在人口红利消退、劳动力成本持续攀升的大背景下，传统环卫行业正面临严峻挑战。环卫工人平均年龄持续走高，招聘愈发困难；工作环境艰苦，安全风险难以回避；作业效率也受制于人力限制。与此同时，“无废城市”建设、城市精细化管理等国家战略对环卫服务质量提出了更高要求。环卫行业的智能化转型迫在眉睫，而AI技术正是这场变革的核心引擎。通过分析环卫AI领域的专利布局，我们能精准描绘技术发展脉络，洞察竞争格局，为行业参与者指明方向。
一、 环卫AI专利态势全景
爆发式增长： 全球与中国环卫AI相关专利申请量在2018年后呈现显著加速态势。特别是2020年后，年申请量屡创新高，这与中国大力推进新基建、人工智能产业化以及智慧城市建设的时间点高度契合，政策驱动效应明显。
中国领跑： 中国已成为全球环卫AI技术创新的绝对中心。无论是申请总量还是年度新增量，中国企业、高校和科研机构都占据了压倒性优势，反映出中国在落地应用驱动型AI技术上的强大动能和市场优势。
聚焦应用层： 绝大多数专利集中在感知层（环境感知、目标识别） 和决策/执行层（路径规划、作业控制、设备管理） 。基础算法、通用平台类专利相对较少，体现了行业鲜明的“应用导向”特征。
二、 技术热点与创新方向
专利数据揭示了当前研发最活跃、竞争最激烈的技术焦点：
1. 环卫场景下的“慧眼”：
垃圾识别与分类： 基于深度学习的图像/视频分析技术是绝对主流（CNN、Transformer等）。专利热点在于如何应对复杂场景（光线变化、遮挡、垃圾形态各异）、提高小目标/相似物（如不同塑料瓶）识别精度、实现多模态融合（视觉+激光/毫米波雷达）提升鲁棒性，以及开发轻量化模型适配车载边缘计算设备。
路面洁净度评估： 从简单的污渍检测，向更精细的量化评估（如尘土覆盖率、污渍等级）发展。专利探索利用高分辨率图像
