2026-03-30 17:15:06
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在地方规定、技术限制以及不断涌现的新产品类型之间，正确的垃圾处理对消费者而言正成为日益复杂的挑战。这正是WERTIS-KI项目的切入点：它通过一款应用程序，旨在快速、简便且根据具体地理位置引导居民走向正确的回收路径。
人工智能能否解决家庭垃圾高质量回收的一个关键问题？凭借WERTIS-KI，一个跨学科项目团队正在研究一项人工智能辅助的解决方案，以应对循环经济中的一项日常挑战：家庭物品和包装的正确处置。项目协调负责人、来自奥斯特法利亚应用科学大学的丽莎·克拉特解释道：“作为公民，我可以使用的处置和回收选项取决于相应的市镇或城市、其签订的合同以及现有设施，而这些对公民来说通常并不直观。”
据克拉特称，除了回收之外，在更高价值的R策略（如维修或再利用）方面，也存在许多特定于区域的选择。她认为，目前缺乏的是低门槛的实时反馈，这种反馈能在处置时刻提供本地化、正确且快速的解决方案，并且能够独立于语言运作。所有这些因素综合在一起，形成了一套高度复杂且各地区不一致的处置建议与选项逻辑。因此，WERTIS-KI项目旨在创建一个易于使用的解决方案，使公民能够正确处置他们的可回收物。
该想法的起源与项目目标源于丽莎·克拉特的研究同事，他们当时正致力于闭合新的材料循环。克拉特解释说：“想象一下，一家专门从事某种塑料类型的公司推广针对该塑料的额外收集方案，例如来自玩具车的塑料。那么，希望处置该特定物品或材料类型的人们就可以被有针对性地告知和联系。”在最佳情况下，当识别出某些物品时，甚至可以直接传达特定于当地的回收路径。
为了实现这一点，需要一个能够直接、个性化地向公民提供最新处置信息的解决方案。这正是这款新应用程序的目标。
为了实施该项目，奥斯特法利亚应用科学大学的研究人员引入了经验丰富的合作伙伴：dida Datenschmiede、ge-T GmbH以及废物管理公司A+B Peine。作为一家技术公司，ge-T GmbH负责应用程序的开发。Dida Datenschmiede则处理所有与人工智能相关的事务，包括负责物体识别和数据处理的人工智能模型的选择与开发。克拉特表示：“在整个项目过程中，废物管理公司A+B Peine一直是我们所有关于本地废物回收及适用法规问题的合作伙伴。我们奥斯特法利亚大学与A+B Peine共同汇编了用于训练人工智能模型的数据集。”除了数据收集，大学还承担了项目管理和协调工作，并深入参与了家庭物品分类方案的制定。
项目合作伙伴的技术和实践专业知识为应用程序的开发奠定了坚实基础。然而，随着项目的推进，在实施道路上必须克服一些意外障碍也变得清晰起来。其中之一在于应用程序最初的概念，该概念最初仅基于物体识别。项目协调员回忆道：“随着项目的进展，我们清楚地认识到，许多影响处置路径的信息无法通过图像捕获。一个明显的例子是物品的填充水平。”一个装满的油漆桶必须与空桶以不同的方式处置。
为了“喂养”人工智能，团队开发了一款特殊的应用程序，可用于系统地收集家庭物品的数据。借助这款数据收集应用程序，可以记录物品的照片、条形码、指示处置路径的符号、产品名称、制造商和其他信息。克拉特解释说：“这使我们能够直接将物品分配到项目内部的分类中，从而创建与当地回收路径的可适应链接。”
乍一看，这听起来足够简单。但德国管理废物处置的大量不同个体规定并没有让开发人员的工作变得轻松。这些规则必须转化为一种适应性分类，同时还要反映从回收角度看“合理”的决策与严格基于规则的决策之间的全部光谱。克拉特强调：“技术上或生态上合理的做法，并不总是符合合同、制造商协议或法律要求的规定。”她补充说：“这些监管框架通常针对非常广泛的应用领域制定，在涉及细节时显得不足——而这些细节正是我们希望通过基于应用程序的解决方案使其可见和可管理的。”
她举了一个生动的例子：塑料网，例如圣诞节期间用于柑橘类水果或圣诞树的那些网。从制造商和德国双元系统的角度来看，它们被归类为包装，因此应放入黄色垃圾袋或可回收物垃圾桶中进行处置。项目协调员报告说：“然而，在实践中，它们给分拣设施带来了重大问题：在可能延伸数公里的传送带上，这些网经常卡在机器中，可能导致故障甚至损坏。通过这款应用程序，我们现在可以提供指导，表明此类网最好以不同方式处置。”
这使得项目处于一种张力领域：从法律上讲，分类可能是明确的，但从技术和操作上讲却是有问题的。克拉特表示：“对于我们的分类方案来说，这意味着我们必须映射此类特殊情况，同时考虑正式要求——这是一项兼具法律和技术性的挑战。”
凭借其基于人工智能的应用程序，该项目应对了废物回收中的关键挑战：高度复杂性、巨大多样性以及部分由产品设计和营销驱动的持续变化。克拉特说：“一个能够处理海量数据以进行分类和识别，并且能够持续学习的系统肯定会非常有帮助。”然而，目前尚不清楚WERTIS应用程序何时能够做出贡献，因为该项目没有获得延期，因此应用程序尚未完成到市场成熟阶段。克拉特表示：“不过，我们目前正在进行后续项目，这些项目可以在此基础上继续推进该项目的工作。”
随着循环经济理念的深入和环保法规的细化，公众对精准垃圾分类的需求日益增长。WERTIS-KI项目所探索的人工智能辅助路径，不仅着眼于解决当下的分类困惑，更试图构建一个能适应地方差异、产品迭代和法规更新的动态指导系统。尽管项目在完全市场化前仍需克服技术集成、法规适配和持续学习机制等挑战，但其跨学科合作模式以及对“处置时刻”实时干预的聚焦，为未来智慧环保工具的开发提供了重要思路。在2027年FACHPACK德国纽伦堡国际包装展览会即将到来之际，此类创新解决方案预计将继续成为行业关注焦点，推动包装与回收产业链向更高效、更可持续的方向演进。
下届展会时间：2027年09月21号~09月23号
展会地点：德国 纽伦堡
展会行业：包装
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