工研院綠能所永續與環境技術組 呂穎彬推廣經理
科技的進步，帶來新的思維，常聽到許多的新科技名詞，過去常感覺離我們的工作十分遙遠與陌生，如AI、區塊鏈、物聯網等，若能將其整合運用於環境保護的工作上，預期可以有效提升對人力的效率及公信力，下圖為其整合運用的示意圖。
但又在全球化影響下，產業結構常為巨型供應網，產品內材料種類繁多，產品物流包括原料開採、生產、消費與循環等，緊密交錯結合，使得後續的資源回收循環面臨極大的挑戰。而現又有地緣政治競爭稀貴金屬及廢棄物不當處置衍生社會困擾以及產品使用再生料等趨勢，皆是應用管理技術工具於資源循環物流管理的重要契機，包括物聯網、AI辨識、區塊鏈及目前當紅的生成式AI。以下分別說明其應用：
- 物聯網(Internet of Things, IoTs)：只要有產生數據、影像的資料收集裝置，就可以透過網路傳輸資料給主機，運算後產生有用的結果。如GPS、攝影機、開關感應器都是相當成熟的技術，可應用在紀錄資源循環物流軌跡與裝卸動作。
- AI辨識：一般採用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks ,CNN)的機制來處理所需的應用。常見的應用有：物件(物料)種類辨識(如辨別是否為某類的廢棄物、行為辨識(如是否正在進行傾倒)、場景辨識(如是否在施工現場)及數量辨識(如廠區料堆的數量)。
- 區塊鏈：最有名的應用是虛擬貨幣(如比特幣)，是一種具不可否認功能的運作機制，能有效的提高任何系統的「資訊一致性」與「資訊透明度」，只要能將原始數據或其特徵寫進區塊鏈，如GPS座標、檢驗報告、圖片特徵寫入區塊鏈，便可形成不可否認的證據。
- 生成式AI：屬巨型AI模型應用，可以自然語言、圖片等輸入與機器溝通，可生成對使用者有用的資訊，特別是自然語言相關的對話與翻譯十分成熟，應用層面也相當的廣泛。若要完成各領域工作上有用的系統建構，其費用目前仍在高檔，但未來多方投入後成本有望降低。
在資源循環的努力過程，過去曾發生的資源循環負面使用案例，例如把不適用的循環材料誤用在工程上，造成合法廠商遭受拖累不受社會信任，循環路徑因而受阻。藉由應用前述管理技術工具，物聯網及AI辨識的組合，可以將資源循環過程中的材料規格、品質及環境檢測資料、運輸過程、使用過程都記錄下來，並將關鍵資料寫入區塊鏈，成為不可否認的證據，藉以扭轉循環再利用材料形象。隨著科技的進步及案例經驗的累積，技術成本愈來愈低，現已臻實用化程度。
此外，區塊鏈除可將事實記錄下來外，尚可以產出無紙化證書，隨時可供外界查閱其內容與真偽，而且可以進行所謂「零知識證明」，將部分資訊隱藏(如供應商個資)避免商業機密外洩，同時兼具不可否認之功能。很適合應用在回收料含量稽核認證系統(如現行GRS或UL2809等)。
廢棄物是錯置的資源，因為找不到用處才形成廢棄物。近來熱門的生成式AI工具，則非常合適於媒合各類廢棄物或資源物的應用，就產出端而言，因廢棄物種類繁多，性質變化大，其收受應用端所需之規格、標準及適法性也都非常複雜。生成式AI可以用來逐步導引使用者找到合宜、合法的應用案例與廠商，讓物有所用，不容易將資源物錯置成廢棄物。
工欲善其事，必先利其器。資源循環是永無止境的工作，最終願景為達成零廢棄目標。隨著科技進步，如能善用技術工具，搭配國內外法令與供應鏈循環經濟之倡議，相信這類的整合未來也會被廣泛的應用。