深度学习：让分选更智能
深度学习将在2025年继续推动回收行业的变革。作为人工智能（AI）的重要分支，深度学习去年在分选领域取得了显著突破，例如成功分离食品级和非食品级塑料。未来，深度学习将挑战更复杂的分选任务，并扩展到金属分选等新领域，为回收行业带来前所未有的效率和可持续性。
传统分选系统（如近红外传感器按材料类型分选，可见光传感器按颜色分选）经过数十年的优化，仍然是行业的中流砥柱。而深度学习的独特优势在于，它通过全彩摄像头识别物体的形状、大小和尺寸，从而实现精准的物体识别。
实时监控：用数据驱动决策
2025年，先进的 AI 和云技术将广泛应用于废物分析，提升分选设施的透明度。例如，TOMRA Insight 平台直接从分选系统中收集数据，而 PolyPerception 的废物分析仪则通过摄像头在关键分选点进行实时监控和分类。
分选线的数字孪生技术能够实现详细的物体跟踪和分析，帮助操作者和回收企业做出数据驱动的决策，从而提高产出质量、减少材料损失并预防潜在问题。这不仅提升了运营效率，还能确保符合日益严格的监管标准。
欧洲包装与包装废物法规（PPWR）：推动行业变革
2025年，欧洲包装与包装废物法规（PPWR）将成为行业关注的焦点。这一法规对回收行业的影响深远，尤其是在包装材料的可回收性方面。
根据 PPWR 的要求，到2030年，所有包装材料的可回收率必须达到70%。此外，塑料包装中回收成分的比例需达到10%-35%（具体取决于塑料类型和用途），而2040年的目标将更高。这些严格的要求将推动生态设计和回收技术的创新，包括机械回收和化学回收的进一步发展。
PPWR 不仅为行业提供了明确的规划方向，还鼓励企业加大投资，特别是在塑料回收领域。这可能会稳定回收材料的价格，相关积极变化最早可能在今年显现。
脱碳：铝回收的绿色未来
2025年，脱碳仍然是行业的重要目标，尤其是在铝回收领域。许多大型企业已承诺实现净零排放目标，这推动了对回收铝和高质量原料的需求。
与其他材料相比，使用回收铝可以大幅减少二氧化碳排放。但要实现“绿色”铝，需要更精细的分选技术，例如将不同系列的铝合金（如1xxx、3xxx、5xxx 或 6xxx）分离成高纯度部分。在这方面，LIBS（激光诱导击穿光谱）技术仍然是行业突破的关键。陶朗计划在2025年进一步推动铝回收的绿色发展。
关注新兴材料流：木材与纺织品的回收潜力
虽然塑料、有机废物和铝的回收已经相对成熟，但其他材料流的回收仍处于起步阶段，并将在2025年获得更多关注。
例如，木材分选技术已经能够生产出与原始原材料质量相当的回收材料。无论是经过处理的木材还是未处理的木材，都可以被高效分离，中密度纤维板也能被有效回收。今年，这些技术有望在工业规模上得到应用。与此同时，纺织品回收技术的进步也将展示其技术可行性，为未来的大规模推广铺平道路。
从创新的分选技术到法规驱动的行业变革，2025年注定将成为回收行业的转型之年!