国际经验|美国莱斯大学堆肥项目:AI工具赋能校园食物垃圾减量与减碳实践

雪华说：

从后厨备餐区的精细化收集，到前厅面向学生的专属引导；从消除视觉疲劳的双语标识，到AI赋能的餐盘扫描与厨房减量—美国休斯顿莱斯大学（Rice University）携手本地企业Moonshot Compost，不仅完成了200万磅（约907吨）食物垃圾的分流与堆肥，更将校园打造成一个由数据驱动、技术加持的“可持续生活实验室”（Living Lab）。 

该案例启示我们：在AI发展迅猛的今天，校园食物垃圾减量和资源化可以依托合作、数据与技术，实现从末端处理向前端减量的升级，对国内校园厨余垃圾资源化处理和低碳校园建设具有重要参考意义。

本文原文《Rice University Composting Program Tops 2 Million Pounds, With AI Now Tracking What’s Left》于2026年9月8日发表于BioCycle。本文结合莱斯大学官方新闻报道整理，个别地方略有补充和调整。

原文链接：

https://www.biocycle.net/rice-university-composting-2-million-pounds-ai-food-waste-tracking/

学生志愿者在校园内宣传堆肥知识

食物垃圾本身是棘手的环境难题。美国相关机构统计，食物垃圾约占填埋垃圾总量的四分之一，是城市填埋场里数量最多的废弃物之一。食物垃圾被埋进填埋场后，在厌氧环境下分解，会产生甲烷这种温室效应极强的气体；而堆肥可以让厨余好氧发酵，产出可以改良土壤的肥料，同时规避填埋带来的温室气体排放问题。

自2020年11月，在学生带动下，依托学校可持续发展办公室、住宿餐饮管理部门支持，厨余堆肥项目正式启动，莱斯大学与休斯顿本土有机废弃物回收企业Moonshot Compost深度合作，由企业负责校园各个餐厅、研究生宿舍的厨余收集、硬件配套与物流运转，支撑项目在全校铺开。

该校可持续发展办公室和住宿、餐饮及酒店管理部门报告称：截至目前，该项目已覆盖校园内15个核心地点，累计把超200万磅食物垃圾从填埋场分流出来进行堆肥处理，成功减少了约202万磅（约916吨）二氧化碳当量的温室气体排放。校方官方对比数据显示，该减排效果，大致等同于栽种超10万棵树，也相当于减少150万英里（241万千米）行车所产生的碳排放。其中，西餐厅（West Servery）在全校堆肥量中独占鳌头，累计贡献了近37万磅（约168吨）。

厨余治理的成败，往往取决于运营细节与流程设计。莱斯大学与Moonshot采取了“先易后难、循序渐进”的推广策略：

后厨先行：建立可控的规范流程

项目初期，团队首先在后厨备餐区（Back-of-House）开展收集工作。后厨环境相对可控，这让双方能够迅速梳理运营痛点、明确可堆肥与不可堆肥物料的清晰界限，并建立起一套标准化的收集作业流程。

入职指南：应对高流动人员管理

针对餐饮团队和学生员工流动性大的行业难题，Moonshot特别编制了简明的新员工入职培训指南。无论人员如何变动，培训标准与操作规范都能保持高度一致。

杂质污染是导致堆肥项目失败的主要原因之一。污染控制很大程度上依赖于前厅堆肥的地点和方式。莱斯大学在污染防范上采取了极其务实且严谨的策略：

分区隔离，拒绝盲目开放

莱斯大学明确将面向校外公众的餐厅排除在前厅堆肥之外，仅在面向本校学生的区域设立前厅堆肥站。在用餐高峰期，由可持续发展办公室培养的学生专员—“环保代表”（EcoReps）现场督导与协助。Bowles直言：“在开放式公众餐厅，根本无法提供同等密度的监督与指导，极易造成严重污染。”

学生参与是这个项目能够持续发展的核心。隶属于各住宿学院的学生环保团体EcoReps、可持续发展实习生，负责垃圾桶点位布设、优化分类标识、统计项目数据，在校内开展各类科普宣传，带动更多师生参与堆肥。

容器颜色编码，隔离污染源

Moonshot在运营层面引入了容器颜色编码系统：前厅面向学生的垃圾桶与后厨垃圾桶使用不同颜色的容器。这不仅能够帮助数据团队独立分析前厅后厨废弃物产生情况，更能将前厅可能出现的杂质污染严格隔离在特定容器内，避免波及后厨收集的高纯度堆肥原料。这种颜色编码系统也让莱斯大学更清楚地了解项目各个环节的运行成本。

餐厅前厅设有垃圾桶，用于收集食物垃圾

随着收集基础设施的完善，标识系统也在不断发展。为了避免传统告示牌因“看久了被忽视”而失效，莱斯大学的实习生与EcoReps团队重新设计了视觉标识：

融合校园文化：将各住宿学院的代表色、标志性图案与特色传统融入标识设计，提升亲切感。

嵌入动态数据：标识上印刷有二维码，师生扫码即可查看Moonshot提供的实时垃圾分流仪表盘（Real-time Diversion Dashboard）。

双语双面轮换：提供英文与西班牙文双语对照，并采用双面印刷，以便在不同学期轮换展示不同主题的信息。

正向激励机制：在宿舍区，学生只需观看一段短视频并完成简单问卷，即可免费领取可重复使用的Umimax收集桶以及Biobag认证的可堆肥垃圾袋。这既激发了学生将宿舍厨余带回前厅回收的积极性，又省去了传统盲目发放设备带来的高昂追踪成本。

最好的垃圾，是根本不会产生的垃圾。

在建立完善的堆肥收集体系之后，莱斯大学将治理目光投向了更上游的“源头减量”。餐饮部门引入了一款名为Metafoodx的AI智能分析工具，最早在Sid Richardson学院食堂试点，后续拓展至South Main餐厅，校方计划今年秋季探索把这套系统推广到全部校园餐厅：

餐后扫一扫（前厅）：学生在享用完餐点、准备将残渣倒入堆肥桶前，可在专门设于前厅的AI扫描仪上扫描餐盘，系统自动识别并记录剩菜类型与剩余量。

余量实时测（后厨）：AI摄像头同步扫描取餐线上剩余的未食用熟食，估算后厨过度备餐的情况。

两大数据流汇合后，完美补齐了传统“末端称重”的死角—在此之前滞留在保温柜、冷藏柜中从未端上餐桌的食物浪费，过去极难被精准确切地记录。

数据反哺运营：推出“热食中转供餐区”

基于Moonshot提供的逐桶数据与AI系统反馈，莱斯大学在餐馆物理空间上做出了重大改进—改造建立了热食中转供餐区（Intermediate Hot Food Service Line）。厨师团队改变了过去大锅烹煮的方式，改为小批量分批次保温与补充，未使用的备餐可以在中间环节重新循环利用，从而大幅降低了厨房的过度生产浪费。

从后厨物流规范、前厅分类防污、员工培训，到融合视觉心理学的标识更新，再到AI预测工具对后厨食物的减量，莱斯大学与Moonshot Compost的合作典范向我们展示了：校园厨余垃圾治理，如何从一个单点的“废弃物回收试点”，演进为一个高效率、数据驱动、技术加持的系统化工程。

Richard Johnson提到，200万磅这个里程碑也印证：依靠多方协作、数据支撑、学生广泛参与，从一个个堆肥桶做起，就可以实现实实在在的环境改变。随着大学测试AI辅助追踪在其餐饮运营中的推广范围，该系统仍在不断发展。

堆肥处理突破200万磅（约907吨），充分展现了当学生力量、校园运营、社会合作朝着同一个可持续目标努力时，可以达成什么样的成果。这个里程碑不只是不让食物垃圾进入填埋场，更证明莱斯大学可以把校园当成一座生活实验室（Living Lab），把普通人的日常就餐行为转化成可测量的环境效益。

——Richard Johnson（可持续发展高级执行董事、环境研究实践教授）

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关于我们

2018年12月，在万科公益基金会的支持下，南京大学（溧水）生态环境研究院发起了“社区厨余堆肥试点项目”；2021年，研究院和基金会联合发起社区厨余堆肥平台。试点项目和平台从固废处理的难点入手，致力于社区层面的厨余分类与资源化利用。项目立足中国国情，借鉴国际经验，通过“科研指导+一线实践+平台交流+提炼推广”，成功地将基于自然、立足社区的厨余堆肥技术和管理模式引入中国城乡社区，在社区层面建立“厨余源头分类-堆肥化处理-就地使用”的物质循环利用模式。

平台项目启动以来，我们招募了新的平台实践伙伴，启动了“堆肥培训师计划”，通过线上线下多种形式交流鼓励、相互帮助、共同创造，正式发布《厨余堆肥产物》、《社区堆肥技术要求》团体标准和全国首个专业化社区堆肥网站平台网站；同时积极与世界交流经验，从学习国外堆肥经验，到登上国际的舞台让世界听到属于中国社区堆肥的声音。

174个社区的场景化实践，从城市到乡村、从高山到海岛不同场景下的创新样本，铺展成中国版图上最动人的循环经济图谱。社区厨余堆肥平台的每一个人、机构和社区都在积极行动，为垃圾减量、改良土壤、生态种植、创建低碳环保社区做出自己的努力，展现出社区堆肥的动人风采。

中国的实践显示，社区堆肥是一种基于自然、立足社区、低成本的应对气候变化的解决路径，值得我们合力在全球进行推广。CCCP社区厨余堆肥平台也将持续为有志于在社区开展堆肥实践的个体和组织提供技术和管理支持，致力于社区堆肥在中国的探索与推广。

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