AI 與電動化推動垃圾收運產業革命：美國案例帶來的啟示

InfoAI 編輯部

垃圾車沒你想的那麼傳統，AI 與電動化正在改寫產業未來

在台灣，多數人對垃圾車的印象可能還停留在熟悉的音樂聲、準時出現在家門口的收運員。但事實上，美國和歐洲正上演一場看不見的「基礎設施革命」：不僅全電動垃圾車已經在主流城市上路，AI 機器人、機械手臂、感測器、雲端派遣系統等新科技，也陸續走進回收廠與街頭巷弄。
這些創新正重新定義城市垃圾收運與資源回收，讓這門過去被視為低技術、低毛利的「傳統產業」，一躍成為智慧城市、ESG（環境、社會、公司治理）與循環經濟浪潮下的重點升級對象。

本文以 2024 年美國五大創新案例為主，全面解析產業數位轉型的核心驅動力，並帶來對台灣業界、政策與投資者的啟發。

「像點披薩」的夢想開場：Builder.ai 如何竄起

Builder.ai（前身為 Engineer.ai）創立於 2016 年，由 Sachin Dev Duggal 擔任執行長，自詡為「chief wizard」。該平台主打讓企業在無需寫程式的情況下，透過 AI 助手 Natasha 自動建立應用程式，聲稱可自動匹配模組、配置後端資源並產出成品。

這樣的願景很快吸引矚目資金：微軟在 2023 年大舉投資，卡達投資局、SoftBank DeepCore 等也跟進，總募資超過 5 億美元。Builder.ai 隨即登上 Fast Company「全球最具創新 AI 公司」第三名，僅次於 OpenAI 與 Google。

美國案例現場：從垃圾車到回收廠，科技全方位升級

Republic Services 與 McNeilus 聯手打造最大電動垃圾車隊

2024 年 10 月，北美清運龍頭 Republic Services 宣布加碼訂購 100 輛 McNeilus Volterra® 電動垃圾車，加上 2023 年首批 50 輛訂單，成為全美最大規模的電動垃圾車隊之一。
這些 Volterra ZSL™ 車款具備 CARB 及 EPA 零排放認證、可單次充電完成一整天行程，並內建 360 度影像、車道偏移警示、自動煞車、即時數據上傳等功能。此舉不僅展現企業 ESG 承諾，也配合地方政府的低碳城市政策，加速車隊全面電動化，預計 2030 年前協助公司減碳 35%。

• 單車日行程內一次充電無需補電

• 低噪音，提升清晨與夜間居民生活品質

• 數據即時回傳，輔助派遣最佳化管理

McNeilus 推出北美首款全電動前裝式回收車

McNeilus 同期發表的全電動前裝式回收車，結合高效能鋰電池、AI 車載監控、模組化裝卸平台等先進設計，服務大型住宅區、商業場域回收需求。
其最大特點在於整合回收物自動分流、即時數據統計與客製化路線管理，讓營運成本、維護效率與回收純度同步提升。

AMP AI 推動回收場自動分選，效率提升新指標

美國 AMP Robotics 與 Waste Connections 合作，2024 年底在其回收場部署全自動 AI 分選設備，使用電腦視覺辨識、機械手臂與雲端運算。該系統可即時識別超過 70 種材質、每分鐘處理 80 件物件，大幅減少人工作業、降低受傷風險，並提升回收率與純度。
更進一步，AMP 解決方案會自動追蹤分類錯誤並生成大數據報告，協助企業與政府優化資源回收政策。

ZenRobotics 推出第四代智慧分選機器人，全球循環經濟生力軍

來自芬蘭的 ZenRobotics，2024 年推出第四代廢棄物分選機器人，導入 3D 視覺辨識、AI 决策引擎與遠端維護平台，可自動處理複雜廢棄物，顯著提升分選效率與純度。
目前該公司產品已落地歐洲多國，並積極搶進北美與亞洲市場，成為全球循環經濟升級的重要推手。

自駕垃圾桶、智慧感測與雲端路線規劃：城市管理進入數據時代

根據《華爾街日報》The Future of Everything 專欄，芝加哥、舊金山、丹佛等城市正在試行自駕垃圾桶、AI 攝影機、IoT 感測器等新設備，目標提升垃圾收運的效率、降低人力壓力與錯誤率。
這些「智慧垃圾桶」可自動感測是否已滿溢，並通知清運中心即時派遣車輛。資料還能上傳雲端，運用 AI 大數據最佳化路線規劃，避免車輛空跑與資源浪費。

垃圾收運數位轉型的三大驅動力

1. 法規政策壓力：城市低碳化與永續發展推動產業升級

美國與歐盟皆推動減碳政策，逐步強化城市垃圾收運與回收產業必須提升能效、降低碳排，推動電動化成為產業必經之路。許多城市透過補助、稅賦優惠、公開標案等方式，帶動新設備的大量採購。

2. ESG 與循環經濟成為企業成長動力

企業逐漸將 ESG 納入營運指標，資源回收率、減碳成效、智慧管理效率等數據成為市場競爭新關鍵。國際大型廠商率先採購電動垃圾車、AI 分選機器人，以強化品牌形象與提升投資人信心。

3. 技術成熟，成本門檻快速下降

電動車、機器人、IoT 感測器、AI 雲端服務等技術發展日趨成熟，模組化、平台化設計讓中小型業者也能以較低成本試行創新解決方案，促成產業生態系多元發展。

技術剖析：AI 圖像辨識與自動化分選的產業變革

AI 分選系統

• 運用圖像辨識與深度學習，自動識別各種塑膠、金屬、紙類、異物，分類正確率超過 98%。
• 分選資料可串接雲端平台，動態調整分選規則與標準。
• 大數據追蹤分析，協助企業與政府持續優化回收政策。

機器手臂自動化

• 以高速伺服馬達與即時感測，單台手臂每小時可執行 4000 次以上分選。
• 減少人力作業、降低工安風險，提高產能與穩定性。
• 多台機器手臂可並聯作業，彈性調整產線規模。

電動車隊與智慧管理平台

• 電動垃圾車一次充電可完成全日作業，降低能源成本。
• 智慧派遣系統自動根據垃圾桶即時數據規劃最佳路線，提升營運效率。
• 行車數據即時上傳，協助車隊管理維護、排程與碳排追蹤。

IoT 感測與自駕設備

• 垃圾桶內建滿溢感測器，連網即時回報狀態，動態調度收運車輛。
• 未來有望導入小型自駕垃圾車、無人回收站，拓展智慧城市應用場景。

國際趨勢觀察：產業升級的五大啟示

1. 傳產翻身新標竿：垃圾收運與回收場成為智慧城市重要示範區，產業數位轉型不再只屬於科技業。
2. ESG 帶來真實訂單：企業對永續、減碳與資源循環的承諾，直接轉化為採購力，拉動市場規模。
3. AI 降低技術門檻：模組化 AI 設備、軟體平台化設計，降低中小型業者導入門檻。
4. 政府轉型為資料管理者：城市治理角色轉型，開始聚焦資料平台建設與公共資源優化。
5. 產業生態系跨界整合：車輛廠、AI 新創、IoT 企業、系統整合商與地方政府共同打造新模式。

對台灣的啟示：政策與產業加速數位轉型的五大建議

1. 推動電動垃圾車示範計畫，結合本土車廠與政府資源：以縣市為單位進行電動垃圾車隊更新，爭取 ESG 投資與公部門補助。

2. 導入 AI 分選設備與智慧感測，加速回收場自動化：輔導中小型回收業者數位升級，並建立產業聯盟共用平台。

3. 建構「城市垃圾數據平台」，促進即時監控與動態派遣：推動垃圾桶感測器、IoT 智慧感測與雲端路線管理系統建設。

4. 促進產業跨界合作，帶動上下游產業共同升級：促進車輛製造、AI 軟體、IoT 硬體與系統整合商協同開發，創造新商業模式。

5. 加強教育宣導與法規鬆綁，建立全民資源回收文化：結合數位平台、社群與學校推廣，強化回收意識與政策接受度。

未來展望：AI + ESG 時代的垃圾收運產業想像

• 無人化回收場、全自動派遣將成常態
  自駕收運車與無人回收站未來有望大規模部署，從根本提升產業效率與安全。

• 垃圾數據躍升為新資產
  大數據回收追蹤成企業碳中和、永續績效關鍵依據，帶動碳權、綠色金融新商機。

• 個人化回收與智慧社區普及
  結合智能社區平台，提升民眾參與度與行為數據分析，推動全台回收升級。

• 產業生態系重組，台灣可望躍升區域新標竿
  若能整合產官學研與產業聯盟，台灣有機會成為亞洲垃圾收運數位升級示範區。

總結觀點：從「看不見」到新賽道，台灣要如何把握這波機會？

垃圾收運一直是城市生活「看不見」但極其重要的基礎產業，當 AI、自動化、電動化成為產業新標準，台灣如何搶得先機？這不僅能提升城市品質、創造新經濟產值，也有機會讓本土設備商、系統開發者走向國際。從今日美國案例來看，每台安靜的電動垃圾車、每一套機器手臂分選線，其實正是產業革命的起點。下一個升級的主場，很可能就在我們的巷弄之間。

FAQ｜關鍵問答

Q1：AI 分選系統能帶來多大效益？
AI 分選系統（如 AMP、ZenRobotics）能以高速識別、分選數十種回收物，提升回收純度、降低人力與工安風險。例如 AMP 解決方案每分鐘處理 80 件物件，錯誤率低於 2%，分選資料還能回饋給政策與企業營運分析。

Q2：電動垃圾車比傳統車型好在哪？
電動垃圾車具備零碳排、低噪音、低維護成本、數據即時上傳等優勢，不僅友善環境，也提升駕駛與居民的體驗。以 McNeilus Volterra 為例，一次充電即可跑完整天行程，且配備 360 度安全監控。

Q3：美國與歐洲城市如何推動垃圾車電動化？
透過政策補助、公開標案、企業承諾與法規強化，加速舊車隊汰換。企業以 ESG 為採購動機，地方政府則提供稅賦與補助降低業者投資負擔。

Q4：台灣產業導入 AI 與電動化的瓶頸是什麼？
目前最大挑戰為初期設備投資高、產業規模有限與技術落地難度。解決之道在於推動示範區、整合政府補助、建立產學合作機制，並引進國際經驗。

Q5：AI+自動化會不會取代基層就業？
短期內部分基層分選、清運人力將被自動化取代，但同步會增加設備維運、資料分析、系統運營等新型態職缺。政策需同步推動職能轉型與培訓。

Q6：個人與中小企業有機會參與這波浪潮嗎？
有。許多 AI 分選設備與感測方案已模組化，並提供租賃、訂閱制等多元商業模式。中小企業可參與區域聯盟或產業示範計畫。

Q7：垃圾數據如何影響 ESG 與碳權？
回收率、減碳數據成為企業 ESG 報告與碳權申請的重要依據，有助吸引國際資本與強化企業競爭力。

Q8：未來台灣有機會成為區域垃圾收運科技示範區嗎？
只要能加速數位轉型、推動產業聯盟與跨界合作，台灣有機會複製新加坡、日本等地的產業升級模式，並結合自有硬體、軟體與服務出口，成為亞洲示範標竿。

參考資料：

Trash Pickup's Future: Self-Driving Bins, Quieter Trucks and Smarter Sorting — The Wall Street Journal

https://www.wsj.com/tech/ai/trash-collection-new-technology-2d3dcf6a?mod=tech_lead_pos1

Oshkosh Secures Order from Republic Services for 100 McNeilus® Volterra® Electric Refuse Trucks

https://www.oshkoshcorp.com/news/2024/10-03-24-republic-services-orders-mcneilus-volterra-trucks

McNeilus Unveils North America's First Fully Integrated Electric Front-Loading Refuse Recycling Collection Vehicle

https://mcneilusgarbagetrucks.com/news/mcneilus-unveils-north-americas-first-fully-integrated-electric-front-loading-refuse-recycling-collection-vehicle

AMP to Operate Waste Connections Recycling Facility with AI-Powered Sortation Technology

https://www.businesswire.com/news/home/20241118648654/en/AMP-to-Operate-Waste-Connections-Recycling-Facility-with-AI-Powered-Sortation-Technology

ZenRobotics Launches Fourth Generation of Waste Sorting Robots

https://www.terex.com/zenrobotics/about-us/news/zenrobotics-launch-fourth-generation-of-waste-sorting-robots

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