韓紅桂，范曉曄，張奇宇，杜永萍

(1.北京工業(yè)大學(xué) 信息學(xué)部，北京 100124； 2.計(jì)算智能與智能系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124； 3.數(shù)字社區(qū)教育部工程研究中心，北京 100124； 4.北京人工智能研究院 北京 100124)

0 引言

隨著生活水平的不斷提升，科技水平的不斷發(fā)展，居民對(duì)于電器電子產(chǎn)品的需求量也與日俱增，然而伴隨電器電子產(chǎn)品的產(chǎn)量激增和更新?lián)Q代速度持續(xù)加快，電器電子產(chǎn)品被淘汰的數(shù)量飛速遞增，致使廢舊電器電子產(chǎn)品的處理處置成為了全球面臨的挑戰(zhàn)[1]。聯(lián)合國《2020年全球電子廢棄物監(jiān)測(cè)》報(bào)告顯示，2020年全球產(chǎn)生的廢舊電器電子產(chǎn)品總量已達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的5 360萬噸，近五年的年增長(zhǎng)比例高達(dá)21%[2]。目前，我國也面臨著電器電子產(chǎn)品合理回收再利用的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，電器電子產(chǎn)品的消耗與迭代高居世界前列，我國每年產(chǎn)生上億臺(tái)廢舊家電、手機(jī)、電腦等，并呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。然而，我國廢舊電器電子產(chǎn)品的回收比例尚未達(dá)到兩成，廢舊電器電子產(chǎn)品包含的可回收材料沒有被合理回收再利用，而且電器電子產(chǎn)品中的有害物質(zhì)也沒有妥善處置，造成了資源的嚴(yán)重浪費(fèi)和環(huán)境的極大污染[3]。因此，廢舊電器電子產(chǎn)品的高效回收利用對(duì)于減少資源消耗和環(huán)境污染具有重要作用，為我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，特別是促進(jìn)綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)提供支撐和保障。

為了減少資源的浪費(fèi)、環(huán)境的浪費(fèi)和規(guī)范化處理處置廢舊電器電子產(chǎn)品，眾多國家或地區(qū)頒布了廢舊電器電子產(chǎn)品回收利用相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范廢舊電器電子產(chǎn)品回收過程，降低廢舊電器電子產(chǎn)品的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)[4]。這些廢舊電器電子產(chǎn)品的相關(guān)準(zhǔn)則/標(biāo)準(zhǔn)不但有效規(guī)范了回收處理處置，有利于廢舊電器電子產(chǎn)品回收行業(yè)的健康有序發(fā)展，而且減弱了廢舊電器電子產(chǎn)品的環(huán)境危害。我國目前約有31個(gè)規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)(包括19個(gè)國家標(biāo)準(zhǔn)、3個(gè)地方標(biāo)準(zhǔn)及9個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn))涉及廢舊電器電子產(chǎn)品回收利用[5]。盡管國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)量較多，但是大部分國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)僅針對(duì)電器電子產(chǎn)品處置的實(shí)施細(xì)節(jié)，急需有效的電器電子產(chǎn)品回收模式，建立電器電子產(chǎn)品下游回收、中游分配、上游處置的全流程回收體系。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等信息技術(shù)的快速發(fā)展，廢舊電器電子產(chǎn)品回收技術(shù)不斷進(jìn)步[6-7]。然而，廢舊電器電子產(chǎn)品回收過程仍存在回收效率低、回收效益低、智能化水平低等突出問題，究其根本是存在以下技術(shù)瓶頸：

(1)電器電子產(chǎn)品識(shí)別與價(jià)值評(píng)估 自動(dòng)識(shí)別電器電子產(chǎn)品的型號(hào)并依據(jù)不同類型對(duì)廢舊電器電子產(chǎn)品進(jìn)行合理的定價(jià)是回收過程中一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)。如何快速準(zhǔn)確地識(shí)別電器電子產(chǎn)品類型，同時(shí)，依據(jù)市場(chǎng)環(huán)境對(duì)電器電子產(chǎn)品進(jìn)行動(dòng)態(tài)客觀的價(jià)值評(píng)估，對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效回收和提升用戶回收意向具有重要影響。

(2)電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度優(yōu)化 依據(jù)回收過程需求，優(yōu)化回收企業(yè)、客戶和拆解企業(yè)等主體的布局和回收服務(wù)路徑選擇，滿足回收快速對(duì)接的需求。然而，目前的調(diào)度優(yōu)化技術(shù)多是根據(jù)特定回收調(diào)度場(chǎng)景設(shè)計(jì)的，當(dāng)場(chǎng)景中的關(guān)鍵變量或者約束條件發(fā)生變化時(shí)，性能顯著下降，難以快速尋找到最優(yōu)調(diào)度方案。獲得最優(yōu)調(diào)度方案是提升回收效益，保證回收企業(yè)利潤(rùn)的關(guān)鍵。

(3)電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)與運(yùn)行模式 電器電子回收平臺(tái)為回收商和消費(fèi)者提供交易渠道，平臺(tái)運(yùn)行模式為其運(yùn)營(yíng)提供保障。“互聯(lián)網(wǎng)+回收”技術(shù)已在電器電子產(chǎn)品回收領(lǐng)域進(jìn)行了探索與實(shí)踐，但缺少系統(tǒng)性研究，回收體系運(yùn)行不暢，大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)存在不足，信息共享機(jī)制不完善，平臺(tái)效率有待提升。完善的回收平臺(tái)可以提升回收智能化水平，推進(jìn)資源循環(huán)再利用工作。

圍繞電器電子產(chǎn)品回收面臨的上述3個(gè)問題，國內(nèi)外學(xué)者開展了一系列研究工作，并取得了階段性成果，促進(jìn)了電器電子產(chǎn)品的回收。

1 電器電子產(chǎn)品識(shí)別與價(jià)值評(píng)估

電器電子產(chǎn)品識(shí)別與價(jià)值評(píng)估是在其回收過程中，通過對(duì)其型號(hào)等參數(shù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確識(shí)別分類，并結(jié)合識(shí)別結(jié)果對(duì)其進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，獲得廢舊電器電子產(chǎn)品的價(jià)格。有效的識(shí)別與價(jià)值評(píng)估可以降低誤檢率，提升消費(fèi)者的交易意愿，是廢舊電器電子產(chǎn)品高效回收的前提。

1.1 電器電子產(chǎn)品分類識(shí)別

圍繞廢舊電器電子產(chǎn)品分類識(shí)別，國內(nèi)外學(xué)者已開展了多年研究。其中，基于規(guī)則化特征的廢舊電器電子產(chǎn)品分類識(shí)別方法是最早進(jìn)行研究并獲得實(shí)際應(yīng)用的方法，該方法通常采用人工設(shè)計(jì)的特征提取方法(如SIFT[8]、LBP[9]、HOG[10]等)將輸入的圖像降維為一組特征向量來訓(xùn)練模型。YE等[11]提出一種基于尺度不變特征變換(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)相結(jié)合的識(shí)別方法，該方法通過提取局部特征來確定電器電子產(chǎn)品的型號(hào)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法雖然能夠識(shí)別電器電子產(chǎn)品，但其識(shí)別精度較低，難以滿足廢舊回收企業(yè)高標(biāo)準(zhǔn)的需求。MARTIN等[12]設(shè)計(jì)了一種基于輪廓與形狀匹配的識(shí)別方法，該方法能夠獲取廢舊電器電子產(chǎn)品圖像的局部特征，并依據(jù)特征進(jìn)行識(shí)別，然而該方法適用于特征相差較大的電器電子產(chǎn)品，對(duì)于機(jī)型相似的電器電子產(chǎn)品，其識(shí)別精度較低，難以滿足工業(yè)上識(shí)別精度的標(biāo)準(zhǔn)。LEITNER等[13]提出一種線性判別分析分類算法，給定數(shù)據(jù)樣本，該算法試圖優(yōu)化從原始高維特征空間到低維子空間的線性映射，并在此基礎(chǔ)上指定一個(gè)分類器，將樣本分成不同的類別。WANG等[14]提出一種基于并行差分進(jìn)化—梯度特征深度森林算法的智能廢舊手機(jī)識(shí)別方法，該方法由智能廢舊手機(jī)識(shí)別模型和并行差分進(jìn)化參數(shù)尋優(yōu)模型組成，識(shí)別模型利用多尺度梯度特征策略有效抓取了信息，并行差分進(jìn)化參數(shù)尋優(yōu)模型優(yōu)化識(shí)別模型中的超參數(shù)，提高了識(shí)別精度，但該方法在訓(xùn)練過程中需要進(jìn)行尋優(yōu)，導(dǎo)致識(shí)別速度不快，難以滿足實(shí)時(shí)性需求。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠有效地解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征提取過程繁瑣和提取不充分的問題[15-16]，通過其深層結(jié)構(gòu)，利用大數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)“端到端”訓(xùn)練。因此，這種通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的“端到端”機(jī)器視覺識(shí)別模型，進(jìn)一步推動(dòng)了廢舊電器電子產(chǎn)品的自動(dòng)化識(shí)別檢測(cè)的技術(shù)進(jìn)步。在典型的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中，原始圖像樣本不需要進(jìn)行復(fù)雜的特征選取工程，而是將樣本直接饋送到由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成的網(wǎng)絡(luò)中，通過該網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像樣本中的隱藏特征，最后輸出類別標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)分類[17-18]。端到端的學(xué)習(xí)機(jī)制可以有效建立樣本與特征之間的映射關(guān)系，因此深度學(xué)習(xí)模型不僅比使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的模型更穩(wěn)健，還大大提升了識(shí)別的性能。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)和高性能GPU的驅(qū)動(dòng)下，已成功應(yīng)用于機(jī)器視覺相關(guān)任務(wù)中[19]。因此，基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為電器電子產(chǎn)品的精準(zhǔn)識(shí)別提供了新的技術(shù)支撐。在廢舊電器電子產(chǎn)品識(shí)別中，通常將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用作骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征，并進(jìn)一步利用提取的特征來完成初步分類任務(wù)[20-22]。HAN等[23]針對(duì)廢舊手機(jī)外觀顏色各異，難以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的型號(hào)識(shí)別的問題，提出一種基于雙線性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Bilinear Convolutional Neural Network, B-CNN)的手機(jī)型號(hào)識(shí)別方法，自適應(yīng)地從廢舊手機(jī)圖像中提取局部特征，并通過核判別分析算法對(duì)B-CNN中的冗余特征進(jìn)行參數(shù)縮減，加速了模型訓(xùn)練速度，最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法有效性。Yang等[24]提出一種基于增量學(xué)習(xí)框架的廢舊電器電子產(chǎn)品識(shí)別模型GarbageNet，通過弱監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)保證了特征提取器的能力，所設(shè)計(jì)的增量學(xué)習(xí)框架可以解決電器電子產(chǎn)品類別增多導(dǎo)致的模型退化問題，研究結(jié)果表明GarbageNet在廢舊電器電子產(chǎn)品識(shí)別的準(zhǔn)確性、魯棒性和可擴(kuò)展性方面達(dá)到了最優(yōu)性能。

在電器電子產(chǎn)品回收過程中，識(shí)別過程不僅需要完成類別的分類，還需要完成在復(fù)雜背景下指定目標(biāo)的檢測(cè)定位[25]，常見的識(shí)別模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。由此，基于骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征后的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，也已經(jīng)在電器電子產(chǎn)品識(shí)別中進(jìn)行了諸多研究。LU等[26]引入一種圖像目標(biāo)檢測(cè)模型YOLO-V3來實(shí)現(xiàn)廢棄電子印刷電路板中各電子元件的精準(zhǔn)定位以及識(shí)別，從而減輕了回收行業(yè)人工資源的占用，也提高了電子元件的分揀效率，實(shí)現(xiàn)了智能化高精度檢測(cè)分類。LIN等[27]針對(duì)同一背景下多目標(biāo)電器電子產(chǎn)品檢測(cè)任務(wù)，引入一種區(qū)域的快速深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)同一背景下多個(gè)電器電子產(chǎn)品的同步檢測(cè)框定位，從而進(jìn)行電器電子設(shè)備的類別識(shí)別，為回收企業(yè)制定精準(zhǔn)的物流方案提供數(shù)據(jù)支撐。

1.2 電器電子產(chǎn)品價(jià)值評(píng)估

電器電子產(chǎn)品的價(jià)值是影響回收過程的重要因素，對(duì)其進(jìn)行合理的回收定價(jià)具有十分重要的意義?；谔卣髯R(shí)別技術(shù)獲取到電器電子產(chǎn)品的多元特征信息，為電器電子產(chǎn)品的回收定價(jià)提供了充分的數(shù)據(jù)支撐。為了實(shí)現(xiàn)電器電子產(chǎn)品的價(jià)值評(píng)估，基于規(guī)則等傳統(tǒng)方法的價(jià)值評(píng)估模型得到了廣泛應(yīng)用。FORENBACHER等[28]提出一種基于旅館模型的廢舊電子設(shè)備回收定價(jià)方法，研究了在非競(jìng)爭(zhēng)、部分覆蓋競(jìng)爭(zhēng)和完全覆蓋競(jìng)爭(zhēng)條件下，生產(chǎn)商和第三方回收商的廢舊電器電子產(chǎn)品回收定價(jià)決策問題。NAKADA等[29]根據(jù)設(shè)備的有形磨損和無形損耗，設(shè)計(jì)了一種基于重置成本的價(jià)值評(píng)估方法，將該方法應(yīng)用于電器電子產(chǎn)品價(jià)值評(píng)估中，用待估價(jià)電器電子產(chǎn)品全新狀態(tài)時(shí)的市場(chǎng)價(jià)值減去各項(xiàng)損耗來實(shí)現(xiàn)對(duì)電器電子產(chǎn)品價(jià)值的評(píng)估。NASIR等[30]提出一種基于市場(chǎng)比較的價(jià)值評(píng)估方法[30]，將該方法應(yīng)用于電器電子產(chǎn)品回收過程，通過近期成交的類似回收案例進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)案例間的差異對(duì)電器電子產(chǎn)品回收價(jià)值進(jìn)行修正，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電器電子產(chǎn)品價(jià)值的評(píng)估。JI等[31]設(shè)計(jì)了一種基于支持向量機(jī)和遺傳算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法，利用遺傳算法選擇最優(yōu)輸入特征和模型參數(shù)，并利用支持向量機(jī)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在訓(xùn)練精度上有較大的提升。SARATH等[32]提出一種混合決策樹方法[32]，該方法用符號(hào)學(xué)習(xí)來進(jìn)行定性分析，采用了一種獨(dú)特的構(gòu)造性歸納機(jī)制，較好地解決了在缺乏領(lǐng)域知識(shí)指導(dǎo)的情況下進(jìn)行構(gòu)造性學(xué)習(xí)的問題。KHADGE等[33]使用樸素貝葉斯算法和核映射支持向量機(jī)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估結(jié)果的優(yōu)化，提高了評(píng)估結(jié)果的可靠性。然而,上述基于規(guī)則與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的預(yù)測(cè)方法不能較好地描述價(jià)值評(píng)估影響因素和價(jià)值之間的非線性關(guān)系，難以實(shí)現(xiàn)電器電子產(chǎn)品的精準(zhǔn)定價(jià)。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值評(píng)估方法由于其較強(qiáng)的泛化能力引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。LIU等[34]提出一種基于參數(shù)動(dòng)態(tài)更新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)定價(jià)模型。該模型實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵特征變量與手機(jī)價(jià)格的映射，并應(yīng)用動(dòng)量法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化更新，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的定價(jià)精度。HAN等[35]提出一種基于改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電器電子產(chǎn)品價(jià)值評(píng)估方法，該方法通過建立非線性模型，并利用最小二范數(shù)懲罰準(zhǔn)則動(dòng)態(tài)更新模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電器電子產(chǎn)品的價(jià)值評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的學(xué)習(xí)能力和泛化性能。WANG等[36]提出一種基于奇異值分解的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，該方法利用奇異譜分析將原始序列分解為不同尺度的獨(dú)立分量，并構(gòu)建了包含反向傳播、徑向基函數(shù)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。LI等[37]提出一種基于時(shí)序自回歸預(yù)測(cè)模型的深度注意力強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，利用自編碼模型壓縮表示潛在狀態(tài)空間，結(jié)合自回歸模型建立環(huán)境預(yù)測(cè)模型，基于注意力機(jī)制結(jié)合預(yù)測(cè)模型估計(jì)每個(gè)決策狀態(tài)的值函數(shù)。DING等[38]提出一種反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法，該方法利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立非線性模型，并利用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù)。上述模型和方法具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和泛化性能，提升了廢舊電器電子產(chǎn)品的價(jià)值評(píng)估性能。

綜上所述，電器電子產(chǎn)品分類識(shí)別技術(shù)與價(jià)值評(píng)估技術(shù)的發(fā)展，已為電器電子產(chǎn)品回收過程提供了重要的技術(shù)支撐，精準(zhǔn)識(shí)別有利于對(duì)電器電子產(chǎn)品分級(jí)定價(jià)，未來電器電子產(chǎn)品智能高效的自動(dòng)識(shí)別與評(píng)估已成為發(fā)展的必然趨勢(shì)。然而，電器電子產(chǎn)品的分類識(shí)別技術(shù)與價(jià)值評(píng)估技術(shù)依賴高質(zhì)量的大規(guī)模數(shù)據(jù)，目前缺乏規(guī)范的電器電子產(chǎn)品數(shù)據(jù)互聯(lián)平臺(tái)，一定程度上限制了分類識(shí)別與價(jià)值評(píng)估的可靠性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，時(shí)效性是回收過程中的重要影響因素，目前價(jià)值評(píng)估過程缺乏動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的調(diào)節(jié)過程，難以保證準(zhǔn)確性。

2 電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度優(yōu)化

電器電子產(chǎn)品的調(diào)度優(yōu)化是獲取分揀中心、拆解企業(yè)等主體的合理網(wǎng)絡(luò)布局方案和回收過程最優(yōu)路徑方案的優(yōu)化技術(shù)[39-40]。電器電子產(chǎn)品回收的調(diào)度優(yōu)化是提高回收效益，推動(dòng)回收系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

2.1 電器電子產(chǎn)品回收單目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化

電器電子產(chǎn)品回收單目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化技術(shù)以某個(gè)具體回收需求作為優(yōu)化目標(biāo)，開展科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)，以實(shí)現(xiàn)回收企業(yè)、客戶和拆解企業(yè)等主體的集散貨調(diào)度需求[41-42]。MAR-ORTIZ等[43]采用混合整數(shù)規(guī)劃模型描述電器電子設(shè)備廢物回收問題，提出一種基于貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索過程的路徑優(yōu)化算法，高效獲得最優(yōu)的車輛路線，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有效提升了逆向物流的回收效率。SZWARC等[44]針對(duì)廢舊電器電子設(shè)備移動(dòng)回收的問題，提出一種基于禁忌搜索機(jī)制的模因算法，使用質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)自適應(yīng)調(diào)整算法參數(shù)，快速尋找到最優(yōu)路徑，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提算法可以取得優(yōu)于元啟發(fā)式算法的結(jié)果。MAR-ORTIZ等[45]提出一種三階段分層優(yōu)化方法，分別建立回收設(shè)施位置以及路徑優(yōu)化問題模型，提出混合整數(shù)線性規(guī)劃算法解決設(shè)施選址問題，并使用改進(jìn)型啟發(fā)式算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，結(jié)果表明，所提方法優(yōu)化了電器電子產(chǎn)品回收網(wǎng)絡(luò)，顯著降低了運(yùn)行成本。POURHEJAZY等[46]針對(duì)一對(duì)一服務(wù)需求，提出一種帶時(shí)間窗的綜合回收方案，該方案同時(shí)考慮一對(duì)一客戶和普通客戶的回收要求，優(yōu)化回收路徑和回收順序，有效提高了各類客戶的滿意度。以上調(diào)度優(yōu)化技術(shù)有效提高了回收調(diào)度率，但無法體現(xiàn)回收的實(shí)時(shí)狀態(tài)，導(dǎo)致算法優(yōu)化效果欠佳。

回收調(diào)度過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)反映調(diào)度狀態(tài)，NOWAKOWSKI等[47]提出一種和聲搜索算法,用于在線回收系統(tǒng)，對(duì)回收系統(tǒng)的線上數(shù)據(jù)和位置信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，完成調(diào)度方案的初始化和自適應(yīng)搜索，提高了產(chǎn)品的回收率。YAO等[48]針對(duì)中國上海電器電子產(chǎn)品收集和運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)問題，深入分析電視、電腦收集點(diǎn)和中轉(zhuǎn)點(diǎn)的回收數(shù)據(jù)，提出一種基于改進(jìn)型蟻群算法的車輛路徑規(guī)劃方法，確定最短運(yùn)輸周期和適當(dāng)?shù)倪\(yùn)輸路徑。TIRKOLAEE等[49]針對(duì)城市垃圾回收的多車程路徑優(yōu)化問題，提出一種模擬退火算法，結(jié)合車輛車程信息和客戶時(shí)間窗數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)啟發(fā)式初始化策略，降低運(yùn)行成本。NOWAKOWSKI等[50]提出一種在線調(diào)度模型，綜合分析用戶回收、注冊(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)及時(shí)收集并有效降低回收成本。以上工作解決了電器電子產(chǎn)品回收單目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化問題，然而，回收系統(tǒng)往往需要綜合考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)以實(shí)現(xiàn)回收利益的最大化[51]。

2.2 電器電子產(chǎn)品回收多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化

電器電子產(chǎn)品回收多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化的優(yōu)化目標(biāo)包括企業(yè)對(duì)物流成本的期望、客戶對(duì)配送時(shí)間的滿意度、環(huán)境對(duì)回收過程的碳排放限制等[52-53]。常見的多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化模型如圖2所示。為了權(quán)衡多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，TAO等[54]提出一種多目標(biāo)啟發(fā)式電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度方法，利用協(xié)同進(jìn)化策略和粒子群優(yōu)化策略，獲得最優(yōu)調(diào)度方案，降低電器電子產(chǎn)品的分揀成本和提高回收效率。IJEMARU等[55]開發(fā)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度方法，建立了電子產(chǎn)品回收性能評(píng)價(jià)系統(tǒng)，定量評(píng)價(jià)了電器電子產(chǎn)品回收效率、運(yùn)輸成本、數(shù)據(jù)傳輸成本等性能，采用蟻群算法求解最優(yōu)路徑，實(shí)現(xiàn)綜合性能的最優(yōu)化。為了縮短客戶等待時(shí)間的同時(shí)降低運(yùn)輸成本，GAMBERINI等[56]設(shè)計(jì)了一種多目標(biāo)電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度方法，結(jié)合數(shù)據(jù)采集技術(shù)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)，建立等待時(shí)間與運(yùn)輸成本模型，采用啟發(fā)式算法獲得最優(yōu)車輛調(diào)配數(shù)量與路徑。CAO等[57]針對(duì)兩級(jí)逆向物流網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)車輛調(diào)度問題，提出一種基于遺傳算法的電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度優(yōu)化技術(shù)，在初始化階段隨機(jī)產(chǎn)生和客戶相關(guān)的信息，采用遺傳算法進(jìn)行全局搜索，利用鄰域搜索算子完成局部搜索，實(shí)現(xiàn)資源的合理分配，有效平衡經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益。NOWAKOWSKI等[58]設(shè)計(jì)了一種針對(duì)電器電子回收問題的多準(zhǔn)則優(yōu)化方法，利用在線數(shù)字地圖系統(tǒng)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立包含車輛運(yùn)行成本、車隊(duì)車輛使用效率、居民滿意度等目標(biāo)的多參數(shù)優(yōu)化模型，采用遺傳算法與模糊邏輯，求解車輛最優(yōu)裝載量與車輛數(shù)，實(shí)現(xiàn)廢棄臺(tái)式電腦等電子設(shè)備和洗碗機(jī)等家用電器回收性能的全面提高。以上多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化方法有效求解了多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化問題，但是當(dāng)調(diào)度環(huán)境和約束動(dòng)態(tài)變化時(shí)，難以尋找到合適的調(diào)度方案[59]。

為解決電器電子產(chǎn)品回收的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化問題，REN等[60]提出一種自適應(yīng)選擇機(jī)制的變鄰域搜索算法，能夠利用不同路徑數(shù)據(jù)信息動(dòng)態(tài)更新進(jìn)化種群，以提高汽油車和柴油車?yán)寐省⒔档驼{(diào)度總延遲時(shí)間，并提高客戶滿意度。針對(duì)城市和農(nóng)村的電器電子產(chǎn)品回收問題，NOWAKOWSK等[61]提出一種基于人工免疫算法的電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度方法，通過對(duì)回收數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性分析，設(shè)計(jì)了克隆選擇策略，降低了回收調(diào)度成本，同時(shí)減少了碳排放量。WANG等[62]提出一種基于集成學(xué)習(xí)的電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度算法，利用進(jìn)化過程信息，設(shè)計(jì)了種群預(yù)測(cè)策略、路徑遷徙策略和隨機(jī)搜索策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)路徑成本和客戶等待時(shí)間的最小化。MALEKKHOUYAN等[63]設(shè)計(jì)了一種集成多階段的電子電器產(chǎn)品回收調(diào)度系統(tǒng)，利用精確算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化，并采用元啟發(fā)式算法進(jìn)行全局搜索，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)輸成本、拆卸成本和回收過程碳排放量的同時(shí)降低。KIZILTAS等[64]針對(duì)異構(gòu)車輛電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度問題，提出一種三階段回收調(diào)度方法，通過定期融合在線數(shù)據(jù)，提取回收訂單的關(guān)鍵信息，并采用分組優(yōu)化策略搜索調(diào)度方案，提高了車輛利用率及回收效益。

3 電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)與模式

電器電子回收平臺(tái)為回收商和消費(fèi)者提供交易橋梁，實(shí)現(xiàn)廢舊電器電子產(chǎn)品的回收利用[65]。各回收平臺(tái)擁有不同的運(yùn)行模式，并通過不斷發(fā)展和完善，有效解決了回收過程中的信息閉塞、地域限制等問題，提高了回收平臺(tái)智能化水平[66]。

3.1 電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)

建立正規(guī)透明的電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)是保證高效回收的關(guān)鍵。在國家政策扶持和技術(shù)理論支撐下，回收平臺(tái)不斷演進(jìn)并持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)通常為線下回收渠道，如維修服務(wù)商回收、二手市場(chǎng)回收、正規(guī)企業(yè)以舊換新回收等[67]。2005年，中國移動(dòng)聯(lián)合多家著名手機(jī)生產(chǎn)商開展了“綠箱子環(huán)保計(jì)劃”，通過線下設(shè)立回收網(wǎng)點(diǎn)來回收廢舊手機(jī)及配件。運(yùn)營(yíng)商和手機(jī)廠商分別通過返流量話費(fèi)、手機(jī)購買抵用券的方式對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行補(bǔ)貼，回收的廢舊手機(jī)直接進(jìn)入專業(yè)的回收處理中心。然而，消費(fèi)者通過該平臺(tái)獲得的利益較少，降低了消費(fèi)者的參與熱情。同時(shí)，回收過程中運(yùn)營(yíng)商和手機(jī)廠商的權(quán)利義務(wù)責(zé)任不明確，缺乏有效的管理系統(tǒng)，難以得到良好的監(jiān)控[68]。在傳統(tǒng)線下廢舊電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)中，用戶的痛點(diǎn)可以總結(jié)為無渠道、難信任、收益低、體驗(yàn)差等方面。品牌方的痛點(diǎn)是服務(wù)管控難、物流成本高、客戶體驗(yàn)差、交易成立難。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，電器電子產(chǎn)品線上回收平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，主要以提供回收信息服務(wù)為主，為消費(fèi)者與回收商間提供交易平臺(tái)?！伴e魚”是近幾年二手閑置物品線上交易平臺(tái)的代表。該平臺(tái)在買賣雙方完全自由溝通的前提下進(jìn)行回收交易，是C2C(customer to customer)運(yùn)營(yíng)模式的典型案例?！伴e魚”隸屬于阿里巴巴公司，能夠借助強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)間的信息交互能力，通過綁定淘寶賬號(hào)，實(shí)現(xiàn)支付寶實(shí)名認(rèn)證、共享芝麻信用，保障交易安全，在線上回收平臺(tái)中展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢(shì)。“閑魚”方便的自由交易對(duì)接模式不僅提升了買賣雙方交易效率，還提供了交易雙方交流互動(dòng)的場(chǎng)所?！皭刍厥铡本W(wǎng)站是O2O(online to offline)模式的電子產(chǎn)品回收及以舊換新服務(wù)線上平臺(tái)?！皭刍厥铡贬槍?duì)手機(jī)、筆記本等電子數(shù)碼產(chǎn)品開展回收業(yè)務(wù)，與京東、1號(hào)店、沃爾瑪?shù)戎放坪献?，采用回收商?jìng)價(jià)模式，將回收價(jià)格透明化[69]。通過建立廢舊電器電子產(chǎn)品回收信息化平臺(tái)，既方便了消費(fèi)者又為企業(yè)提供了便利。但線上平臺(tái)發(fā)展也存在一定的瓶頸，主要體現(xiàn)在交易過程中的信息冗雜、產(chǎn)品信息模糊、客戶服務(wù)體系不完善等。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和通訊技術(shù)的飛速發(fā)展，基于“互聯(lián)網(wǎng)+回收”的線上線下融合回收平臺(tái)進(jìn)入快速發(fā)展期。利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)建立便捷高效的回收平臺(tái)，開展信息采集、數(shù)據(jù)分析、流向監(jiān)控等工作，使供需雙方能夠快速獲得匹配信息，同時(shí)為用戶提供優(yōu)質(zhì)便捷的上門回收服務(wù)，智能優(yōu)化回收企業(yè)間物流，完善再生資源回收體系[70]。線上線下融合方式的回收平臺(tái)能夠大幅提高回收效率。電器電子產(chǎn)品線上線下融合回收平臺(tái)如圖3所示。以具有代表性的“廢品大叔”回收公司為例，其特點(diǎn)是采用了“互聯(lián)網(wǎng)+”和連鎖經(jīng)營(yíng)共存的線上線下融合模式[71]。通過搭建“廢品大叔”網(wǎng)站、微信以及APP線上推廣平臺(tái)，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)于再生資源產(chǎn)業(yè)，深度整合線下資源，改善再生資源回收體系，為再生資源產(chǎn)業(yè)提供平臺(tái)服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)居民、廢品大叔、處理中心、中小企業(yè)、政府五位一體的共生共贏模式。在已有經(jīng)營(yíng)模式基礎(chǔ)上，京東同樣聚焦于線上線下融合模式，開發(fā)企業(yè)信息化管理系統(tǒng)、建設(shè)信息化網(wǎng)絡(luò)，搭建廢舊家電“互聯(lián)網(wǎng)+回收”平臺(tái)，利用配送、裝機(jī)、維修等渠道建設(shè)逆向物流回收體系，構(gòu)建了智能、高效、可追溯、線上線下融合的廢舊家電回收處理體系。此外，海信集團(tuán)分別從搭建廢舊家電“互聯(lián)網(wǎng)+回收”平臺(tái)、利用銷售渠道網(wǎng)絡(luò)、聯(lián)合家電賣場(chǎng)開展以舊換新活動(dòng)、優(yōu)化回收渠道、與支付寶等APP平臺(tái)合作、激活老用戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、與合規(guī)家電拆解企業(yè)合作等6方面入手，通過推動(dòng)廢舊家電回收行業(yè)與新一代信息技術(shù)相融合，開發(fā)企業(yè)信息化管理系統(tǒng)、建設(shè)信息化網(wǎng)絡(luò)，打造平臺(tái)化、生態(tài)化、科技化的廢舊家電“互聯(lián)網(wǎng)+回收”平臺(tái)[72]。采用線上線下的融合回收模式，一方面有助于回收行業(yè)網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化的發(fā)展；另一方面有助于推動(dòng)消費(fèi)升級(jí)，將收舊和換新進(jìn)行結(jié)合，推動(dòng)高能耗、存在安全隱患等電器電子產(chǎn)品的淘汰，促進(jìn)消費(fèi)者自有電器電子產(chǎn)品的更新?lián)Q代，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。同時(shí)，利用線上線下融合方式發(fā)展回收平臺(tái)，能夠提升平臺(tái)的覆蓋率，形成綜合性回收體系。目前，廢舊電器電子回收平臺(tái)已經(jīng)取得初步成效，但由于處于初期發(fā)展階段，如何利用運(yùn)行模式使其標(biāo)準(zhǔn)化、透明化仍需深入研究。

3.2 電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)運(yùn)行模式

電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)的發(fā)展依賴其運(yùn)行模式能否符合市場(chǎng)需求與變化。線上回收平臺(tái)發(fā)展規(guī)模大、速度快，適應(yīng)了大眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)渠道的使用需求。在線上平臺(tái)運(yùn)行模式中，信息是其重要的交易載體和資源。在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的時(shí)代，利用豐富的網(wǎng)絡(luò)信息共享平臺(tái)實(shí)現(xiàn)購買者與銷售者雙方信息之間的通暢與交換是實(shí)現(xiàn)電器電子產(chǎn)品回收的主要手段[73]?！伴e魚”整合了互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)資源，通過提升信息交換的速率和安全性，為整個(gè)線上回收網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營(yíng)搭建平臺(tái)。最終構(gòu)成了一個(gè)趨于完善的信息流，并慢慢地演進(jìn)為現(xiàn)金流。只要有顧客從其信息發(fā)布平臺(tái)上產(chǎn)生交易，就會(huì)有相應(yīng)的酬金進(jìn)賬。在此基礎(chǔ)上，“閑魚”通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，依據(jù)消費(fèi)者的檢索記錄推薦賣方，提高了交易成功率。然而，在線上交易過程中，一些問題不容忽視?！伴e魚”處于快速發(fā)展階段，在市場(chǎng)主體的選擇和把關(guān)層面的標(biāo)準(zhǔn)體系有所降低，使得一些不符合市場(chǎng)交易主體資質(zhì)的交易單位或者個(gè)人進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)交易的平臺(tái)。這類主體把關(guān)不嚴(yán)的問題為今后的交易安全埋下了隱患。同時(shí)，物流配送是線上回收平臺(tái)運(yùn)行中需要面對(duì)的問題。線上回收平臺(tái)的買賣雙方多是個(gè)體，商家和用戶都不愿承擔(dān)高昂配送成本，影響平臺(tái)交易率[74]。

線上線下融合的回收平臺(tái)對(duì)消費(fèi)者而言，更加安全與便捷。第三方企業(yè)通過構(gòu)建回收網(wǎng)絡(luò)，從消費(fèi)者手中回收電子產(chǎn)品，然后運(yùn)輸?shù)交厥仗幚碇行?。線上線下融合回收平臺(tái)利用互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)將信息技術(shù)與回收商業(yè)進(jìn)行深度融合，并與消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)交互。基于物聯(lián)網(wǎng)可以對(duì)廢舊電器電子產(chǎn)品的回收過程進(jìn)行信息資源整合。利用傳感器、無線射頻識(shí)別(Radio Frequency IDentification, RFID)標(biāo)簽和其他設(shè)備，監(jiān)控、協(xié)調(diào)、控制和集成相關(guān)操作，形成了信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical Systems, CPS)[75]，并收集到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。將所有數(shù)據(jù)首先存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)中，如Cassandra、CouchDB和Voldemort[76]。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)使用如Hadoop[77]等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行處理，并利用高效、安全的協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸[78]。數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議OHCR(on-hole children reconnection)和OHA(on-hole alert)分別解決了基于局部信息和全局信息的路由漏洞問題[79]。當(dāng)出現(xiàn)路由漏洞時(shí)，協(xié)議以最小的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置開銷動(dòng)態(tài)地重新連接斷開的節(jié)點(diǎn)，保持了穩(wěn)定傳輸周期，同時(shí)增加了拓?fù)湫纬伤惴ǖ木W(wǎng)絡(luò)生命周期。在保持連接的同時(shí)最小化拓?fù)涓脑斓哪芰肯?，限制了連接和網(wǎng)絡(luò)開銷之間的平衡，保證了數(shù)據(jù)的高效傳輸。通過對(duì)不同來源的廢舊電器電子產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、處理、分析與優(yōu)化，并將結(jié)果反饋到產(chǎn)品線上回收平臺(tái)應(yīng)用中，可以創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值[80]。現(xiàn)有線上線下融合的回收平臺(tái)運(yùn)行相對(duì)獨(dú)立，依賴個(gè)體用戶、產(chǎn)品拆解企業(yè)等相關(guān)不確定因素，對(duì)平臺(tái)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并作出準(zhǔn)確決策帶來挑戰(zhàn)。各平臺(tái)互聯(lián)，共享回收信息對(duì)提高回收效率具有重要意義。為保護(hù)各平臺(tái)數(shù)據(jù)隱私，利用模型遷移方法，將數(shù)據(jù)信息遷移到其他模型進(jìn)行訓(xùn)練，避免數(shù)據(jù)直接傳輸。在遷移過程中，將目標(biāo)域和源域聯(lián)系在一起，通過兩域的互相學(xué)習(xí)，間接地降低目標(biāo)域上的誤差[81]。域自適應(yīng)方法可以分為基于離散度最小化的方法、基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的方法以及基于數(shù)據(jù)重建的方法3類?；陔x散度最小化的方法主要思路是利用已標(biāo)注源域數(shù)據(jù)以及部分有標(biāo)注或者無標(biāo)注的目標(biāo)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，消除兩個(gè)域之間的差異性[82];基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的域自適應(yīng)方法包含一個(gè)域鑒別器，該鑒別器的作用是識(shí)別一個(gè)數(shù)據(jù)樣本是來自源數(shù)據(jù)域還是目標(biāo)數(shù)據(jù)域[83];對(duì)抗學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使得源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)在特征空間上的分布盡量一致。根據(jù)是否包含生成器，基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的域自適應(yīng)方法又可以分為生成式模型和非生成式模型。在生成式模型中，除了上述鑒別器以外，還存在一個(gè)生成器，兩者構(gòu)成生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)[84]。生成器生成類似目標(biāo)數(shù)據(jù)的偽數(shù)據(jù)[85]。知識(shí)的跨域遷移可以通過模型在這些偽數(shù)據(jù)以及真實(shí)的目標(biāo)數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)來完成。非生成式模型利用有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)一個(gè)具有判別性的特征空間，并通過一個(gè)域混淆損失函數(shù)，使得目標(biāo)數(shù)據(jù)映射到該特征空間后與源數(shù)據(jù)分布相同，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)在不同域的自適應(yīng)遷移[86]?；跀?shù)據(jù)重建的域自適應(yīng)方法中，數(shù)據(jù)的重建包含基于自編碼器的數(shù)據(jù)重建和基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)重建[87]?；谧跃幋a器的數(shù)據(jù)重建中，編碼器用來做特征學(xué)習(xí)，解碼器用以數(shù)據(jù)重建。在基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)重建方法中，數(shù)據(jù)的生成利用對(duì)偶生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)以及disco生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)完成，誤差的衡量通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的判別器來實(shí)現(xiàn)[88]。利用模型遷移，可以保護(hù)各平臺(tái)數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)促進(jìn)平臺(tái)間信息交互，有利于廢舊電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)精準(zhǔn)決策。

4 發(fā)展趨勢(shì)與展望

目前電器電子產(chǎn)品回收相關(guān)技術(shù)和回收平臺(tái)正處于快速發(fā)展階段，但該行業(yè)仍存在許多問題與挑戰(zhàn)，包括缺少完整的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)范、缺乏高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)資源、回收體系不健全、產(chǎn)品再利用率低等問題，回收效率有待提升，具體為：

(1)缺乏規(guī)范的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)資源 電器電子產(chǎn)品種類多樣，數(shù)據(jù)資源分散，規(guī)模大，但缺乏統(tǒng)一規(guī)范，難以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此制約了電器電子產(chǎn)品準(zhǔn)確識(shí)別的發(fā)展。在數(shù)據(jù)采集和共享過程中，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多樣性、復(fù)雜性的特點(diǎn)，如何保證數(shù)據(jù)的可靠性和完整性是需要解決的關(guān)鍵問題。同時(shí)，不同質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的差異使得數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)范圍、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)取值等存在差異，影響不同平臺(tái)的大規(guī)模數(shù)據(jù)共享，阻礙數(shù)據(jù)應(yīng)用與創(chuàng)新，因此，建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺(tái)具有積極意義。此外，由于回收數(shù)據(jù)隨時(shí)間、地理空間等不可控因素不斷變化，時(shí)效性強(qiáng)的數(shù)據(jù)對(duì)于價(jià)值評(píng)估等回收環(huán)節(jié)具有重要影響。使用歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型將導(dǎo)致平臺(tái)信息更新存在偏差，為線上平臺(tái)制定更加精準(zhǔn)有效的經(jīng)營(yíng)策略帶來干擾。需要依據(jù)實(shí)際情況合理遺忘數(shù)據(jù)，保證模型學(xué)習(xí)的時(shí)效性。通過對(duì)廢舊電器電子產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理、處理、分析與優(yōu)化，并將結(jié)果反饋到產(chǎn)品線上回收平臺(tái)的應(yīng)用中，可以使回收平臺(tái)管理者實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出應(yīng)對(duì)，為線上平臺(tái)制定更加精準(zhǔn)有效的經(jīng)營(yíng)策略提供決策支持，幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù)，創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

(2)回收體系不健全 隨著電器電子產(chǎn)品回收規(guī)模和品類的不斷增長(zhǎng)，客戶的回收要求多樣化，回收調(diào)度問題呈現(xiàn)高動(dòng)態(tài)性和強(qiáng)約束性。目前的調(diào)度優(yōu)化技術(shù)多是根據(jù)特定回收調(diào)度場(chǎng)景設(shè)計(jì)的，當(dāng)場(chǎng)景中的關(guān)鍵變量或者約束條件發(fā)生變化時(shí)，現(xiàn)有調(diào)度優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)化性能顯著下降，難以快速尋找到最優(yōu)調(diào)度方案。電器電子產(chǎn)品回收調(diào)度通過權(quán)衡不同回收主體的回收需求，快速尋找到最優(yōu)調(diào)度方案，滿足個(gè)性化回收需求，提高回收企業(yè)利潤(rùn)，是一個(gè)亟待解決的問題。回收網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量和布局與現(xiàn)實(shí)需求尚存在較大差距。部分地區(qū)由于基礎(chǔ)設(shè)施不完善，回收網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)難度大，成為回收體系發(fā)展瓶頸，需要加大宣傳力度、增加資金投入，進(jìn)一步提高回收網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋率和創(chuàng)新回收方式。同時(shí)，智能回收平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)運(yùn)行，回收平臺(tái)間信息共享機(jī)制不完善，對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)存在隱患，增加了平臺(tái)信息交互難度，導(dǎo)致回收信息阻塞，應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)電器電子產(chǎn)品回收流程智能平臺(tái)的建設(shè)與運(yùn)行。

(3)產(chǎn)品再利用率低 電器電子產(chǎn)品回收平臺(tái)正處于快速發(fā)展時(shí)期，缺少完整的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)范指導(dǎo)，造成回收平臺(tái)運(yùn)行混亂。一些惡意低價(jià)、交易信息安全等問題導(dǎo)致消費(fèi)者回收意愿降低。需要進(jìn)一步完善行業(yè)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，例如提供信息保密監(jiān)管，保護(hù)消費(fèi)者個(gè)人隱私信息；制定產(chǎn)品定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，符合當(dāng)前市場(chǎng)行情，并能有效權(quán)衡回收商利潤(rùn)與用戶收益間關(guān)系，維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益。只有解決回收平臺(tái)運(yùn)行亂象，提高消費(fèi)者交投意愿，才能提高產(chǎn)品再利用率?；厥掌脚_(tái)主體也存在經(jīng)營(yíng)困境，環(huán)保設(shè)備投入成本高，回收零部件需要經(jīng)過篩選和測(cè)試等流程才能保證回收零部件的質(zhì)量，該過程大幅增加成本，甚至可能導(dǎo)致最終產(chǎn)物的價(jià)值低于處置成本，同時(shí)根據(jù)規(guī)定，正規(guī)拆解企業(yè)只能拆，不能修，利潤(rùn)空間小，在收購電器電子產(chǎn)品時(shí)價(jià)格沒有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致大量產(chǎn)品流入私人作坊，企業(yè)卻面臨回收量不足，難以參與到正常的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的問題，降低了產(chǎn)品再利用率。面對(duì)現(xiàn)狀，需要相關(guān)部門出臺(tái)更加合理的法規(guī)，加強(qiáng)優(yōu)惠政策，推動(dòng)環(huán)保回收行業(yè)的良性發(fā)展。

5 結(jié)束語

本文對(duì)電器電子產(chǎn)品回收現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，并圍繞電器電子產(chǎn)品識(shí)別與價(jià)值評(píng)估、回收調(diào)度優(yōu)化和回收平臺(tái)與運(yùn)行模式3個(gè)方面進(jìn)行了總結(jié)。通過綜合考慮實(shí)際回收市場(chǎng)面臨的問題，闡述了產(chǎn)品識(shí)別與定價(jià)技術(shù)、調(diào)度優(yōu)化技術(shù)，以及智能回收平臺(tái)的發(fā)展現(xiàn)狀。然而，電器電子產(chǎn)品回收行業(yè)依然存在回收體系運(yùn)行不暢、產(chǎn)品再利用率低等問題。如何逐步提高回收效率和回收效益，建立智能化回收平臺(tái)，保護(hù)環(huán)境并促進(jìn)資源再利用是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)性問題。最后，給出了當(dāng)前電器電子產(chǎn)品回收面臨的挑戰(zhàn)并展望了未來發(fā)展趨勢(shì)，有望促進(jìn)智能平臺(tái)可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)電器電子產(chǎn)品再生資源利用。