在全球建筑与拆除垃圾处理面临挑战之际，澳大利亚科研团队传来重磅消息。据 Wood Central 获悉，当地研究者成功运用人工智能技术，在污染木材分拣上取得突破性进展，精准识别不同污染类型木材的准确率高达91.67%，为建筑废弃物处理行业注入全新动力，有望重塑行业格局。

　　长期以来，污染木材因夹杂复杂杂质，分拣难度极大，成为回收利用“老大难”。此次澳方研究人员另辟蹊径，通过对深度学习模型精心训练与测试，使其能依据高分辨率图像，精准定位石棉、杂酚油、真菌、金属、霉菌、油漆等六类污染木材，破解识别难题。蒙纳士大学博士生马迪尼·德·阿尔维斯透露，团队还整理出首个真实反映污染木材垃圾的图像数据集，为后续应用筑牢基础，新系统有望借摄像头分拣线、无人机或手持设备落地实操，辅助现场决策。

　　值得一提的是，这并非个例。此前，同校博士生迪亚尼·西里梅万已投身类似研究，开发智能分拣系统，旨在终结人工分拣污染垃圾的高风险模式，借助 AI 自动识别混凝土、木材、金属等物料。如今，其成果已在墨尔本建筑工地实地探寻可回收建材，且垃圾处理巨头已启用机器人分拣生活垃圾，自动化浪潮初现端倪。

　　澳大利亚建筑废弃物量占比惊人，达全国垃圾总量44%，此番技术突破意义重大。一方面，高效分拣污染木材可大幅提升资源回收率，减少填埋依赖;另一方面，自动化进程有望创造高技能岗位，推动行业向更安全、健康、可持续方向转型，为 2030 年全面循环目标全力冲刺。全球目光聚焦，看澳洲如何凭借技术创新，引领建筑垃圾处理迈向新高度。