萬博會「會走的垃圾桶」驚豔10萬人!可以導覽、蒐集數據⋯三菱電機讓垃圾桶華麗變身!
萬博會「會走的垃圾桶」驚豔10萬人!可以導覽、蒐集數據⋯三菱電機讓垃圾桶華麗變身!

展示各國的科技、文化等實力的萬博會正在日本盛大展開,其中,一款「會走的垃圾桶」吸引了許多人的目光,在清潔人員短缺、每天又必須接待超過10萬名觀光客的會場,成了相當受歡迎的數位轉型解方。

垃圾桶機器人?這是什麼?

外表上,這款垃圾桶高度約人的半身高、最大承重可達100公斤,它有三個投放口,分別用於投放可燃垃圾、罐頭和塑膠瓶。天氣晴朗時,它會在會場大屋頂環形步道上,以每小時約1公里的速度自主行駛。由於配備了攝影機和感測器,當有人靠近並準備丟棄垃圾時,機器人會自動停止,讓遊客們丟垃圾。

三菱電機_自動行走機器人
三菱電機開發的這款垃圾桶機器人,配備攝影機和感測器,偵測到人後會停止行走。
圖/ https://www.facebook.com/MitsubishiElectricTaiwan/

最酷的地方是,它依照準天頂衛星「引路」的定位資訊移動,就算是在車站或百貨公司等大型空間,清潔人員也不用親自推著垃圾桶四處移動,能大幅提升工作效率。透過衛星, 機器人在巡迴運行的同時,也具備「警備」、「設施導覽」、「環境數據收集」等功能。

#0 垃圾桶機器人
它還具有準天頂衛星接收天線,並配備多個攝影機。
圖/ 三菱電機

這款垃圾桶機器人由日本三菱電機(Mitsubishi Electric)所設計,未來,他們還考慮將其導入度假飯店與醫療設施,讓機器人發揮最大效益。

在機器人尚處於導入過渡期時,萬博會也展開其他清掃數位轉型的實驗。像是日本清潔公司 Duskin 開發了一套系統,能將需要打掃的區域拍照上傳至應用程式,員工間可共享資訊。系統同時可與地圖應用連動,依照員工所在位置,在手機上顯示「已派單」、「處理中」、「完成」等狀態,讓清潔人員能迅速掌握工作優先順序。Duskin 負責人表示:「清掃需求不斷增加,卻難以及時補足人力。我們希望透過數位轉型(Digital Transformation)來減輕現場負擔。」

垃圾桶的華麗轉身!具自動通訊、AI 廣告面板功能,還能省下 70% 人力

近年來,隨著遊客大量湧入,觀光地面臨嚴重垃圾問題。即使設置垃圾桶,仍常因數量不足而造成滿溢。雖然日本人有「自己產生的垃圾要帶回家」的觀念,但外國遊客並不一定具備相同認知,進一步加劇了困境。

為解決此問題,萬博會附近的大型複合商城「亞洲太平洋貿易中心」(Asia & Pacific Trade Center,簡稱 ATC)曾在垃圾桶加裝容量、溫度與電池感測器,結果大幅提升清運效率,不僅緩解清潔人力的不足,也讓市民、遊客的滿意度提高。另一方面,道頓堀商店街設置的 10 座智慧垃圾桶,讓違規亂丟垃圾減少約 40%。這些成果顯示,智慧垃圾桶正被視為改善亂丟垃圾問題的有效方案。

大阪萬博
日本2025年世界博覽會協會。
圖/ https://www.expo2025.or.jp/expo-map-index/main-fac

現在市面上已經有不少「智慧垃圾桶」。像是日本新創Forcetec 推出的智慧垃圾桶「SmaGO」就具備自動壓縮機制,與同尺寸的傳統垃圾桶相比,收容量可提升 5 倍,上方還搭載太陽能面板,動力完全靠自給發電供應。此外,它還具備通訊功能,管理者能即時掌握垃圾滿載狀況。SmaGO 目前已經走入日本街頭,位於京都的國立博物館前就新設了 4 台 SmaGO,緩解垃圾問題。

SmaGO智慧垃圾桶
圖/ SmaGO

美國 BigBelly Solar 公司推出的垃圾桶「Big Belly」,目前已在全球超過 60 個國家的公園、大眾交通設施、商業中心以及大學等場域導入。Big Belly 憑藉壓縮與通知功能,大幅減少垃圾清運的次數,提升清掃效率。以美國費城為例,當地政府將 700 個傳統垃圾桶,替換為 500 個 Big Belly,成讓每週清運次數從 17 次降至 3 次,清運人力從 33 人大幅縮減到 9 人,省下逾 70% 人力,成效顯著。

Big Belly智慧垃圾桶
圖/ Big Belly

日本 Elcom 推出的智慧垃圾桶「Reebo」,具備壓縮功能,容量是傳統產品的 4 倍。當垃圾已滿時,系統會自動透過電子郵件通知管理者,並能讓使用者透過手機或電腦即時監控狀況。它最大的特色是搭載由 TOPPAN 製造的 AI 顯示器,設於投入口上方的數位看板可進行人流分析,並播放廣告。雖然仍在測試階段,但已展現出垃圾桶的新可能性。

智慧垃圾桶的挑戰:高成本、人力不足

在觀光產業高度依賴海外旅客的情況下,增設垃圾桶已是當務之急。然而,智慧垃圾桶的建置成本遠高於一般垃圾桶,經費來源成為一大挑戰。

目前京都市導入 SmaGO 主要仰賴企業捐贈,市府並未編列相關預算。未來或可透過調整住宿稅等方式,籌措垃圾處理經費。畢竟除了初期導入費用,後續還需負擔通訊基礎設施建設、資訊安全維護,以及戶外設置的防曬、防雨與防破壞等成本。

無論是能自走的垃圾桶機器人,還是具備壓縮與數據收集功能的智慧垃圾桶,都展現出公共設施數位轉型的可能性。這些嘗試不僅能緩解人力不足與環境維護的壓力,也在觀光需求日益增長的城市中,提供兼具效率與永續性的解決方案。大阪萬博會的展示,或許代表垃圾桶不再只是「收納廢棄物」的存在,而是公共服務創新的新起點。

本文授權轉載自《FC未來商務》

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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