能所擅长的，通过先进的深度学习算法，人工智能技术可以持续评估市场动态以解决商品定价问题。
哪些人工智能的方法可以应用到垃圾分类里面
人工智能助力来及分类处理，要依托智能制造理念，在垃圾分类处理的终端环节——即各地的垃圾处理厂，应用垃圾智能分类处理系统。全面提升垃圾分拣的准确度与处理效率。
当下很多人，很多地方政府，都存在认识的误区。大家普遍认为，应用人工智能助力垃圾分类，就是在全国各地安装智能垃圾桶，居民提垃圾过来，对着垃圾桶上的人工智能系统扫一扫，就而已区分哪些是可回收物，哪些是厨余垃圾，哪些有害垃圾等等。不少“智能垃圾箱”还配有奖励系统，每次分类投放垃圾之后，智能垃圾箱会给出相应的积分奖励，甚至会在衡量其中可回收物的家之后给出相应的现金奖励。
听起来应该是个行之有效甚至会广受欢迎的人工智能解决方案，但实际应用中，却造成了到家都不愿意看到的困境：
第一、鸡肋的奖励机制，应用状况令人唏嘘：奖励设置过低几乎调动不起市民的积极性；而奖励设置一旦提高，往往会远超回收来的废品的价值。甚至出现利用技术漏洞骗取奖励的现象，比如在旧书里混入铁皮铁块，系统就会整体认定为金属类废品而进行整体奖励。
第二、高额的成本，让垃圾分类成为了代价极大的政绩工程。投放智能垃圾箱，效果未见得比传统垃圾箱好多少，成本却实打实地翻几十、几百倍：动辄上万的硬件成本，还有不可控的运营成本，着实让不少地方栽了大跟头。
第三、更严峻的现象是，“智能垃圾分类”甚至演变成了资本诈骗游戏。这种成本高企的工程，普遍都要依靠政府补贴，因此就会有相应的企业，通过不可言说的渠道与政府达成合作意向，骗取政策资金的扶持与补贴。
第四、让人哭笑不得的是，花大力气、大价钱让市民完成了分类投放，等垃圾车一来，又混倒在一起运走了。到头来全部化作无用功了。
有鉴于此，中发智造再次强调，AI助力垃圾分类，不是在垃圾箱上安人工智能，而是应用智能制造理念，升级垃圾处理系统。终端发力，才是确保垃圾处理分类善始善终的最佳方案。当下已经有多个国家在探索实践智能化的垃圾分拣系统及垃圾分拣方案，值得我们学习借鉴：
日本：FANUC分拣机器人
FANUC分拣机器人利用视觉分析系统对物品的化学成分及形状进行实时扫描，并通过全新的废旧物品自动回收技术进行跟踪和分类。也就是说，FANUC分拣机器人能够从繁杂的垃圾堆中识别不同种类的物品，然后自动分拣，比如塑料罐放在较近的一侧，易拉罐则抛到较远的一侧。
单个机器人分拣工作效率较低，速度较慢，也会造成遗漏。实际的流水线上往往是多台机器人同时工作，一方面使得工作速度成倍提升，另一方面确保遗漏现象得到有效遏制。
芬兰：ZenRobotics垃圾智能分类系统
芬兰ZenRobotics公司研发了一种垃圾智能分类系统，可以通过视觉传感器识别物品的表面结构、形状与构成材料，进而判定物品种类，然后通过灵巧的机械臂自动拣选、分类。
一台拥有四只机械臂的智能分拣系统，可以识别金属、木材、石膏、石块、混凝土、硬塑料、纸板等 20 余种可回收物，最高分件速度达3000次/小时，准确率98%，并且24小时不停歇，一天即可处理垃圾2000余吨，相当于48个劳动力的工作量。
更“智能”的是，这套基于视觉识别技术的垃圾分类系统还可以“接受训练”，以适应更多的应用场景。当前，ZenRobotics垃圾分类系统主要用于建筑与装修垃圾的分类处理，通过图像识别与深度学习技术，该系统可以识别多种多样的废弃物样本或者其他材料样本，进而灵活地承担多种材料拣选任务，为使用者省却昂贵的分拣设备成本。
凭借高效率、高精度、多用途三大特性，ZenRobotics垃圾智能分类系统已初步实现商业化应用，日本、中国、欧盟等国家和地区的诸多垃圾处理公司都先后引进了该系统。
美国：Max-AI机器人，充气的机器人
Max-AI机器人是一款有些好玩的分类机器人，由视觉系统、人工智能及分拣系统组成：
Max-AI视觉系统应用多层神经网络，即便垃圾一闪而过，也能分毫不差地获取视觉信息。
之后，机器人就会利用人工智能算法，鉴定物品的材料与种类，并根据物品的大小、价值和位置来确定分拣的优先级。
判断完毕后，机器人就会向机械臂发送指令，实施分拣动作。有趣的是，Max-AI的机械臂并非常见的那种粗硬笨重的样子，而是采用了更加柔软更加灵活的充气装置。通过不断地抽送气体，机械臂就会以一种略滑稽的动作形态拣选归置不同位置、不同种类的废弃物品。
与庞大的智能分拣系统不同，新一代的Max-AI机器人是一个小巧的装置，甚至可以通过狭窄的过道进入分拣室，与人类“并肩战斗”，并且工作效率快人一倍。
Rocycle垃圾分选机：通过触摸判断材料质地
常见的垃圾智能分类系统普遍依靠视觉识别技术，而美国某高校实验室不走寻常路，开发了一款依靠触觉分析系统工作的机器人：Rocycle垃圾分选机。
分选工作中，Rocycle会对物体进行扫描，并通过传感器测量物体尺寸。然后，机械臂会用它那两根柔软的手指挤压物体，完成抓取动作。而手指上的压力传感器则在抓取过程中通过测量摩擦力，确定硬度与重量。
分析比对所获数据之后，Rocycle就会确定物品的材质与种类，比如纸张、金属和塑料，然后投入对应的处理流程。
相比视觉识别类机器人， Rocycle识别与分拣垃圾的准确率有些不尽人意，只有不到70%。但研究人员认为，现实中，智能分类处理系统往往要处理巨量的垃圾，不同材质的物品会杂乱地裹挟在一起，从而隐藏在人工智能的“视线”之外。
因此，尽管触觉分析类机器人的独立工作效率并没有更高的优越性，但是如果能够将两者结合应用，对垃圾智能分拣系统的开发与应用，无疑是锦上添花。
参考资料：
弊端频现：人工智能助力垃圾分类，说的并不是智能垃圾箱
垃圾智能分类系统：这些才是AI助力垃圾分类的解决方案
机器协助人工垃圾回收的社会意义
推动环保产业事业的发展。
城市化进程的加速导致我国垃圾问题日益严重，而机器人的应用，不仅为垃圾分类回收带来新的解决方式，同时也为环保产业的发展和环保事业的推进提供新的驱动。
当前，世界各国都已建立科学且系统的垃圾分类回收处理体系，在它们的垃圾回收工厂中，机器人获得了愈发广泛的应用。在视觉系统、计算机系统以及人工智能的引导下，机器人能够利用机械臂寻找和分类目标，并通过吸盘或机械手进行分拣回收，由于有了大数据、深度学习等的加持，机器人进行分类、分拣和回收高效而精准，能够真正实现垃圾的变废为宝。
人工智能的垃圾箱有什么优势呢？可以看大数据吗？
首先人工智能的垃圾箱是带有称重系统的，可以通过刷脸或屏幕二维码、手机登录，选择垃圾分类后，回收箱门将自动打开，同时会自动对垃圾进行称重估值，通过积分的形式返回到用户的积分卡或者APP中，可换取相应的礼品。也可以通过看大数据对垃圾分类进行整改。
人工智能垃圾箱
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能怎么回收利用的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能怎么回收利用的相关内容别忘了在本站进行查找喔。