“数据run出来了！”听到项目组同伴低声却难掩兴奋的欢呼，沂蒙双手撑在凌乱的桌子上，长长地舒了一口气。此时此刻，微软苏州研究院人工智能与研究事业部应用科学家林沂蒙，已连续在公司奋战了160小时。为了赶手头项目的deadline，他提前备好了牙刷毛巾等生活用品，几近住在了这里。
7天来，像沂蒙这样在公司“安营扎寨”的微软人随处可见，凌晨2点，整栋大楼超过半数的灯都亮着——能让伙伴们拼尽全力的，是一年一度的微软全球骇客松（Hackathon）。沂蒙和他的骇客松项目团队伙伴，正为一个AI垃圾分类系统的项目忙得热火朝天。垃圾本质上也是一种数据。身兼组织与参与等多种角色的沂蒙，用十几个项目陪微软骇客松走过了5年时光，去年更是一举夺得全球总冠军。
不过，沂蒙前几年还聚焦在有商业价值或者提升内部效能的项目上，今年却总觉得缺点儿什么：“比赛已经通关，今年准备重点做公益项目，反哺地球母亲。”沂蒙最终将目光投在了应用范围足够广的垃圾分类领域。当他在键盘上敲下关于打造AI+垃圾分类系统的初步构思，并发到内部讨论群后，消息提示框瞬间就闪动了起来。骇客松的每个项目组都由微软员工自发组建，没有地域、部门甚至学科的界限，更多地靠参与者本身“为爱发电”。
毕竟要在极短的时间内完成项目，若无热情驱动，几乎是不可能的任务。只要合适，特拉维夫的工程师、北京的市场经理和雷德蒙德的设计师都可以随时进行线上合作。自2014年骇客松逐渐全球化起，5年间的2万多个项目，都是这样完成的。给沂蒙发信息的几位伙伴是雅菁、文易和John；随后又有更多的人加入。聚到一起的共同理由是：这个项目能真切地让社会变好，它是“向善的”。
他们迅速捋清了思路：打造一款能自动垃圾分类的智能垃圾系统。简而言之，只需要在桶前扫描一下垃圾，桶门便会自动打开，将垃圾放入其中便万事大吉，剩下的事情只需交给垃圾桶就行了。投入桶中的垃圾会先经过“识别层”，识别层就像一个巨大的照相馆，其中的传感器将自动识别3000多种垃圾并将其分类。随后，不同种类的垃圾将被吞入“储藏层”中的不同空间里。
与此同时，分类数据会上传至云平台，再结合物联网与区块链技术，既能预测垃圾桶装满时间以及传感器寿命，从而可以在垃圾溢出之前调度垃圾车，传感器腐蚀之前更换设备，更可以为后续的垃圾管理、垃圾处理与大数据分析服务。市面上的智能垃圾分类产品，大多仅能进行到垃圾识别回收，识别之后依旧空白缺失。
因此，几个人最初碰头时就敲定了“从云到端”的路线，也就是说，从垃圾被识别的那一刻开始，到回收再到数据收集与处理，全部过程都包含在这套AI垃圾分类系统中。沂蒙认为，垃圾本质上也是一种数据。一方面，通过分析不同种类的垃圾，可以观测出一个地区的人口数、生活水平、经济活力等指标。
另一方面，垃圾分类大数据有助于优化城市垃圾处理效率——如果能打通终端的微观数据与平台的宏观数据，就能够在平台真真切切地观察到多少垃圾需要被集中处理，多少垃圾可以集中回收再利用等等——这也是项目名称“Trash2Cash”的由来。雅菁在微软负责Surface产品的硬件研发，她设计了这套垃圾分类系统的价值体系。
作为女性占比不到10%的机械工程师的一员，长久浸淫于工作环境中的她会刻意保持某种思维上的平衡——相比技术和理性，雅菁自认更擅长从“同理心”的共情视角去推进项目。“许多垃圾分类价值体系思路，是基于‘罚’原则的；我们则恰恰相反，是建立在‘赏’的基础之上”，在雅菁眼中，罚款令人颇有不满与怨言，“太被动了，为什么不能跳出这种思维定势呢？为什么不能让人们喜欢上垃圾分类呢？
”这套系统试着小心地顺应，而非粗暴地对抗人性，以期达到用户与价值体系的双赢：坚持进行垃圾分类的用户可以获得相应的虚拟货币，后者能够用于兑换电影票、餐饮网购优惠券等福利。在雅菁设想的项目远景中，它甚至可以与政府民生事务结合。路演中，当雅菁说到“让垃圾分类帮你摇车牌号”时，在场听众都忍不住会心一笑。
项目组另一位女生、一直从事后端开发工作的文易则挑起了项目中区块链技术部分的担子；而同样是软件工程师的John负责的是物联网技术部分，不仅如此，由于出身电子工程专业，他一并扛下了传感器硬件部分的选型与制作。从垃圾被传感器感知开始，到被打上标签并上链再到后端数据统计与呈现，几个人怀抱利器，有机配合。骇客松上的每个项目都必须在一周内完成设计与研发。
效率高低很大程度上倚赖专业能力强弱，因此需要每位成员做擅长的事，尽可能发挥所长，分工合作以达到最佳的投入产出比。虽然团队在思路上流畅顺遂并彼此分工，但挫折是朋友，失败是常态。John在测试垃圾桶传感器的火警模块时，需要拿打火机反复对准传感器，“这块技术还不成熟，模块只能探测到火源靠近，不能探测到火源离开，一来二去就很容易被烧坏”。
一轮测试下来，按打火机按到手指麻木的John，早已记不清自己换了多少次模块。文易此前并非专研区块链技术，进组初期尚能胜任，但越往后越感到压力山大，每每和团队成员讨论完技术需求后，文易便泡在技术书籍里、扑在网上相关的开源项目中。客观环境更是增加了难度。
这段“白手起家”的时间里，John为了电路板焊接一事颇感头疼：来不及寻找读书时在条件优渥的实验室中随手可得的材料，项目又急着联调，只能马不停蹄地从网上下单焊接工具、挨个找朋友和同学借电板……就这样，John自己动手，一点点地把废弃电路板上的锡刮下来熔掉，接到了传感器的电路板上。
沂蒙和John曾为了智能垃圾桶是否需要加装摄像头进行过讨论，John认为摄像头在短时间内无法低成本定制量产，夜间更是无法使用，整体性价比过低。双方面红耳赤地争了几轮，“一切以落地为重，还是要先跑起来再说”，沂蒙最终接受了无摄像头的方案。目前，团队设计的垃圾桶已经能够自动识别3000余种垃圾，并且在后端平台实时显示各个垃圾桶的地理位置与存储状态。
但如何更好更快地让用户上手，降低使用门槛，一直是项目难题。“不能场景落地的技术是没有意义的，现在大家都会把落地作为一个重要指标来考虑”，沂蒙解释道。为此，几个人设计了方便用户使用的小程序，并将App开发也提上了日程。骇客松虽已结束，但团队依然在推动项目前行。雅菁联络了上海的几家物业公司做推介，本月底在上海举办的世界人工智能大会（WAIC），他们同样会去参加。此前，骇客松的项目中不乏成功落地者。
例如通过人脸识别技术寻找走失儿童的“宝贝回家”项目，至今，已经帮助了多名走失儿童与亲人团聚；又如帮助渐冻症患者及其他残障人士用眼球控制轮椅的Eye Gaze项目，它便是2017年Windows 10发布的眼睛控制功能的雏形。像沂蒙、雅菁、文易和John这样切实参与过科创项目的人，更明白项目落地的现实意义。
他们为这套垃圾分类系统研发与设计的功能，有些功能已经实现，有些仍然存在技术难点，更多的正在持续测试。在团队演示项目的间隙，雅菁还在见缝插针地回着来自各个物业方的咨询消息。她坦言，对于这套垃圾分类系统，目前还是好奇的人多，但真正愿意接触者寥寥，“毕竟垃圾分类概念目前还没有普及，但无论如何，只要有人感兴趣，我都要去试试”。