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隨著(zhu)垃圾(ji)分類成為今夏最熱話題，國(guo)內互(hu)聯網、科技公司(si)紛紛推(tui)出了小程(cheng)序(xu)、App等查詢應(ying)用，包括(kuo)百度、搜狗、科大(da)訊飛等公司(si)均推(tui)出了相(xiang)關(guan)的智(zhi)能查詢功能。支付寶(bao)、微信上(shang)也有不少(shao)相(xiang)關(guan)小程(cheng)序(xu)和小游戲。這(zhe)些應(ying)用的特點大(da)同小異，主要以查詢為主，支持語音(yin)、圖像查詢。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。

模型訓練(lian)好后，可以將新的圖片輸入給模型，模型會識別、定位(wei)出(chu)是哪種類(lei)型的垃圾以及所(suo)在(zai)的位(wei)置(zhi)，從而實現垃圾分類(lei)的需求。

“目前計(ji)算機(ji)視(shi)覺(jue)技(ji)術(shu)已(yi)經相當(dang)成熟，第(di)四范式在計(ji)算機(ji)視(shi)覺(jue)領域(yu)已(yi)經有了深厚的(de)積(ji)累。能否投(tou)入使用的(de)關(guan)鍵在于模型(xing)(xing)識別(bie)的(de)精(jing)準(zhun)度，而(er)影響模型(xing)(xing)精(jing)準(zhun)度的(de)關(guan)鍵在于原始數據量的(de)質(zhi)量的(de)大(da)(da)小。原始數據質(zhi)量越(yue)(yue)高(gao)，數量越(yue)(yue)大(da)(da)，訓練出識別(bie)準(zhun)確率(lv)高(gao)的(de)模型(xing)(xing)幾率(lv)越(yue)(yue)大(da)(da)。”

上述技(ji)術人員表示，數據庫中包含是經過標注過的數據，標注的質量越高，AI訓練的效果越好。

但(dan)目前，最大的(de)問題是(shi)，標(biao)(biao)注數(shu)據的(de)過程更多的(de)是(shi)由人工來完(wan)成，現階段還無法由AI來實現。雖然(ran)一些研究者正在探索自動標(biao)(biao)注數(shu)據的(de)工作，但(dan)離(li)(li)真正應用還存在很長的(de)距離(li)(li)。

此(ci)外，值得思考的(de)是，如(ru)果將來各個(ge)城市的(de)垃圾分類標準不統一，也將會(hui)對AI提出(chu)更高的(de)要(yao)求。