回收分類不再是難事！宜科循環開發AI自動分類技術 加速處理百噸垃圾
一早，來自各地的垃圾運到了回收廠的廣大腹地，寶特瓶、保麗龍、壓克力板、紙箱、利樂包、鋁箔包混雜在一起，由作業員進行初步分類——高達30種品項——再將垃圾堆送上運輸帶，由後續作業員進行二次的篩檢。而垃圾回收廠平均每天要處理的垃圾量，超過100公噸。
這是垃圾回收廠的日常，也是宜科循環共同創辦人暨執行長劉郡峯（首圖右）的起點。
「每個人平均一小時可以處理160公斤的垃圾量，所以我們家（的回收廠）要差不多200個人才行，這還是已經有紅外線偵測協助的情況下，沒機器輔助的話，（人數）就要double。」劉郡峯表示，看到自家回收廠對自動化的需求，他決定靠創業解決這個問題——這個解方就是宜科循環的AI影像辨識技術。
只有9%塑膠廢棄物可以回收
對多數人來說，「垃圾回收」就是把可回收與不可回收的垃圾簡單分類，但是對回收廠來說，這只是個起點。
「我們最終要把同材質的垃圾集中在一起，壓成方磚，再給下游的造粒廠進行生產，這才算是回收的完整循環。」劉郡峯表示，家裏經營著回收廠，每天看著數百公噸的垃圾到來，再跟著員工們一起將垃圾回收進行分類，他親眼見證回收廠面臨的兩大問題：人手不足，以及回收垃圾難以標準化。
大樓、資源回收業者（俗稱小蜜蜂）、垃圾車，來自四面八方倒來的垃圾五花八門，回收廠的第一道難關就是把他們依照材質、顏色等標準清楚分成30多項，甚至被認為是更環保的紙杯，其實都還要經過分離杯內的塑膠防水膜以及紙杯本身這個步驟，至於那些有食物殘渣的、無法分類的，則是當作一般垃圾進行焚燒。
依靠人手處理，速度再怎麼快都難免會有漏網之魚，或者難以即時處理完的狀況。如果處理不好，下游廠商就會因為收到的回收品項純度不足而有微詞。
「全世界只有9%塑膠廢棄物進入回收體系。」劉郡峯認為，這是必須改善的狀況，因此興起了自行創業的念頭，幸好家裡也很支持這樣的理念，劉郡峯得以放手一博。
以AI影像辨識為核心，讓回收廠多出虛擬人力
思來想去，劉郡峯認為AI影像辨識是最能即插即用、馬上產生效果的解決方案，不過自己是建築背景，也一直在家裡幫忙，沒有相關背景的情況下只能對外徵才，原本身在台北的李杰翰注意到了這個徵才資訊。
「我本來就是高雄人啦，看到南部有公司在招募AI工程師覺得很新奇。」宜科循環共同創辦人暨技術長李杰翰（首圖左）笑著說，北部的資源跟機會當然很多，可是能回到家鄉工作，又是做這麼有意義的事情，決定放棄工作，協助劉郡峯進行技術開發。
李杰翰本身的強項就是資料分析與影像辨識，一個有技術、一個有產業知識，兩人很快就開發出了AI影像辨識的軟體。李杰翰提到，這個AI為回收廠提供了兩個價值：
1.回收分類為了解決人力不足的困境，宜科循環的AI依照顏色、內容物、大小、是否符合政府補貼標準等指標，將回收物仔細分成30個種類。
2.純度分析即時顯示最終分類的各項垃圾中的純度，並判斷雜質比例作為後續篩選的依據。舉例而言，塑膠回收項目中的純度如果是90%，AI可以判斷出剩下10%的雜質中保麗龍佔據8%、紙類佔據2%，回收廠馬上能新增一個篩選保麗龍的AI，讓塑膠純度提到到至少98%。
為了加快AI的應用，宜科循環只開發AI軟體，至於協助分類垃圾的機器手臂則是找硬體廠商合作，這樣一來宜科循環只需要專心研發AI，而各個回收廠需要哪種款式、型號的硬體，自己就不用過多煩惱了。
回收廠不是無塵室，宜科循環逐步調整產品設計實踐智慧回收
不過理想很美好，現實卻很骨感。宜科循環成立的這一年當中不是沒有客戶，而是導入的摩擦比想像中來得大。
李杰翰透露，當時設計時沒有考慮到太多回收廠現場環境的問題，例如容易有粉塵，導致機器關節耗損過快，又或者影響了參數，使得軟體需要不斷調整，甚至不少回收廠是根本沒有網路環境的，這都是宜科循環正在優化的地方。
「所以我們現在正在積極招募硬體工程師，才能加快產品研發速度。」劉郡峯說，目前宜科循環已經導入了3家回收廠，商業模式以賣斷為主，不過未來仍希望走向訂閱制，希望藉由AI的導入翻轉回收廠的印象與作業流程，讓資源再生更具效率。
本文授權轉載自《Meet創業小聚》（原文標題：最想不到的地方也需要AI，宜科循環瞄準「垃圾回收廠」加速處理百噸垃圾）
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