探索垃圾房智能分類垃圾

第一次來到江西南昌求學，甘肅慶陽小伙兒尚一感嘆，“校門口的綠化帶比家鄉的馬路都寬”。可一回到宿舍，他卻怎么也開心不起來，因為宿舍和所在樓層的公共垃圾桶挨得很近，垃圾桶常常滿得溢出來，夏天臭氣熏天，老鼠、蒼蠅、蟑螂也常常在附近出沒。

為了垃圾桶的事，南昌大學2015級能源與動力工程專業的這位理工男動起了腦筋，當時他沒想到，他后來做的是一個超前的項目。

2020年9月，南昌大學主校區開始逐層撤除樓道內原有的垃圾桶，在學生公寓樓下鋪設四分類智能垃圾分類回收箱，并將環境信用體系接入學校管理系統，要求學生垃圾下樓、實名分類投放。這些四分類智能垃圾分類回收箱由南昌大學“葉子再生”創業團隊研發設計運營，能夠一步到位解決“你是誰”“你扔的是什么垃圾”和“獎懲兌現”等多個難題，團隊創始人正是尚一，成員都是來自南昌大學各個學院的學生。

尚一入學那年是2015年，當時國內大部分地區還沒有實行垃圾分類。逐個樓層查看情況后，尚一發現垃圾桶之所以很快滿溢，是因為里面可回收的紙箱和塑料瓶占了大部分體積。但有人前腳剛扔了一個紙箱，后腳就有人扔上一桶泡面，被湯汁污染的紙箱也失去了回收價值。垃圾混合投放，不僅容易交叉污染，也讓清運垃圾的保潔員很頭疼。

2017年9月，尚一組建了“葉子再生”團隊，針對“垃圾回收”問題展開調研，調研結果發現，僅80個宿舍一天就能回收約3麻袋的可回收垃圾。團隊焊制了裝可回收物的鐵框，每層的公共垃圾桶旁都放一個，基本兩天就滿了。

2017年年底，團隊向同學眾籌了4萬元，又從各自父母那里“借”了6萬元，湊了10萬余元，研發制作了第一批60個可回收垃圾智能回收箱。只需關注“葉子再生”微信公眾號，進入小程序注冊登陸，投放前掃描箱體上的二維碼，將可回收垃圾放入回收箱，后臺就會根據投遞重量積分到用戶小程序中，積分可用于兌換生活用品。

他們的設想很簡單：60個垃圾回收箱在試點宿舍樓的每一層都放一個，可以請學校的自強社和志愿服務協會來幫忙進行回收的工作。但是新生產出來的回收箱有一些揮發性味道，有同學投訴。這時學校也開始倡導“垃圾下樓”，垃圾回收箱只好放在宿舍樓下，這樣一來，只需要27個回收箱就夠了。

剩下的33個回收箱只好堆在倉庫里，他們曾經想辦法改造后投入周邊學校或者社區，但是費用太高了，只能作罷。

當時，“葉子再生”只有積分商城這一套獎勵措施，回收箱也只回收可回收垃圾，不能一次性處理完所有垃圾，因此使用的人并不多。尚一和團隊成員只能通過上門回收、舉行環保活動等方式拉動學生參與垃圾分類。

也就在這時候，團隊在商業模式的選擇上出現分歧。尚一認為，第一代的垃圾回收箱只能叫做“無人廢品回收機”，算不上完整的垃圾分類。市場上的公司基本都是在做“無人廢品回收機”，這是容易的事，并沒有很大的社會價值。尚一認為應該做全品類垃圾回收，“我希望可以做一些對社會有價值的事情，只有對社會有價值，我們才可能有真正的商業價值，才能走得更遠”。但有的團隊成員認為如果做全品類回收，不僅沒有同行可以參照，還將面臨較大的經濟風險。經過了近一周的激烈辯論，3個人離開了團隊，留下的5名成員最終選擇了“社會價值”，“這件事總有人要去做，為什么不能是我們呢？”尚一說。

2018年下半年，“葉子再生”開始做全智能化四分類垃圾箱。“四分類垃圾箱也是分階段做的，考慮到運營難度，我們先將可回收垃圾和有害垃圾做成了智能投放，廚余垃圾和其他垃圾仍用普通垃圾箱。但是我們發現，如果非智能化，垃圾分類就形同虛設，大家仍然亂扔。所以在2018年年底我們就著手做全智能化的四分類，每個類別都需要實名認證后才能開啟箱門進行投放”。

由于運營難度較大，第一代四分類垃圾箱只做了兩臺，主要是做初步嘗試，資金用的是第一批垃圾回收箱運營產生的收益。

“四分類并不容易。說實話對于企業經濟效益來說，四分類是三個成本+一個收益，完全依靠市場行為的話，可回收的收益尚不足以覆蓋其他幾個類別垃圾回收的成本。而且當時市場上也并不重視，如果做推廣是要支出推廣費用的，這樣就不具備可持續性。”尚一坦承，做四分類的那一年，他們的壓力非常大。
2019年6月，尚一面臨本科畢業。轉機也在此時到來。

當年6月，住建部等部委發布了《關于在全國地級及以上城市全面開展生活垃圾分類工作的通知》，要求北京、天津等46個重點城市到2020年年底基本建成垃圾分類處理系統；7月，“史上最嚴垃圾分類條例”在上海逐步落實垃圾分類。市場迎來了一次風口，不少高校、社區向“葉子再生”團隊拋出了橄欖枝。

“‘上海模式’要求定時定點投放，適應性低，依靠志愿者人工監督檢查費時費力，人力成本高，難以持續。”尚一認為，要真正解決垃圾分類問題，必須做智能垃圾分類回收箱。

為了專心做這個項目，尚一放棄了學校的保研。最初對他們持懷疑態度的家人也開始全力支持他們的項目，這次團隊成員向家人籌集到了100萬元。

2019年11月，“葉子再生”團隊優化升級可回收垃圾智能回收箱。結合南昌大學環境管理要求，“葉子再生”開發出實名制、全品類、無人化監管的智能垃圾分類回收箱，回收箱內自帶滿溢報警、殺菌除臭等裝置，不限制投放時間。

“你只管分類投，我負責分類運。”這是“葉子再生”團隊的員工風采墻上寫的一句話。“如果前端的分類投放、收集、運輸三個環節沒有做到位，后端的分類處置就無法高質量的進行”，但是誰來保證并維持分類正確，誰來調度清運車，這就需要弄清楚“我”這個角色的分工。

“葉子再生”團隊的研發人員占勇告訴記者，“我”相當于控制所有智能垃圾分類箱的智慧大腦，是智能分類系統的中樞神經。

當垃圾桶滿溢了，“我”提醒后臺人員清運；當用戶投遞可回收垃圾時，“我”利用抽樣分析判斷用戶分類是否正確，及時保留電子痕跡；當用戶投遞錯誤時，“我”用算法分析以往投遞行為，判斷用戶是偶然犯錯還是經常犯錯，再來決定是否扣除用戶的個人信用分，以及用戶是否需要進行垃圾分類知識培訓。垃圾投放后，后臺自動生成投遞記錄，學生分類正確或錯誤，都會收到相應的語音推送和短信提示。

當垃圾回收箱滿了，后臺就會收到滿溢報警，派相應專車進行清運。針對可回收垃圾，“葉子再生”團隊還在南昌大學校內設立了中轉站，可以實現快速分揀，直接送達造紙廠等各類回收廠。
為了打破部分學生對垃圾分類很麻煩的刻板印象，志愿者在學生宿舍張貼垃圾分類指南，“葉子再生”公眾號、App，甚至垃圾桶（宣傳欄）上也都有相關簡介，團隊成員還挨個宿舍入戶宣傳，向每位同學講解如何用最簡單的方式參與垃圾分類。他們還拍攝了垃圾分類教學視頻在學校的各個平臺上推送，大量詼諧有趣的視頻在校園里廣為傳播，打消了大家對垃圾分類的抵觸情緒。團隊還給每個宿舍免費贈送垃圾袋，并且通過1積分換購等形式，讓同學們真切地兌換到禮品，形成正向反饋。

南昌大學對這個“葉子再生”項目全面開綠燈支持，學校將環境信用體系接入學校管理系統，把個人環境信用分納入學生考評，依靠后臺各類投遞數據，“葉子再生”團隊和南昌大學后勤服務集團的工作人員共同研究討論形成了《學生宿舍垃圾分類獎懲規定》初步方案。

南昌大學要求學生統一下載“葉子再生”App，進行實名注冊認證后，環境信用體系就和學生學籍信息進行了綁定，系統可以精準識別“誰投遞”，垃圾分類正確與否，直接和學生的獎助學金等掛鉤，個人環境信用分降低到一定數值，除了降低本年度獎助學金等次，學生還會被要求參加垃圾分類培訓班并進行考試。而多次進行垃圾分類且分類正確的學生，獎懲規定中也有相應的獎勵、加分。

如何保證系統能公正裁判？占勇告訴記者，一是通過提高抽樣檢測率，回收點的分類反饋越來越精確，可以回答“分類是否正確”；二是通過算法搭建行為評估體系，可以爭取公正的獎懲行為；三是所有投遞行為可溯源，用戶可以申請“重新裁判”。

尚一表示，“企業沒有執法權，學校的這套考核辦法對學生垃圾分類行為有一定的約束力，科學獎懲的目的就是讓用戶在系統的引導、學分的壓力下，校正自己的投遞行為”。

2020年8月，南昌大學將垃圾分類與減量工作寫入入學須知，隨錄取通知書一同送達新生手中。一些大一新生入校前就準備了進行垃圾分類的垃圾桶和垃圾袋。

中轉站的回收箱清運員李嘉良觀察到，隨著智能垃圾回收設備的運營，每天到中轉站的可回收垃圾越來越多了。智能垃圾回收設備投入使用4個月就回收了近150噸可回收垃圾，相當于30頭成年大象。