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隨(sui)著(zhu)垃(la)圾分類成為今夏最熱話(hua)題，國(guo)內互(hu)聯網、科技公司(si)紛紛推出(chu)了(le)小程序、App等查(cha)(cha)詢(xun)應用，包(bao)括百度、搜狗、科大訊(xun)飛等公司(si)均推出(chu)了(le)相(xiang)關的智能查(cha)(cha)詢(xun)功(gong)能。支(zhi)付寶、微(wei)信(xin)上(shang)也有不少相(xiang)關小程序和小游戲。這些(xie)應用的特點大同小異，主要以查(cha)(cha)詢(xun)為主，支(zhi)持語音(yin)、圖像查(cha)(cha)詢(xun)。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(xing)訓練好后，可(ke)以將新的(de)圖片(pian)輸(shu)入(ru)給模型(xing)，模型(xing)會識別、定(ding)位(wei)出是哪種(zhong)類型(xing)的(de)垃(la)圾以及所在的(de)位(wei)置，從而實(shi)現垃(la)圾分類的(de)需求。

“目前(qian)計算(suan)機視覺技術(shu)已經相當(dang)成熟，第四范式在計算(suan)機視覺領(ling)域已經有了深厚的(de)(de)積(ji)累(lei)。能否(fou)投入使用的(de)(de)關(guan)鍵在于(yu)模型識別的(de)(de)精準度，而(er)影響模型精準度的(de)(de)關(guan)鍵在于(yu)原(yuan)始數據量的(de)(de)質(zhi)量的(de)(de)大小。原(yuan)始數據質(zhi)量越高，數量越大，訓練出識別準確(que)率(lv)高的(de)(de)模型幾率(lv)越大。”

上(shang)述技(ji)術人員表示，數(shu)據庫(ku)中包含是(shi)經過(guo)標注(zhu)過(guo)的(de)(de)數(shu)據，標注(zhu)的(de)(de)質量(liang)越高，AI訓練(lian)的(de)(de)效果越好。

但目前，最(zui)大(da)的(de)(de)問(wen)題是，標(biao)注(zhu)數據(ju)的(de)(de)過程更多的(de)(de)是由(you)人工來(lai)完成(cheng)，現階段(duan)還無法由(you)AI來(lai)實現。雖然(ran)一些研究者正在(zai)探(tan)索自動標(biao)注(zhu)數據(ju)的(de)(de)工作，但離(li)真正應用還存在(zai)很長的(de)(de)距離(li)。

此外，值得思(si)考的(de)是，如果將來各(ge)個城市的(de)垃(la)圾分類標準不(bu)統一，也將會對AI提出更(geng)高的(de)要求。