塑料回收的成熟与困境：AI视觉分拣和化学回收新方向
塑料回收是循环经济里最成熟的赛道，但也是问题最多的。中国一年产生塑料废弃物 6000 万吨，回收率约 30%。大部分进了填埋场和焚烧厂。跟德国（60%）和日本（85%）差距大。
回收难点不在技术，在分类。塑料有 7 种主要类型（PET、HDPE、PVC、LDPE、PP、PS、其他），不同类型不能混着回收。混了做出来的再生塑料性能差。靠人工分拣效率低成本高。
AI 视觉分拣是突破口。近红外光谱+AI 模型，一秒识别传送带上每个塑料瓶的材质，配合气阀自动分流。一个分拣线一天处理 50 吨，准确率 95% 以上。
化学回收是新方向。传统物理回收只能回收几次，塑料性能越来越差。化学回收把废塑料热解或化学分解，还原成单体或油，再重新聚合，质量跟原生塑料一样。但成本高——每吨处理成本 3000-5000 元，物理回收只要 500-1000 元。
https://www.metk.cn/img/posts/plastic_recycling.jpg 支持，赞一个 LZ帖子不给力，勉强给回复下吧 合规问题比技术问题更棘手，很多场景卡在这一步。 评估标准不统一的话，各家都说自己效果好，没法比。 推理成本算下来并不低，规模化之前得先把这块压下去。 小团队做这个真不如直接用现成 API，自建维护成本太高。 这类任务最后往往还是人在兜底，模型只承担初筛。 真正的成本在维护，模型换代太快，跟进要持续投人。 这种场景其实更依赖工程化，模型只是其中一环。