7月1日起，
按照住建部制定的工作目标，到2020年，全国范围的46个重点城市基本建成生活垃圾分类处理系统。
国外有一家AI公司开发了一款名为OSCAR的垃圾分类系统，试图来解决这个让各个国家一直在头疼的问题。
图：用机器视觉来帮助垃圾分类
OSCAR通过机器视觉进行垃圾分类，该系统拥有一块32英寸显示屏和智能摄像头。OSCAR通过机器学习算法，可以识别用户手中的物品，并可以告诉用户接下来该如何处理（分别将其中哪些部分扔到哪个垃圾桶里）。
通过学习，该系统已经可以识别数千类垃圾，并将其分为几百个不同的类别，目前，该系统仍在继续训练，以从垃圾上可见信息中识别出垃圾具体是什么，并进行分类。例如识别出是可乐罐，还是汽水瓶。
OSCAR也有加入语音功能，当用户按照OSCAR的提示正确分类扔到相应垃圾桶后，OSCAR会发出类似“Good job!”的语音提示，并会在显示屏上放出礼花画面，显示电影票或购买食物的优惠码；如果用户将垃圾放错位置，OSCAR则会在屏幕上显示暗红色的标志，并发出抱怨的声音，提示用户垃圾放错了位置。
该解决方案主要面向对象为小区、机场、学校、企业园区等应用场景。
OSCAR可以实时检测出某杯咖啡的位置来源（店铺位置）。
OSCAR的开发公司可以通过垃圾中隐含的数据信息进行溯源，并分析用户消费习惯及消费场所，希望在未来可以向企业出售这些有关用户消费习惯的数据进行盈利。
“第一代”OSCAR主要可以向物业部门提供诸如哪些垃圾箱需要找清洁工及时清空的数据，以更提高清洁工的工作效率。
随着收集的数据越来越多，也更能够反映出附近商场、大学、机场等场景中哪些品牌和产品更受欢迎，人们在一天中某一时间段更喜欢吃什么，并将这些数据分析结果提供给快餐店、购物中心等，以供相关店铺更好地为用户提供服务。
其实，在这个拥有摄像头和显示屏的OSCAR之前，这家AI公司也曾推出过一个同样名为OSCAR的“智能垃圾桶”概念产品。
旧版OSCAR其实相对而言更“高级”，可以将用户丢入的垃圾通过机器视觉自动识别，并进行分类放到内置的两个垃圾箱中。
旧版OSCAR可以通过WiFi连接到家庭网络。配备运动传感器，可以检测到用户何时需要扔东西；内部拥有经过ImageNet数据集预训练的数据模型/算法，图像识别系统通过数码相机实时检测，垃圾并进行分类；设备顶部也可以通过LED等显示分类结果，如果未能识别出垃圾类别，也可以通过LED显示红色，随后可以通过两个按钮”可回收“和”不可回收“进行人工分类。
但这一产品最终并未量产商用。主要原因在于，设计者认为这样的产品不能很好地教育用户，无法培养用户正确的生活垃圾处理习惯和环保意识。
