人工智能在废旧回收行业的应用场景十分广泛，涵盖了从回收前端的分类到后端的处理以及运营管理等多个环节，以下是具体介绍：
智能分类
AI 视觉识别分拣：如英国 Greyparrot 公司开发的 Greyparrot Analyzer，它利用嵌入式摄像头和机器学习物体检测模型，可在不到 60 毫秒的时间内捕获和分析废弃物图像，能识别大约 90 种不同类型的材料，帮助回收工厂更准确地分拣废弃物。
智能分类机器人：绿源深回收的分拣中心配备了喷气式 AI 智能分选机和智能分选机械操作系统，通过人工智能技术实现自动化、高效化的废弃物分拣，提高分拣的效率和准确性。
回收全流程管理
智能监控与调度：在垃圾桶上安装重量传感器、满溢传感器、气味传感器等，实时监测垃圾桶内垃圾的填充程度、是否已满以及是否存在异常气味等，以便及时安排清运。同时，在运输车辆上配备 GPS 定位传感器和车辆状态传感器，通过 AI 路径规划系统，实现运输车辆的统一调度和路线规划，提高运输效率，降低运输成本。
数据驱动决策：利用大数据分析技术和知识图谱，对回收数据进行深入挖掘和分析，找出不同类型垃圾产生量与时间、地点、季节、居民生活习惯等因素之间的潜在关系，为优化垃圾收集和运输计划提供数据依据，同时也为回收处理环节的流程优化和资源利用最大化提供决策支持。
设备维护与故障预警：通过 AI 技术对回收设备的运行数据进行实时监测和分析，提前预测设备的故障发生概率，以便及时进行维护和维修，避免设备故障导致的生产中断和资源浪费。例如，当分拣设施的某个组件出现异常时，AI 系统可快速识别并将其转发给操作员，以便操作员快速干预。
再生资源价值评估：基于 AI 的数据分析和模型构建，结合市场价格信息、回收处理工艺等因素，对再生资源的价值进行评估，帮助企业制定更合理的回收策略和销售价格，提高经济效益。
