巴西~用ICT追蹤拾荒者,解決垃圾回收問題
巴西~用ICT追蹤拾荒者,解決垃圾回收問題
2013.01.22 | 技能
為解決巴西聖保羅市的垃圾問題,美國麻省理工學院MIT與聖保羅大學合作,為拾荒者配戴GPS記錄其撿拾路線,開發出可滿足居民即時垃圾回收需求的手機APP。
金磚四國的巴西,巨大的4億人口數,其中最大城為聖保羅市。2012年的聖保羅市有著4千萬的人口數,有人的地方就會有垃圾,而正在快速都市化的城市還面臨著基礎廢棄物處理系統不敷使用的挑戰。在巴西,至少有500個以上自組的拾荒者合作社,每天出去到大街小巷收集可再利用的物品。

美國麻省理工學院MIT的社區創新實驗室(CoLab)跟感觀城市實驗室(Senseable Cities Lab)和聖保羅大學合作一項叫做「覓食者」的計劃,源自於最佳化覓食理論。整個計劃目的是要看通訊科技如何協助拾荒的合作社。2010年巴西剛通過國家廢棄物的法令要結合政府跟產業力量,共同處理越來越多的垃圾問題。

但聖保羅市可利用的廢棄物是這些合作社的拾荒者四處蒐集回來的,他們知道這個城市大大小小的角落,有些角落可能還是市府環境保護局不知道的地方。「覓食者」計劃於是讓每個拾荒者配戴GPS行蹤紀錄器, 每天拾荒回來後,實驗室的研究員會用筆記型電腦展示他們今天行經的路線地圖,然後訪問他們,探討他們決定路線的基準。整合所有路線的地圖,可以顯現出蒐集的空間邏輯。他們發現,非官方的廢棄物設施跟傳統都會設施的邏輯是不一樣的,拾荒者的路線,很明顯會落在個人資源充足的區域,例如公寓、市場、商辦大樓附近。

「覓食者」計劃還設計了參與式的媒體平台,研究員用已經可用的系統雛型,讓合作社的人綜觀拾荒者的即時地理資訊,可以加速協調工作,即時幫助潛在客戶。開發的APP可以讓住家或企業直接通知合作社要回收的物品跟可回收的時間。除了探討拾荒者合作社成員的素人智慧,參與式的地圖讓人有實質的認同感,也有在都會叢林生存的存在感。

 

智慧城市的一個指標就是善用資訊通訊技術,解決城市的問題。廢棄物處理及食物處理,一直以來都是當局很重要的課題,如何了解怎麼最有效的處理短期之內不會消失或分解的垃圾,除了鼓勵使用環保器具、垃圾分類、避免不必要的浪費、資源回收等,是不是有其他的科技可以用創新或創意的應用,協助幫忙優化以上的措施,以面對人口俱增、垃圾遽增的未來?

原文出處:CoLab
圖片來源:CoLab

 

延伸閱讀:

‧智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色
‧智慧城市應備的25項科技 [

](http://www.bnext.com.tw/article/view/cid/135/id/26248)

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關鍵字: #智慧城市
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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