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隨著垃(la)圾分類成為今夏最熱(re)話(hua)題，國內互聯(lian)網、科(ke)技公(gong)司紛紛推(tui)出(chu)(chu)了小程(cheng)序(xu)、App等查(cha)(cha)詢應用(yong)，包(bao)括百度、搜狗、科(ke)大(da)訊飛(fei)等公(gong)司均推(tui)出(chu)(chu)了相關的智能(neng)查(cha)(cha)詢功能(neng)。支(zhi)付寶、微信(xin)上也有不少相關小程(cheng)序(xu)和小游戲。這些應用(yong)的特點大(da)同小異，主(zhu)要以查(cha)(cha)詢為主(zhu)，支(zhi)持(chi)語音、圖像查(cha)(cha)詢。接受新浪科技采訪時，人工智能技術與服務提供商第四范式的技術人員表示，垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測等環節。

例如在垃圾分類的場景中，首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進行標注，標注是為了告訴計算機圖像中出現的是可回收、廚余、不可回收等不同類型的垃圾，以及垃圾在圖像中的位置等信息，作為訓練模型的原始數據。

模(mo)型訓練好后，可以(yi)將(jiang)新(xin)的(de)(de)圖(tu)片輸入給模(mo)型，模(mo)型會識別(bie)、定位出是哪種類型的(de)(de)垃圾以(yi)及(ji)所在的(de)(de)位置，從而(er)實(shi)現垃圾分類的(de)(de)需求(qiu)。

“目前計算(suan)機視覺技術(shu)已經相當成熟，第四范式在計算(suan)機視覺領(ling)域已經有了深厚(hou)的(de)(de)積(ji)累。能否投入使用(yong)的(de)(de)關鍵(jian)在于模(mo)型識(shi)別的(de)(de)精準度，而影響模(mo)型精準度的(de)(de)關鍵(jian)在于原始數據量的(de)(de)質(zhi)量的(de)(de)大(da)小。原始數據質(zhi)量越高，數量越大(da)，訓練出識(shi)別準確率(lv)高的(de)(de)模(mo)型幾率(lv)越大(da)。”

上述技術人員表(biao)示，數(shu)據庫中包含(han)是經過標注過的(de)數(shu)據，標注的(de)質量越高，AI訓(xun)練的(de)效果越好。

但目(mu)前(qian)，最大(da)的(de)(de)問題是，標注數據的(de)(de)過程(cheng)更多的(de)(de)是由人工來(lai)(lai)完成，現階段還(huan)無法由AI來(lai)(lai)實現。雖然一些研究者正在(zai)探索自動標注數據的(de)(de)工作，但離真正應用還(huan)存在(zai)很長的(de)(de)距離。

此外，值得思考的是，如(ru)果將來(lai)各(ge)個(ge)城市的垃圾分類標準不(bu)統一，也將會對AI提出更高的要求(qiu)。