演示方案由一台负责分拣的ABB双臂协作机器人YuMi、负责上料的小型机器人IRB1200、物料传送与智能跟踪系统、智能分类算法以及相应的控制系统组成。ABB中国研发团队开发的深度学习分类算法以及ABB**的PickMaster拾料大师系统实现了对输送链的无缝精准跟踪，并由协作机器人完成*终的分拣。整个过程的运行数据及设备信息实时上传至云端，在ABB Ability™应用中进一步分析及优化。

 

      整套系统默契配合的背后是边缘计算、深度学习、云计算以及机器人自动化等前沿技术的综合应用，并以此实现了整个垃圾识别和分拣过程的自动化和自主化。

 

      针对工业人工智能应用场景的碎片化挑战，ABB设计的边缘计算模块，可以支持算法的在线更新，模块化部署、数据的边云协同，大大简化了工业人工智能应用的门槛，提升了维护的安全性和便捷性。ABB借助深厚的行业经验、自动化技术积累，致力于打通人工智能在工业场景落地的*后一公里。”

 

      ABB为此开发了深度神经网络模型，并借助华为高算力昇腾芯片模组进行加速，在100ms内完成物品的拍照、识别以及通讯，平均检测成功率高达98%，保证整个方案的高节拍运行。同时，通过采用华为云PaaS服务，我们搭建了高可用、可快速扩展的ABB Ability™应用。”

 

      在这个示例中，垃圾的检测和定位只是**步，而强大的自动化能力，包括控制机器人在指定时间到达指定位置、并精准执行抓取动作，也是成功分拣的保证。该方案未来还可以拓展到物料分拣、工件分拣、质检等类似工作场景中，满足离散行业，包括中小微企业的应用需求。

      目前，垃圾分类已成为全社会关注的焦点，中国宣布将在2020年底前在46个城市先行实施生活垃圾强制分类，生活垃圾回收利用率将达到35%以上。通过科技的研发和应用，不仅能够节省人力、提高回收效率，同时也拓展了垃圾分类回收上、中、下游产业的升级与协同发展。

      作为全球技术领导企业，ABB为中国从垃圾分类到垃圾处理提供一系列的高效、绿色解决方案。以目前国内单次投产规模*大的垃圾焚烧发电厂——上海“老港再生能源利用中心”为例，ABB提供了Freelance自动化控制系统，为焚烧发电过程提供控制和检测；同时，还为其提供了焚烧尾气监测排放系统，确保尾气净化达到规定排放标准，支持构建绿色环保的能源体系和生态环境。