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隨著垃圾分(fen)類成為今夏最熱話題(ti)，國內(nei)互聯網、科技公(gong)司紛(fen)紛(fen)推出了小程(cheng)序、App等(deng)查詢應用，包括百度、搜狗、科大訊飛等(deng)公(gong)司均推出了相關(guan)的(de)智能查詢功能。支(zhi)付寶、微信上也有不少相關(guan)小程(cheng)序和(he)小游(you)戲。這些應用的(de)特點大同小異，主要以(yi)查詢為主，支(zhi)持(chi)語音、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(mo)型(xing)(xing)訓練好后(hou)，可以將新的圖片輸入給(gei)模(mo)型(xing)(xing)，模(mo)型(xing)(xing)會識別、定(ding)位出是哪(na)種類型(xing)(xing)的垃(la)圾以及所(suo)在(zai)的位置，從而(er)實現(xian)垃(la)圾分類的需求。

“目(mu)前計算機視覺技術已經相當成熟，第四范式在計算機視覺領域已經有(you)了深厚的(de)積(ji)累。能(neng)否投入使用的(de)關(guan)鍵(jian)在于模型(xing)識別(bie)的(de)精準(zhun)度，而影響(xiang)模型(xing)精準(zhun)度的(de)關(guan)鍵(jian)在于原(yuan)始(shi)數(shu)據(ju)量(liang)的(de)質(zhi)量(liang)的(de)大小。原(yuan)始(shi)數(shu)據(ju)質(zhi)量(liang)越高，數(shu)量(liang)越大，訓練出識別(bie)準(zhun)確(que)率高的(de)模型(xing)幾率越大。”

上述技術人員表示，數(shu)據庫中(zhong)包含(han)是經過標(biao)注(zhu)過的數(shu)據，標(biao)注(zhu)的質量(liang)越高，AI訓練的效果越好。

但目(mu)前，最(zui)大的(de)問題(ti)是，標(biao)注(zhu)數據的(de)過程更多的(de)是由(you)人(ren)工來完(wan)成，現階段(duan)還(huan)無(wu)法由(you)AI來實現。雖然一些研究(jiu)者(zhe)正(zheng)在探索自動標(biao)注(zhu)數據的(de)工作，但離真正(zheng)應用還(huan)存在很長的(de)距離。

此外，值得(de)思考的(de)是，如果將來(lai)各個城市的(de)垃圾分類標準不統一(yi)，也(ye)將會對AI提出更高的(de)要求。