Ganiga 將於 TechCrunch Disrupt 2025 攤位上展出垃圾分類機器人
雖然回收再利用的環保優勢廣受認同,但統計資料顯示,全球實際回收再利用的塑膠廢棄物不到 10%。Ganiga Innovation 旨在透過部署 AI 驅動的機器人垃圾桶來提高回收率。
義大利新創公司 Ganiga 已開發出三種解決方案,以改善廢棄物與回收管理。第一個方案是命名為 Hoooly 的機器人垃圾桶車隊,它使用生成式 AI 來區分垃圾和可回收物,並將它們適當分類。第二種是可安裝在標準垃圾桶上的智慧蓋,提供與大型垃圾桶相同的智慧分類功能。
該公司也提供軟體平台,協助企業監控其廢棄物的產量,並提供以資料為導向的建議,以減少廢棄物的產生。
Ganiga 將於 10 月 27-29 日在舊金山 Moscone West 舉行的 TechCrunch Disrupt 2025 中,在今年的 Startup Battlefield 競賽中展示其技術。
創辦人兼執行長 Nicolas Zeoli 向 TechCrunch 表示,他很早就立志要建立一家具變革能力的公司,早期受到 Facebook 和 Apple 等巨頭的啟發。
他選擇解決廢棄物管理的問題,是因為義大利人深深感受到這方面的挑戰,也因為義大利明顯缺乏有意義的行動。
"Zeoli 強調:「我們都需要主動處理這個問題。"在閱讀了許多報告之後,我們清楚地了解到:全球每年生產超過 1 億噸的塑膠,但只有 9% 被回收再利用。這是一個嚴峻的問題。"
Techcrunch 活動 在 Disrupt 2025 與 10,000 多位科技與創投領袖交流
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、Hugging Face、Elad Gil 和 Vinod Khosla 等 250 多位具影響力的演講者將帶領 200 多場充滿洞察力的會議,加速創業公司的成功。參加 TechCrunch 20 週年紀念活動,向科技界的頂尖人士學習 - 在活動開始前取得入場證,最多可省下 444 美元。
在 Disrupt 2025 與 10,000 多位科技與創投領袖交流
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、Hugging Face、Elad Gil 和 Vinod Khosla 等 250 多位具影響力的演講者將帶領 200 多場會議,提供加速創業公司成功的真知灼見。參加 TechCrunch 20 週年紀念活動,向科技界的頂尖人士學習 - 在活動開始前取得入場證,最多可省下 444 美元。
舊金山 | 2025 年 10 月 27-29 日 立即報名 Zeoli 於 2021 年創立 Ganiga,並於 2022 年完成第一個原型。他解釋說,團隊之所以專注於設計智慧垃圾桶,是因為它提供了一個實體、方便使用的點來進行適當的垃圾分類,同時也因為它能收集寶貴的資料,以利於未來的洞察力。
Zeoli 指出,對企業而言,廢棄物管理也是一項成本高昂的挑戰。由於許多組織,尤其是歐洲的組織,都必須遵守 ESG 要求,因此 Hoooly 旨在協助企業更好地追蹤廢棄物、減少產量並降低長期處理成本。
Ganiga 於 2024 年開始商業化銷售其垃圾桶,至今已向包括 Google 以及博洛尼亞、威尼斯、馬德里等城市的主要機場在內的客戶交付了超過 120 台。
2024 年,公司創造了 50 萬美元的營收,2025 年的前九個月內,營收攀升至 75 萬美元。
到目前為止,Ganiga 已從清潔科技創投公司 NextSTEP 和 NextEnergy Capital 等支持者處獲得 150 萬美元的預孵化資金。該初創企業目前正準備籌集 300 萬美元的種子資金。
該公司計劃在 11 月推出最新產品:Hooolyfood。這款軟體可分析攝影機影像,精確測量食物垃圾的數量。Zeoli 補充說,未來的產品也將以資料為導向,以目前的垃圾桶和平台所收集到的洞察力為基礎。
雖然 Ganiga 最初專注於歐洲市場,但 Zeoli 表示有興趣拓展美國市場。該公司甚至考慮在 2026 年將總部遷往美國。
"Ganiga 是全球第一家為機場全面配備智慧型垃圾桶的新創企業,」Zeoli 表示。「這是非常重要的,我們不只是一個原型;我們是一個市場就绪的產品」。
若要現場聆聽 Ganiga 的故事、觀賞數十個新創企業的投影片、參加專家研討會,以及建立寶貴的產業聯繫,請造訪我們的活動頁面,以取得更多有關將於 10 月 27-29 日在舊金山舉行的 Disrupt 2025 的資訊。
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看到這篇文章真的覺得很酷!用AI機器人來分類垃圾,感覺像是科幻片裡的場景成真了。不過,實際回收率不到10%這個數字還是讓人蠻震驚的,希望這項技術真的能帶來改變,而不只是另一個噱頭。台灣的垃圾分類已經做得不錯了,但如果有這種機器人幫忙,或許能更精準?期待看到後續的應用報導!👍
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