تنعكس العوامل الدافعة وفرص التطوير لصناعة آلات الفرز البصري بالذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في السياسات والتكنولوجيا وطلب السوق وما إلى ذلك. التحليل المحدد هو كما يلي:
عوامل السياسة
تعزيز السياسة البيئية: دفع هدف "الكربون المزدوج" العالمي البلدان إلى زيادة معدل استخدام الموارد المتجددة. على سبيل المثال، يشترط الاتحاد الأوروبي معدل إعادة تدوير النفايات الصناعية بنسبة 70% بحلول عام 2030، كما تؤكد "الخطة الخمسية الرابعة عشرة" في الصين على تطوير الاقتصاد الدائري. وقد أدى ذلك إلى زيادة الطلب على آلات الفرز البصري التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كمعدات أساسية لتحسين كفاءة إعادة التدوير. بالإضافة إلى ذلك، فإن جودة المنتج والمعايير البيئية الصارمة التي قدمتها مختلف البلدان، مثل المعيار الوطني الجديد للصين لـ "الكريات البلاستيكية المعاد تدويرها" والذي يتطلب زيادة بنسبة 50٪ في محتوى الشوائب، و"المواصفات الفنية لإعادة تدوير فرز الموارد" التي اقترحتها وزارة البيئة والبيئة والتي تنص على أن مشاريع استخدام الموارد الجديدة يجب أن تكون مجهزة بأنظمة فرز ذكية بعد عام 2026، دفعت بشكل مباشر الطلب على تحديث المعدات وتجديدها.
دعم السياسات الصناعية: سياسات مثل "خطة العمل للتطوير المبتكر لصناعة معدات التصنيع الذكية" أدرجت بوضوح معدات الفرز الذكية كمجال تطوير رئيسي، مما يتطلب زيادة معدل التوطين إلى أكثر من 75% بحلول عام 2025. وقد تكون هناك أيضًا أموال دعم حكومية خاصة لدعم ذلك، مما عزز الاستثمار في البحث والتطوير في الصناعة وتطوير السوق.
العوامل الفنية
دمج البيانات متعددة الوسائط وتحسين دقة التعرف: تعمل آلة الفرز البصري التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على دمج البيانات متعددة الأبعاد مثل التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة-، ومضان الأشعة السينية، وصور RGB، وما إلى ذلك، وتحسين قوة التعرف على المواد من خلال خوارزميات دمج الميزات، مما يزيد من دقة التعرف بنسبة 15% -20% مقارنة بتقنية واحدة. على سبيل المثال، يمكن لمعدات الفرز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من شركة Tauran الألمانية تحليل الخصائص الطيفية والملمس السطحي للمواد البلاستيكية في الوقت نفسه، مع وصول درجة نقاء فرز زجاجات PET إلى 99.5%.
قدرة التعلم التكيفي المحسنة: يحتوي الجهاز على -وحدة حوسبة متطورة يمكنها جمع بيانات الفرز في الوقت الفعلي وتحديث النموذج. يتم اختصار دورة تحديد وتكييف المواد الجديدة من أسبوع إلى أسبوعين بالنسبة للمعدات التقليدية إلى 24 ساعة. يمكن لوظيفة الفرز بالذكاء الاصطناعي للتعدين الخاصة بشركة China Meiya Optoelectronics أن تتعلم تلقائيًا الخصائص التركيبية للخامات من مناطق التعدين المختلفة، مع التحكم في خطأ التعرف على الدرجة في حدود 1%.
خفض التكلفة وتحسين قوة الحوسبة: ستنخفض تكلفة رقائق الحوسبة الطرفية من 500 دولار أمريكي في عام 2019 إلى 150 دولارًا أمريكيًا في عام 2024، مما يؤدي إلى تقليص علاوة المعدات الوظيفية للذكاء الاصطناعي من 50% إلى 20% -30%. وفي الوقت نفسه، يسمح التطوير الخفيف لأطر التعلم العميق للأجهزة بإكمال التدريب النموذجي محليًا، مع التحكم في زمن الاستجابة في حدود 50 مللي ثانية، مما يسرع التطبيق العملي للتكنولوجيا.
عوامل الطلب في السوق
الطلب على إعادة تدوير الموارد المتجددة قوي: إعادة تدوير الموارد المتجددة هو أكبر سيناريو تطبيقي لآلات الفرز الضوئية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يمثل 40%. يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي التمييز بدقة بين بلاستيك PET وPVC، ونفايات النحاس بألوان مختلفة، وما إلى ذلك، مما يزيد من معدل امتثال المواد الخام المعاد تدويرها إلى أكثر من 99%. سيزيد حجم مشتريات معدات الفرز الإلكترونية الضوئية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مجال الموارد المتجددة العالمية بنسبة 25% على أساس سنوي-على-عام 2024. ومع التوسع المستمر في سوق الموارد المتجددة العالمية، سيستمر الطلب على المعدات في النمو.
نمو الطلب في صناعة معالجة المعادن: في مجال معالجة المعادن، أدى استنفاد موارد الخام ذات الجودة العالية- إلى إجبار الشركات على تحسين معدل استخدام الخامات ذات الجودة المنخفضة-من خلال فرز الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن زيادة معدل الاسترداد لفرز خام الليثيوم من 60% إلى 85%. يمكن لخط فرز خام الحديد الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لشركة Rio Tinto في أستراليا أن يزيد من درجة تركيز الحديد بمقدار نقطتين مئويتين ويولد إيرادات سنوية تزيد عن 10 ملايين دولار أمريكي، مما أدى إلى زيادة الطلب على آلات الفرز الضوئية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في شركات معالجة المعادن.
الطلب المستقر على تجهيز الأغذية وفحص الجودة الصناعية: في صناعة تجهيز الأغذية، يمكن استخدام آلات الفرز البصري التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لفحص جودة الفواكه والخضروات، وفرز شوائب الحبوب، وما إلى ذلك. ويمكنها تحديد العيوب الدقيقة التي يصعب تمييزها بالعين المجردة، وتزيد كفاءة الفرز عن 20 مرة من العمل اليدوي. في مجال فحص الجودة الصناعية، -يمكن إجراء فحص عالي السرعة بحثًا عن عيوب السطح ودقة الأبعاد للمكونات الإلكترونية وقطع غيار السيارات، بمعدل دورة يصل إلى 1000 قطعة/دقيقة، وهو أعلى بنسبة 30% من تغطية فحص رؤية الماكينة التقليدية. الطلب في السوق مستقر وله اتجاه متزايد.
عوامل أخرى
ارتفاع تكاليف العمالة: يبلغ متوسط معدل النمو السنوي لتكاليف العمالة في الصناعات التحويلية في البلدان المتقدمة 6% -8%. يمكن لآلات الفرز الضوئية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تحل محل 5-10 عمال فرز، وتقصير دورة عائد الاستثمار إلى 2-3 سنوات، وزيادة الشعبية بشكل مستمر في الصناعات كثيفة العمالة مثل تجهيز الأغذية، من 15% في عام 2019 إلى 35% في عام 2024.
يتمتع سوق التصدير بإمكانيات كبيرة: في إطار الشراكة الاقتصادية الشاملة الإقليمية، تم رفع معايير الاستيراد للموارد المتجددة في دول جنوب شرق آسيا، ومن المتوقع أن تتجاوز قيمة صادرات آلات الفرز الضوئية الصينية 2.8 مليار يوان بحلول عام 2030، وهو ما يمثل 22% من حصة السوق العالمية. دخلت معدات الفرز المعيارية المصنوعة في الصين إلى 32 دولة من دول "الحزام والطريق"، وسيزيد حجم الصادرات بنسبة 89% على أساس سنوي في عام 2023. وهناك مساحة واسعة لتوسيع الأسواق الخارجية.