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。
目前，弓叶科技旗下的垃圾分拣机器人“Picking AI”，已经实现批量化销售生产，能进行7*24小时不间断工作，分拣速度每分钟达到90-100次，准确率上升至95%。
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。
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标题：百度|百度、华为前赴后继，固废分拣机器人＂全面上道＂还有多远？( 二 )