本文由黄天航（中国科学院大学公共政策与管理学院副教授）、张碧青（中国科学院大学中丹学院硕士研究生）、韦结余（中国社会科学院助理研究员）和陈柳娅（中国政法大学硕士研究生）共同撰写，发表于2023年第1期（总第81期）的期刊中。文章主题为“人工智能技术在社区环境治理中的应用研究——以北京市为例”，重点探讨了人工智能技术在城市垃圾分类治理中的应用现状、问题及优化路径。
随着城市化进程的加快，城市环境治理问题日益突出，尤其是垃圾分类工作成为城市治理的重要环节。党的十九大报告和《关于构建现代环境治理体系的指导意见》均强调了构建政府为主导、企业为主体、社会组织和公众共同参与的环境治理体系的重要性。人工智能技术的快速发展为城市垃圾分类治理提供了新的技术手段和思路，能够有效解决传统垃圾分类中存在的居民分类习惯养成难、人工看桶难、及时清运难、居民众多入户难等问题。然而，人工智能技术在垃圾分类中的应用也面临诸多挑战，如成本过高、隐私保护问题、数据监督难等。因此，本文旨在通过调研北京市智能垃圾分类的实践案例，分析人工智能技术在该领域的应用现状及存在的问题，并提出改进建议。
北京市在多个区域（如hr区、tz区、cy区、ft区、hd区、xc区）开展了智能垃圾分类的试点工作，采用了物联网、大数据平台、计算机视觉、语音交互等技术。例如，hr区通过太阳能发电的智能投放系统解决了桶脏居民无接触开盖问题；tz区则搭建了生活垃圾精细化管理平台，实现了垃圾分类的实时监控和数据分析。这些技术的应用显著提高了垃圾分类的效率和居民的参与度。
尽管人工智能技术在垃圾分类中取得了一定成效，但仍面临以下六大问题：
- 应用和日常维护成本过高：智能化设施的购置和运行维护成本较高，短期内难以大规模推广。
- 隐私保护与数据监督问题：人脸识别等技术涉及居民隐私，可能引发抵触心理，影响垃圾分类的参与率。
- 使用率统计口径存在偏差：刷卡和垃圾称重仅统计厨余垃圾，未计入其他垃圾和可回收垃圾，导致数据不准确。
- 单向数据使用和反馈机制问题：智能管理平台的数据使用缺乏透明性，居民无法有效参与监督。
- 宣传推广不到位：部分社区的宣传工作未能落实到户，导致居民参与度不高。
- 社区自身原有问题：如物业与居民信任度不足、回迁社区居民文化素质较低、老龄社区居民对智能技术接受度不高等。
针对上述问题，本文从国家、企业和社区三个层面提出了改进建议：
- 国家层面：加快制定智能垃圾分类产品的技术规范和行业标准，引导资金和技术资源流向该领域，出台隐私保护相关法律法规。
- 企业层面：通过技术创新解决使用率统计口径偏差问题，开发双向数据使用和反馈机制，简化人脸识别流程。
- 社区层面：推广高效和可持续的智能应用模式，定期发布垃圾分类实施情况报告，采用正向激励和负面约束机制，形成智能垃圾桶站和系统平台的裁撤机制。
本文的论述基于对北京市多个区域智能垃圾分类试点案例的实地调研，结合了国家政策文件（如《关于构建现代环境治理体系的指导意见》和《生活垃圾分类制度实施方案》）以及相关学术研究（如周冯琦和张文博的《垃圾分类领域人工智能应用的特征及其优化路径研究》）。此外，文章还引用了北京市各区政府的政策文件和实践案例，如《北京市生活垃圾管理条例》和《海淀区推进生活垃圾分类工作方案》，为论点提供了坚实的政策支持和实践依据。
本文的研究具有重要的理论和实践意义。从理论上看，文章系统分析了人工智能技术在垃圾分类中的应用现状及存在的问题，为相关领域的研究提供了新的视角和思路。从实践上看，本文提出的改进建议为国家、企业和社区在推广智能垃圾分类技术时提供了具体的操作指南，有助于提高城市环境治理的精细化水平和可持续发展能力。此外，本文的研究成果也为其他城市在推进垃圾分类工作时提供了宝贵的经验借鉴。
本文的亮点在于：
- 案例丰富：通过对北京市多个区域智能垃圾分类试点的详细调研，提供了大量实践案例和数据支持。
- 问题分析全面：系统总结了人工智能技术在垃圾分类中面临的六大问题，并提出了针对性的改进建议。
- 多层次建议：从国家、企业和社区三个层面提出了改进人工智能技术应用的策略，具有较强的可操作性和现实意义。
本文不仅为人工智能技术在垃圾分类领域的应用提供了理论支持，也为城市环境治理的实践工作提供了重要的参考价值。