美國/駐舊金山台北經濟文化辦事處經濟組

蘋果2016年曾宣佈開發了手機回收機械人Liam，聲稱11秒內可拆解iPhone，時隔六年後且經歷多代iPhone，蘋果從未透露有多少iPhone被Liam回收零件。

但針對電子廢物回收的人工智能(AI)機械人帶來的影響很快就會明朗，多虧一個尋求開發AI工具的新研究項目，容許一間機械回收商從不同型號手機中取出有用零件。如果這類科技能商業化，研究員希望可以大幅改善智能電話和其他小型便攜式電子產品的回收。

當今電子廢物回收商主要處理映像管電視(CRT TV)等較大型電子產物，但越來越多小型電子產品像智能電話和平板電腦已臨界使用壽命，製造出新的難題，因為要從這些產品取出零件都是困難且花較長時間。回收商一般移除電池後，將其餘部份拆散，而非挽救底板等或有價值的零件。

科學家多年來探索AI機械人能否簡化回收程序，使廢舊消費電子產品的回收和再利用更經濟化。去年12月，聯邦能源部向愛達荷國家實驗室(INL)、水牛城大學、愛荷華州立大學和電子廢物回收商Sunnking的研究員撥出44萬5000元，用於開發軟件，讓機械人在回收帶上自動分辨不同型號的智能電話，移除電池和回收不同高價值的零件。

團隊希望，在這項兩年期研究項目的尾聲時，在Sunnking其中一座設施裡現場測試其技術的初期版本，從而爭取更多經費，將機械式智能電話回收商業化。

將機械人和AI應用於電子廢物回收相對是新想法，且沒有很多實際例子證明它可行。

機械人不只需要好硬件，還需要軟件容許它們能迅速辨認不同電話型號和查看其內部結構。愛荷華州大和Sunnking研究員將會開發數據庫，包括不同廠商和型號智能電話的2D圖像和3D掃描數據。透過機器學習，數據庫將訓練軟件指導機械人尋找電池和高價值零件的位置並提取出來。

INL研究員同時分析整個機械化拆解過程的經濟效益，從而判斷需否降低成本。團隊目標是將材料回收率比目前標準回收工作提高約一成，以及經濟效率提高最少15%。

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