離開微軟的「垃圾小王子」汪劍超,賦予廢品新價值
離開微軟的「垃圾小王子」汪劍超,賦予廢品新價值
2014.03.05 |

一包垃圾的再生旅行

這是一包240公克重的垃圾。它由一疊雜誌、幾隻不鏽鋼杯、一堆塑料瓶子和利樂牛奶包組成。此刻它靜靜躺在成都市錦江區比利華小區田阿姨家中,即將開始一場與其他垃圾同胞大相逕庭的旅程。

出門前,它被田阿姨貼上一張二維條形碼—這個動作為它賦予了某種獨一無二的身份感—小區裡一隻鴿子灰色的垃圾桶專門負責接收這類已經被細緻分類的垃圾。條形碼「嘀」一聲,它的體重立刻被計算出來,換算成積分,自動計入田阿姨的帳戶之下。當天夜裡,它與3噸回收垃圾一起,出現在錦江區邊緣的某個半露天垃圾場。它發現這裡異常清潔,像一群有整理癖的人橫掃過的平原,紙和紙、塑料與塑料、金屬與金屬整齊扎堆地待在一起,組成勢均力敵的小山頭。這包垃圾的身份再一次被掃瞄錄入,在垃圾分揀線上最終找到自己的玻璃同類。它將在幾天內被送往玻璃廠,經過融解和重新製作,再一次誕生。

這個看似頗像「賣廢品」又與之截然不同的垃圾回收體驗,出自綠色地球—中國唯一一家專業從事城市生活垃圾回收及資源化的企業,通過積分兌換激勵與精細化信息管理的模式推進環保。

綠色地球的靈感來自一家名為「再生銀行」(Recycle Bank)的美國公司。2004年1月17日,美國費城West Oak Lane社區。在這個全市最貧窮的社區門口,突然豎起了一塊巨大的廣告牌:我們離星巴克有多遠?—10磅垃圾。這個讓人摸不着頭腦的廣告,後來成為美國環保產業一個里程碑。住戶每投遞10磅可再生垃圾,再生銀行向住戶支付5美元,劃入專門開立的銀行卡裡,住戶可到參與到該計劃的任何一家商家消費。

綠色地球為這套良性互動的機制設計了更接地氣的中國版:為每戶開設帳戶,進行細密的垃圾分類指引,將回饋綁定在積分體系上,並嫁接商業平台,以持久、穩定地推進垃圾分類。

2008年至2013年8月,綠色地球的新鮮服務擴散至成都市錦江區93個小區,49622戶居民家中。按100公克垃圾換1個積分計,田阿姨家5年下來累積4199積分,相當於419.9公斤可回收垃圾。「每月底能收到綠色地球的短信,顯示當月累積的垃圾重量,全家人很有環保成就感。」

刷新「扔垃圾」鏈條

「綠色地球的核心競爭力在於刷新與『扔垃圾』有關的一切用戶體驗。」公司總經理李力屬創業元老之一,親身經歷了綠色地球的蛻變。綠色地球在2010年進入低谷期,一張Excel 表,緩慢維持着整個系統運行,用戶量衝至1萬戶,系統崩潰,停滯不前。直到2011年執行總裁汪劍超的加入。

汪劍超話不多,身上帶有IT人特有的沉穩。他並沒有想到自己的職業生涯裡會出現「超級破爛王」這個環節。從中國科學軟件研究所畢業後,他在微軟中國待了5年,「進微軟的動機簡單又複雜,一心想要改變世界,改變億萬人的生活。」擔任研發工程師和產品經理的他,發現在大公司裡,一個哪怕微小的創新點子,從生發到實現的路徑極長,個人力量很有限。而在已經上市的電商公司蘭亭集勢擔任產品總監,讓他積累了豐富的創意經驗。「我終於意識到,改變世界,也可以不指向某個遙遠虛幻的群體,看看我能為身邊人、身邊小事做些什麼。」

汪劍超為綠色地球重新設計了完備的信息系統,讓整套用戶體驗輕盈、現代起來。「中國的特殊情況是,有廢品收購這個巨大市場的存在。可是用戶處在弱勢,收購者可以選擇收什麼、不收什麼;隨意定價和短斤少兩現象常有;再是雙方合作關係鬆散,並不持久。另外,美國即使像Recycle Bank這樣成功的公司走的也是單向回收(Single Stream),出口洋垃圾,於是你可以看到浙江做塑料垃圾加工的村子幾乎生態盡毀。我們要儘量做到,消化這些垃圾而不是轉移。」

「綠色地球想用現代方法,推動中國城市垃圾回收的產業革命,對垃圾分類行業作出重新定義。也許,今後你在大街上再也見不到頂着烈日的拾荒者或廢品收購客。」

在這個野心之下,綠色地球打通了小區、垃圾分揀線、垃圾大宗回收、商家合作整個鏈條。目前每天收運可回收垃圾超過3噸,創業5年回收量910.6噸,公司網站首頁不間斷滾動刷新着這些垃圾的隱形價值:相當於少砍伐5193.37棵樹,節省石油7692.35桶,減少二氧化碳排放4292.94噸。

對綠色地球來說,居民每扔一次垃圾,相當於完成一次微小交易。它們的潛力正在浮現。

垃圾就是金錢

綠色地球要面對的是帶有中國特色的「垃圾觀」。除了垃圾填埋、垃圾焚燒,垃圾分類始終處在不溫不火的弱勢狀態。

汪劍超從舊金山的Recology身上看到了信心,這個擁有近百年歷史的廢棄物經營企業,今天成為舊金山市垃圾處理的主力軍。舊金山市垃圾回收利用走在美國前列,關鍵因為他們充分利用了市場機制這只無形的手,確立了一個嶄新的概念:扔東西就得付錢,收垃圾就能賺錢。這一市場機制在美國不斷得到加強。美國人愛說,「Trash is Cash(垃圾就是金錢)」。在舊金山,每戶居民每月要花費近50美元的垃圾處理費。Recology已經確定了目標,在2020年將舊金山變成「零垃圾」城市,今天,他們的垃圾回收處理能力已經達到78%。

 

「想像一下,成都每天5500噸的城市垃圾,Recology能處理到只剩1210噸,這是多麼可怕的效率。」汪劍超意識到,與美國的模式不同,中國的城市居民並不需要為垃圾處理繳費,因而隨意且不成體系。借助政府力量,成為綠色地球的必須路線。2011年,成都開始試點垃圾分類,以政府購買社會服務著稱的錦江區找到綠色地球,投入400萬購買為期3年的服務,它承諾將在2012年達到5萬用戶,2013年達到8萬用戶。「目前我們的全年收入在400萬左右,政府投入占其中80%以上。今後,我們會增強賣垃圾收入的比例,政府對垃圾減量的補貼比例慢慢降低。」

2013年7月30日,《人民日報》發表文章《垃圾分類是個系統工程》,其中提到:「要市民願意分、會分,要政府引導分,分了之後還要會處理、能處理,更要平衡目前已經存在的廢品回收人員的利益,依靠他們幹一些市民不願意幹、政府又沒有能力幹的事。」中國多個城市出現的尷尬現象被明確指出:一面倡導市民垃圾分類,另一面,環衛垃圾車將所有垃圾混雜在一起「一鍋端」。文中明確指出垃圾分類一方面屬於政府指責,另一方面也需依靠更新鮮的市場力量。發文後不久,汪建超接到成都市市管局電話,請其詳談合作。

專業的力量在2013年420蘆山地震中得到檢驗。汪劍超帶著兩三個人趕赴現場,正是綠色地球出力的時候。廬山縣城分佈着幾百個臨時安置點,災後垃圾量激增,為防止災後疫情,環衛系統每天承擔巨大收運壓力。最終,綠色地球的垃圾分類試點落在楊家窪的生產隊,40多戶災民的臨時安置點,一次性用品堆成垃圾山,蠅蟲滋生。綠色地球一個一個帳篷普及垃圾分類常識,只用兩天,所有災民便開始自覺分類。環衛每天200多噸的垃圾壓力,減排到60多噸,與災前水平齊平。

「比如,一個廚餘機品牌借助綠色地球的社區渠道達到了超水平的售賣。如果我們的渠道能大到覆蓋一整個城市,那麼電影院線、超市、環保品牌等各種商家便能一步一步疊加進來。」汪劍超相信,綠色地球正在蓄力更多具有想像力的商業潛力。 

出自社企流/Yeti

 

 

延伸閱讀:

台灣第一個社會創新、社會企業資訊匯流平台「社企流於2014年4月12日舉辦二週年論壇,論壇主題訂為「夢想自造家: Everyone is a Change Maker」,邀請來自亞洲各地、耕耘於教育、環保、金融等不同領域的講者,一起透過跨界對談,激盪出創意火花。

講者包括香港「創不同」發起人黃英琦、運用條碼顛覆中國垃圾回收的汪劍超、以科技幫助香港貧童跨越教育鴻溝的黃岳永、在台灣透過網路打造分散式農產供應鏈的張駿極、用紡織機讓尼泊爾婦女自助自立的林念慈、帶領熱血青年為偏鄉教育注入新希望的劉安婷、鼓勵創新行動的夢想學校校長王文華等。3/31前早鳥單人票850元、雙人票1500元。更多資訊請參考論壇網站

關鍵字: #綠能環保
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

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