在美國，儘管回收垃圾的好處顯而易見，但回收率卻在近年來停滯不前。爲了應對這一挑戰，AMP Robotics 公司推出了一款名爲 AMP ONE 的人工智能系統，用於幫助垃圾處理廠更有效地進行垃圾分類。最近，該公司完成了9100萬美元的 D 輪融資，將進一步推動這項技術的推廣。

海洋垃圾

圖源備註:圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

AMP Robotics 的創始人馬塔尼亞・霍洛維茨表示，回收率在2018年時約爲32%，而2024年初的數據顯示，只有21% 的住宅可回收垃圾得到了再利用。這一狀況不僅影響了環境，還加大了垃圾處理的成本。傳統的垃圾分類依賴於人工操作，工作條件惡劣且安全隱患重重，導致高員工流失率和人手不足。

AMP ONE 系統的優勢在於它能夠利用深度學習技術，精準識別和分類多種垃圾，包括那些人類分類時容易忽略的物品。該系統不僅可以處理混合的可回收物，還能深入垃圾中挑選出可再利用的材料。在一次測試中，AMP ONE 在一家垃圾處理廠的工作時間達到了90% 以上，幾乎不需要人工干預。

該系統的引入，能夠將垃圾填埋量降低60% 以上，提升資源回收率，減少對填埋場的依賴。同時，AMP 的技術不僅降低了分類成本，還提升了分類的準確性與效率。隨着更多的 AMP ONE 系統投入使用，整個回收行業都將能共享其網絡化的智能資源。

儘管垃圾分類仍需依靠人們的積極參與，但 AMP 的解決方案爲那些未能妥善處理垃圾的人們提供了一個新的出路。未來，或許我們不再需要擔心垃圾分類的問題，因爲有了 AI 的幫助，這些 “懶惰” 的習慣將得到有效改善。

劃重點:  

🌍 回收率停滯前，美國人工智能系統 AMP ONE 應運而生。  

🤖 AMP ONE 利用深度學習技術，能高效識別和分類多種垃圾。  

📉 該系統能將垃圾填埋量降低60%，提升資源回收率，降低分類成本。