高度的循环经济，其实现有赖于持续稳定且高质量的再生材料供应，而这在当前的垃圾处理流程和工艺下尚难实现，许多回收材料仍被降级处理。要改变这一现状，分拣必须更加精细化。在此背景下，人工智能正发挥着颠覆性的关键作用。
澄清误解：人工智能并非新兴趋势
厘清人工智能与深度学习的区别至关重要，因为一个普遍的误解是：人工智能是近年才出现的新鲜事物。事实上，数十年来，人工智能早已深度融入我们的行业。它是一个更宏大的概念，旨在创造能够模拟人类智能的机器，泛指任何利用逻辑、“如果-那么”规则及机器学习等技术，让计算机模仿人类智能的方法。
几十年来，机器学习一直是我们的 AUTOSORT™ 分选设备的标准配置。我们约30年前的早期设备就已采用了基本的人工智能原理，即便在当时，设备也已具备决策能力，能够判断哪些物料应当被选出或剔除。这种模仿人类判断的核心能力，正是人工智能的精髓所在。
因此，尽管人工智能在全球回收业的应用已有多年历史，但深度学习才是如今将其推向新高度的尖端技术。深度学习是机器学习领域的一个分支，它专注于一种名为“人工神经网络”的特定算法。这些网络通过海量原始数据进行训练，从而学会识别并记忆其中复杂的模式，再将这些知识应用于新的数据。
了解人工智能算法在资源回收中是如何工作的
为了解人工智能、机器学习和深度学习的差异，不妨想象你是一位大厨：
- 人工智能 (AI) 好比是整个厨房，包含了所有工具、食材以及厨师的全部知识与经验。它是创造“智能菜肴”这个最终目标的总和。
- 机器学习 (Machine Learning) 就像一个具体的菜谱。你严格按照步骤操作，并根据食客的反馈（数据）调整火候、调味，久而久之，这道菜你就能越做越好。
- 深度学习 (Deep Learning) 则是一种更高级的烹饪境界，它依赖经验、直觉和海量尝试。这位大厨不再拘泥于固定菜谱，而是通过观察、品尝无数菜肴来学习。他能自行领悟不同食材搭配和烹饪技巧的奥秘，并根据结果不断精进，厨艺日臻化境。
陶朗如何把握深度学习带来的机遇
陶朗致力于技术进步，近年来不断探索深度学习的潜力。我们的AI专家团队将上万乃至数百万张图像作为训练材料投喂给神经网络，直到它能精准辨别出特定物料的视觉特征，例如某种瓶盖的样式或包装的独特形状。
神经网络能将学到的知识应用于分选系统传感器捕捉到的新图像，从而攻克了许多传统光学分选设备无法处理的复杂难题。此外，通过实时整合来自多个传感器技术的数据，我们的分拣系统能够持续提升产出品的纯度。
以下是我们基于深度学习的解决方案为客户带来的部分核心优势：
- 高度灵活性： 面对瞬息万变的废料成分，分拣系统必须足够灵活，以适应新的市场要求。借助深度学习，我们无需更换硬件甚至整机，一旦我们的专家完成新算法的训练，即可通过软件更新为现有设备升级，从而更迅速地响应客户需求。
- 开创新材料流： 人工智能驱动的深度学习不仅提升了分拣的精细度，更能帮助运营商开拓出具有更高价值的新材料流与新市场。
- 分拣精度再升级： 通过将现有的光学分拣系统（如基于近红外NIR和视觉信息VIS传感器的系统）与深度学习技术相结合，我们实现了当前技术能达到的最高分拣精度。这意味着除了按材质和颜色分拣，我们现在还能根据形状、尺寸或其他细节特征进行前所未有的精细分离。
- 先进的工厂自动化： 深度学习的价值在于利用全彩摄像头实现精准的物体识别，换言之，我们的 GAINnext™ 系统能“看懂”人眼所见的一切。这使得以往必须依赖人力的分选任务得以自动化，从而能更快速、高效地处理海量可回收物。
- 全流程优化： AI分拣系统能生成海量的运营数据，涵盖物料成分、分拣效率和设备性能等。工厂管理者可借此分析数据，找出优化点、精简运营，并为改善整体回收流程提供数据驱动的决策支持。不仅如此，其应用已超越分选本身。基于深度学习的摄像头可部署于生产线的关键节点，实时监控整个流程与物料流，通过AI废物流分析，持续监控产出品质量、追踪物料损耗，确保回收过程符合食品级再生塑料的法规。
- 攻克历史性分拣难题： 深度学习正在解决那些过去被认为“不可能完成”的任务，正如下文的里程碑内容。
陶朗深度学习应用开创性里程碑
- 2019年： 推出业界首款基于深度学习的分拣系统 GAIN (现名：GAINnext™)。
- 实现从聚乙烯 (PE) 流中剔除PE硅胶筒。
- 2022年： 深度学习首次应用于木材回收市场。
- 实现天然木材与加工木材的分离。
- 2023年： 进一步扩展陶朗深度学习生态系统。
- 推出纸张脱墨/清洁应用，获得更高纯度的纸张流。
- 推出PET清洁应用，获得纯度更高的PET瓶流。
- 实现中密度纤维板 (MDF) 的剔除。
- 2024年： 发布多项突破性新应用，包括业内首个食品级与非食品级塑料包装分选解决方案；品牌升级为 GAINnext™。
- PET 瓶的食品级与非食品级分选。
- PP 材质的食品级与非食品级分选。
- HDPE 材质的食品级与非食品级分选。
- 旧铝制饮料罐 (UBC) 的高精度分选。
- 2025年： 更多创新应用，敬请期待！
人工智能：绿色转型的催化剂
人工智能将为资源回收领域带来革命性变革，使其成为绿色转型中的一项关键工具。随着法规日趋收紧、消费者期望不断演变，我们所处的行业正站在一个关键的十字路口。深度学习为推动循环经济的进一步发展提供了强大的解决方案。
在陶朗，我们同样预见到，先进的人工智能与云技术将在废弃物分析中得到更广泛的应用，这不仅能提升分拣设备环节的透明度，更能贯穿整个分拣流程。这正是我们持续开发像 TOMRA Insight 这样的云端监控工具，并投资于拥有AI废弃物分析平台的 PolyPerception 公司的原因所在。
通过释放人工智能的巨大潜力，我们能够为高价值产品开辟新市场，从而进一步促进经济增长与可持续发展。