近日，清华大学环境学院徐明教授课题组在环境科学与工程领域顶级期刊Environmental Science & Technology发表了题为“Data Science Applications in Circular Economy: Trends, Status, and Future”的综述文章，文章从量化社会经济代谢、提高物质效率与优化产品设计、延长产品寿命、以及促进废物的再利用和回收四个方面，系统总结了数据科学如何帮助社会实现循环经济转型。文章同时探讨了当前研究的局限性和不足，并展望了该领域未来的研究方向。
多年来，我们的社会经济系统一直在遵循一个“获取-制造-废弃”的单线程模式。这个模式成功帮助我们的社会实现了快速的城市化和高速的经济增长。然而，在这种繁荣的背后却伴随着日益增长的资源和环境压力。因此，我们的社会迫切需要向循环经济的模式进行转变，从而使得经济的增长与资源消耗做到脱钩，并最小化废物和污染的产生。然而，向循环经济的成功转型离不开技术创新。近些年，数据科学的快速发展为循环经济转型提供了新的技术可能性。数据科学是一个跨学科领域，其目标是利用科学方法、流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。在本文中，我们尝试总结数据科学如何帮助社会实现循环经济转型。其中，我们重点关注了四个研究领域，即（1）利用机器学习方法量化社会经济代谢；（2）利用最优化方法提高物质效率与优化产品设计；（3）利用异常检测以及机器学习方法来辅助维修从而延长产品寿命；以及（4）利用深度学习来促进废物再利用和回收。除此之外，文章同时探讨了当前研究的局限性和不足，并展望了该领域未来的研究方向。
图1 数据科学量化社会经济代谢的基本流程以及典型应用行业
图2 数据科学通过预测性维护以及异常检测等方法延长产品寿命
图3 基于数据科学的现代废物和管理回收体系
