垃圾分类投放中遇到的主要困难不是人们不愿意分类，而是对分类方法不甚了解。为了解决这一问题，从事产品设计和研发的剑桥咨询公司研制了一款概念性产品，这款概念产品配备两台低成本的摄像机，使用民用摄像机作为光学识别系统的重要组成部分，对消费者想要丢弃的垃圾进行识别，然后做出与分类投放相关的提示。

    目前产品还处在演示阶段，利用神经网络将机器视觉与机器学习结合起来，能够经过训练来识别新的物品。研发人员指出，在训练过程中，操作人员应当先将需要识别的物品放在摄像头前30次，让神经网络了解物品到底是什么，比如是PET瓶，还是一次性咖啡杯；经过这样的训练后，就能够对废物进行自动识别了。剑桥咨询公司指出，该款产品具有完成高难度分类的潜力，比如可以分辨出可回收利用纸杯与可堆肥纸杯间的差别，然后发出信号，告诉消费者应当如何投放。

    该款产品将来可以部署在快餐店、咖啡厅、超市等场所，除了可以向消费者宣传企业的环保意识，还能够通过奖励体系来提升消费者的忠诚度，因此具有提升品牌价值的作用。
    消费者只要安装配套的App，就能够被系统识别，从而在做出正确的分类投放后获得奖励。奖励的形式既可以是能够抵扣消费金额的积分，也可以是慈善捐款。此外，企业还拥有一套后台App，可以了解到消费者在什么时候、什么地点使用了产品，以及使用产品的消费者的身份。
    剑桥咨询公司负责食品及饮料领域的商业经理怀马拉腊特那指出，公司下一步的计划是对系统进行实际使用测试。目前，已经有一些饮料业巨头表现出了对该系统的兴趣。