揭開回收行業「暴利」秘密，他們相信 AI 也能成為「老師傅」( 二 ) _物料

最后，電工用再生博士 app 匹配到一個中東國家買家，為宜家把原本的「處置費」支出變成了「售賣」收入。
而達不到商用標準的折舊太陽能板，到了中東，在民用領域繼續發光發熱了。
把廢料數據「炒」成 AI 能懂的「菜」

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都說覺得自己像「機器人」在盯圖，譚天一直很想用機器替代自己做這些繁復低效的工作。
他笑稱自己這個「痛點」實在太痛了，早在 2015 年人工智能（AI）興起時，他就開始「求」周媛用 AI 來做廢料識別，但當時的技術的確不成熟，識別的準確率很低。
后來，周媛覺得還是有可能做，前提是要收很多數據。

「喂」數據其實不難，最難的是收集到數據，「炒」成 AI 能讀懂的「菜」。

和動植物不一樣，廢料沒有自己的「百科全書」供 AI 學習，于是譚天的團隊開始給廢料拍照，拍很多不同階段的照片。
回收時，拍下廢料的「原始」模樣。
到了中游加工，照片又記錄下廢料被加工分解后的情況，展示不同物料的比例。
走到下游生產端，照片還得呈現出中游拆出來的物質，最終能煉出什么 —— 細至 A 物質到銅廠后能熔煉出多少元素， B 物質到鋁廠后鋁的出水率又有多少，電線的 PVC 外殼到了 PVC 工廠重新利用情況又是怎樣。

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除了大量「現場」照片和數據標注，譚天還調用了很多「歷史數據」：不同地區的寫字樓、家居、居民區、工廠的廢料，它們大概會含有多少百分比的木材、水泥、鋼筋等，其實都會有個大概的數據。

只要它長成大概那種樣子，你就知道它的統計學背后的數據是什么，這就是我們的邏輯。

經過三年，「就像把眼睛和腦袋組合在一起」，譚天團隊在 2019 年用機器視覺（識別廢料）+ AI（價格體系）的方式搭建出了最早期的產品。
智能化的背后，是譚天用行業的隱性知識構建出一個新的系統。
同時，這個系統也讓曾經只存在于「老師傅」心中模糊的知識和信息，成為可以流通的數據，才有可能在未來讓更多技術應用在回收行業，觸發改變。
錢，錢，錢

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我們做好回收，有利于社會的可持續發展，有利于環境的保護，但譚天堅信，回收這件事的可持續未來，一定是以利益驅動的。
有一次，譚天在理想車主群里看到有人問，廢棄的汽車電池怎么辦？那人先是把電池丟家樓下垃圾桶，然后又被別人送回家里了，樓下沒法接收。
譚天幫他找到了回收點，對方把廢電池賣了七千元。

這其實就是一個回收的循環。

他相信，無論是個人還是公司，只要人們在面對要扔的東西時，能想起有另一條路叫回收，它足夠便利，還有利益，我們就能培養出一個好的循環。
【揭開回收行業「暴利」秘密，他們相信 AI 也能成為「老師傅」】近年來，國內「愛博綠」「大黃牛」等都在嘗試降低消費者參與回收的門檻，讓回收員像外賣員一樣能通過 app 預約上門回收，把廢品變成收入或積分。
但對于譚天來說，現在還沒到回來服務國內市場的時候。
從他的經驗來看，目前美國的回收行業結構更成熟，交易范圍也觸達全球，但缺乏智能化的部分，這是一個可以做透的機會。