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人工智能在环保方面做出的贡献：垃圾分类
计算机视觉系统使用形状、颜色甚至标签以超人的速度识别材料
来源：spectrum
Amp Cortex 是一种由人工智能引导的高速机器人分拣系统，可在传送带上按类别识别材料。迄今为止，运行中的系统已经识别了超过 500 亿个不同排列的对象。
美国许多地区和欧洲大部分地区的回收利用真相令人警醒。每天早上，回收箱里的东西将被倾倒到一辆卡车上，然后送到回收设施进行分类。大多数材料将用于加工并最终用于新产品。但其中很多最终会进入垃圾填埋场。
那么有多少可用材料可以避免去垃圾填埋场呢？对于进行回收的国家来说，这个数字（称为回收率）似乎平均在 70% 到 90% 左右，但无法获得广泛的数据。这个数据似乎并不差，但在一些城市，它可以低至 40%。
更糟糕的是，只有一小部分可回收物进入垃圾箱——美国只有 32%，全球只有 10% 到 15%。大量材料被不必要地浪费了。
我们必须做得比这更好。目前，回收行业正面临金融危机，这要归功于分类可回收物的价格下跌以及中国于 2018 年颁布的政策，限制了许多用于回收的材料的进口，并关闭了大多数原产于美国的可回收物。
有一种方法可以做得更好。使用计算机视觉、机器学习和机器人来识别和分类回收材料，我们可以提高自动分拣机的准确性，减少人工干预的需要，并提高整体回收率。
公司Amp Robotics位于科罗拉多州路易斯维尔，正在开发依靠图像分析对可回收物进行分类的硬件和软件，其准确度和回收率远高于传统系统的典型值。其他公司也在努力将人工智能和机器人技术应用于回收利用，包括Bulk Handling Systems、Machinex和Tomra。迄今为止，该技术已安装在全球数百个分拣设施中。扩大其使用范围，将可回收物更易于再处理再利用来防止浪费，最终帮助保护环境。
今天，该系统在超过 25 个美国州和 6 个国家/地区安装被安装。Amp Robotics不是第一家尝试人工智能分拣的公司，但它以前没有被商业化使用。这项技术正在稳步扩展可以识别和分类的可回收物类型。
理论上，人工智能可以完全基于图像分析来做到接近 100% 的准确度从混合材料流中回收所有可回收材料。简单来说，如果基于人工智能的分拣系统可以“看到”一个物体，它就可以准确地对其进行分拣。
人工智能驱动的计算机视觉系统可以通过识别瓶子的包装来确定瓶子是 HDPE 而不是其他东西。这样的系统还可以使用颜色、不透明度和形状因子等属性来提高检测精度，甚至可以按颜色或特定产品进行分类，从而减少所需的再处理量。尽管系统不会尝试理解标签上单词的含义，但这些单词是项目视觉属性的一部分。
AMP Robotics 已经构建了可以进行这种分类的系统。未来，人工智能系统还可以按材料组合和原始用途进行分类，使食品级材料与装有家用清洁剂的容器分离，并将被食物垃圾污染的纸张与干净的纸张分离。
训练神经网络来检测回收流中的对象并不容易。它比识别照片中的人脸至少要困难几个数量级，因为可回收材料的变形方式几乎是无限的，而且系统必须识别排列。
通过向机器人提供属于每个类别的材料图像来训练这个智能分拣系统，这些材料来自世界各地的回收设施。AMP Robotics 公司现在拥有世界上最大的用于机器学习的可回收材料图像数据集。
专访 Shopify 产品营销副总裁全球主管
Shopify 的 100 多项新更新及其对新商业时代的押注
来源：producthunt
Shopify 最近发布了 Editions，这是一个半年一次的产品展示会，重点介绍其平台上的新功能和改进功能。
这个夏季版本包含多达 100 多个更新。以下是记者与 Shopify 的全球产品营销副总裁 Desiree Motamedi 的访谈。
我们很高兴看到今天在 Product Hunt 上推出了版本，恭喜！版本背后的故事是什么？它是如何诞生的？
大约四个月前，我们的首席执行官Tobi Lutke 联系我说：“Des，我真的很想从事一个项目，让我们能够展示我们在一定时间内完成的所有产品工作。”
以前，你很难看到我们所有的发布。即使你关注我们，也很难通过不同渠道找到我们发布的所有内容。当然了你确实可以通过看我们的博客或在社交媒体上关注我们的领导团队来更新消息，但实际上，并没有一个很好的汇总方式来查看我们在整个业务中发布的所有内容。
Tobi 真的很想重新设想这一点，创建一个集中的位置，让人们可以查看过去六个月发布的所有内容，也可以查看 Shopify 已发货的所有内容。那是 Shopify 新版本的亮点，它的想法是创建交互式网络体验。
从商家的角度来看，一件很清楚的事情是，他们中的很多人并不了解我们所做的所有事情。他们使用了我们的一些功能，但他们中的很多人并不知道我们实际上提供了跨多个不同领域的解决方案。
你在这个新产品版本中提到的是连接到消费者 (C2C)。这是什么意思？
主题对我们来说非常重要。我们希望确保它与整个生态系统中发生的事情相关。
新冠疫情大流行是一个有点棘手的商业时期。我们看到了这个巨大的空白，许多新企业家也来到这个平台。但更重要的是，我们在生态系统中也看到了很多挑战，无论是供应链、广告技术，还是创新的步伐以及所有可能发生交易的地方。
我们觉得有机会建立一个案例来证明 Shopify 可以在这个时候提供帮助。Shopify 始于 16 年前，我们从 D2C 开始。直接面向消费者是我们的目标，直到今天仍然如此。
我们认为这可能是一个非常有趣的变化，我们可以将 Direct to Consumer 的主题演变为 Connect to Consumer。
疫情期间我住在伦敦。在那段时间里，我认识了当地的屠夫，认识了花匠，认识了面包师。我开始与这些人建立关系。我认为所有人都想与某人建立联系，这对我们来说变得非常明显。即使在购买和采购方面，这种情况也有所发展。
我们想听听商人的故事。我们想了解我们具体从哪里购买。这建立了一种新的动态，尤其是随着 TikTok、Instagram 和 Facebook 等社交媒体和平台的兴起。人们用这些来讲述他们的故事，与这些故事联系起来，并开始建立品牌忠诚度。因此，Connect to Consumer 主题确实超越了我们今天在我们平台上拥有的不同产品领域。这是我们真正想要投资的东西。我们相信大家愿意与 Shopify 合作的最大因素之一。
我认为这也与你宣布的 Twitter 合作有关，这对商家意味着什么？
这个合作意味着很多内容。Twitter 整合的想法是，商家在尝试与客户建立联系时实际上不必进行任何大笔的媒体支出。
商家可以直接从他们的 Twitter 个人资料中销售产品，所以当有人登陆时，可以看到产品并直接进入店铺。
你会看到更多这种互连。在我们的平台和其他平台内也是如此。我认为这里的细微差别在于你的品牌就是你本身，因此你将开始在所有这些社交渠道上将自我的品牌带入生活。
在 Twitter 集成和 Tokengating 之间，你似乎一直在关注创造者经济——更好地服务于这类客户的目标之一是什么？
我绝对关注这个领域。我们最近刚刚进行了一次有趣的交流，谈论的主题是我们能够为这么多不同的观众服务是多么令人惊奇的事情。
仔细想想，创作者对我们来说是非常重要的观众。但我们也为大大小小的开发商、合作伙伴生态系统和普通商家提供服务。我们在创作者方面拥有如此有趣的不同的观众动态。在过去的几年里，它确实有点正面反馈，我们希望确保我们为他们提供正确的工具和解决方案。
创作者们都非常独特。他们对平台需求有不同的要求，这意味着我们一直在思考如何让他们更容易上手，以及这些集成中到底扮演什么角色。
整个平台还有很多其他更新，我知道很难选出最喜欢的，但你对哪个更新感到最兴奋？
有很多都很喜欢！其中之一是B2B。
我们确实有一个并非 Shopify 原生的 B2B 解决方案，但现在它比以前更强大了。现在不同的是，它是在平台本身内构建的。因此，即使你在 Shopify 上有 Direct to Consumer 业务，你也可以使用相同的店面来建立批发业务。
这确实为我们的商家开辟了一条新的收入途径。我们真的很高兴能够以一种真正无缝的方式集成它。
在开发人员方面，我认为具有巨大潜力的一个（而且它也几乎可以窥见未来以及我们如何考虑我们的平台）是 ShopifyFunctions。
如果你从前端看技术栈，我们有Hydrogen和 Liquid 之类的工具。Functions 允许访问我们的后端 ——访问我们自己的平台代码库，你可以在其中实际操作代码，以获得业务所需的独特体验。
真正展示我们平台上的创新之处就是功能。我们希望开发人员能够灵活地构建他们想要的东西。
我们过去曾写过关于直播购物的文章。Shopify 对此有何看法？有什么我们应该注意的吗？
是的，一点没错。我也是直播购物的忠实信徒。我认为观察世界其他地区，尤其是亚太地区真的很有趣。他们确实看到了这个领域的巨大趋势。西方在这方面的反应还没有那么快，但我认为我们很快就会开始看到其中的一些势头。所以是的，我认为直播购物也是我们非常感兴趣的事情。
对 Shopify 版本的未来有何期待？
这是一年两次的体验。这是第一个，我们对此感到非常兴奋。到冬天我们会有另一个更新，能展示我们在过去六个月中所做的所有工作以及我们平台的广度和深度，确实让我们很高兴。
所以敬请期待！
谢谢你接受采访。
