在江苏省张家港市的一家废旧纺织品分拣车间里，曾需30名分拣工人忙碌8小时才能处理15吨旧衣的流水线，如今只需两名上料工人即可完成——这一变化的背后，有条自动废纺分拣线在悄然运转。这条弓叶科技有限公司(以下简称弓叶科技)研发的废纺分拣线，融合AI与高光谱技术，不仅能识别废纺材质、颜色，还能精准判断混纺比例，将含棉、涤纶、尼龙等高纯度成分自动分选出来。
不久前，这项技术被美国《时代》周刊评为2025年度“最佳发明”，弓叶科技也成为本届榜单“回收再利用”类别里国内唯一获此殊荣的高新技术企业，这让我国智能分选领域的技术备受关注。它让废纺回收从依赖人工的“低效分选”走向智能化的“高值再生”。通过提升分选纯度与效率，该技术不仅大幅提高资源利用率，更带动产业链整体升级，为行业构建起“规模化回收—精准化分选—高值化再生”的可持续闭环，也为纺织业迈向循环经济提供了技术支撑。
效率低、成本高、稳定性差，成为废纺回收业发展瓶颈
弓叶科技总部在杭州，是一家固体废弃物分选领域的人工智能科技创新型企业，致力于人工智能、机器视觉、光谱分析、机器人控制及工业云平台技术在垃圾分选等行业的综合应用，用科技变革垃圾焚烧和填埋等传统处理模式，以循环利用推动垃圾“资源化、减量化、无害化、智能化”。此次，入选“最佳发明”的是弓叶科技混纺AI高光谱光选机，是其固废分选领域的一个分支。
为何聚焦“废旧纺织物分选”这一细分领域？弓叶科技创始人莫卓亚分享起自己调研时看到的场景：在广东的一个废旧回收站里，像小山一样的废旧衣物堆里散发着复杂气味，工人们弯着腰，双手在混杂着棉、麻、羊毛、纽扣、拉链的垃圾堆里，机械地扒拉着。一天下来，工人们很辛劳，但分拣效率和纯度却差强人意。
“这不是特例，而是废纺回收业的‘通病’。”莫卓亚告诉记者，他们长期深耕再生资源回收领域，在实践中发现，废纺回收存在一个长期被忽视、却决定行业效率和价值的关键环节——分选。
数据是最好的证明。2024年，中国纺织废料产生量约3640万吨，约占全球26%，但实际回收量只有515万吨。“回收与再生利用之间存在明显失衡，核心问题就集中在‘分选’环节。”莫卓亚介绍，目前，传统废纺回收行业中超80%的分选工作仍依赖人工。一名熟练工人平均每小时只能分拣约100公斤废衣物，人工成本却占总成本40%以上。效率低、成本高、稳定性差，已成行业规模化发展的核心瓶颈。
与此同时，衣服成分也越来越复杂。“混纺面料、各种染料涂层比任何一种工业原料都难识别，传统分选手段很难实现精准区分，且不同企业分选效果差异大，难以满足下游再生企业对高纯度再生料的需求，进而会直接影响其再生产品质量和规模化应用。”莫卓亚告诉记者，正是这些长期存在且不断加剧的行业痛点，让她认为必须推动废纺回收走向智能化。
而在智能化领域，她也有足够经验。莫卓亚告诉记者，她曾就读于哈尔滨工业大学，一直从事工业机器人研发和制造，在了解到固废分选行业痛点后，决定将自己积累多年的工作、学习经验运用于此。
“废纺分选不能只‘看外观’，要‘识别材质本质’。”莫卓亚表示，因此在技术路径选择上，团队选用将高光谱成像技术与AI算法结合，研发混纺AI高光谱光选机。
“眼、脑、手”协作，在高速运转间完成识别、判断与分选
生活中常见的废纺物品五花八门，分选是回收链条的重要一环。弓叶科技团队研发的混纺AI高光谱光选机供各地固废回收处理厂从一线回收站收集的废纺分门别类，为下游产业进行后续再利用。
混纺AI高光谱光选机是如何运作的？“光选机在运作时犹如‘眼、脑、手’协作的智能分拣家，在目标物高速运转间完成识别、判断与分选。”弓叶科技市场经理刘嘉华向记者介绍，其中“锐利之眼”源自拥有多传感器融合的视觉系统。
“在每秒4米行进的传送带上，光选机结合高光谱、激光等多种传感器的视觉系统，能实时捕捉每件废纺物料的形状、颜色与材质特征。尤其是高光谱技术能分辨不同纤维的独特光谱特征，像为材料建立‘光谱指纹’，从而准确判断材质类型与成分比例。”刘嘉华举例，如能识别一件旧衣是含90%涤纶、8%棉和2%氨纶的混合体。因这套系统对材质有很高的识别精度，所以为后续分选工作打下了基础。
这双“锐利之眼”背后还有一个不断进化的“智慧大脑”。“单一光谱识别难以支撑高速、复杂的工业场景，在识别精度、稳定性和可扩展性上也难以满足工业化需求，因此，我们构建了庞大的固废材料光谱数据库，并深度融合AI算法，对大量光谱和视觉数据进行实时分析和决策。”刘嘉华告诉记者，他们还通过自主研发的数据引擎，将真实设备采集的数据模型，与生成的合成数据模型融合，用于AI训练，提升其在复杂工况下的识别准确率和泛化能力。
精准的识别与决策，最终要依赖稳定、可靠的执行。设备关键的“灵巧之手”就在于其高速精准的执行系统。“在执行环节，我们最初面临的一大挑战来自于物料本身。”刘嘉华解释道，如服装厂边角料和整衣破碎料这类轻质物料，在高速传送过程易因气流影响产生漂浮、移动，这会干扰识别，导致后续分选失准。
为解决这一难题，团队在设备上引入创新的空气动力学设计。“我们在高速传送带上方增加了主动式正压系统。这套系统产生的气流能与皮带同步，像一双无形而稳定的‘手’，使轻、薄、软的物料在高速传送过程中能保持均匀、平铺、稳定的状态。”刘嘉华介绍，物料一旦被识别，系统便在毫秒间做出分选指令，高压空气喷阀随即启动，如同敏捷的“手”，将目标物料从高速传送带上吹出，实现分门别类，分拣纯度可达98%以上。
在这套技术加持下，不仅可以将混杂在一起、难以处理的废纺，实现按材质、款式、颜色的分选，还可以剔除一些如亮片、纽扣、拉链等破碎料杂质。进而有效分选出高纯度棉、涤纶、尼龙及其他多种混纺材料，为后续高值化利用奠定基础。
智能分选推动废纺回收从“低值处理”走向“高值再生”
这套“眼、脑、手”协同的智能分拣系统，其价值最终在真实的生产场景中得以验证。它不仅将实验室中的精准识别转化为生产线上的高效分选，更在深刻改变废纺回收行业的成本结构与经济效益。目前，该技术已受到国内外高度关注，并在实际应用中展现其变革性力量。江苏省张家港市善和升环保科技有限公司的应用便是一个生动例证。
近期，张家港善和升环保科技有限公司(以下简称善和升)收到一笔订单，需要在一个月内交付200吨含涤量超90%的废旧服装。按照传统方式手工分拣，完成该订单需大量熟练分拣的工人没日没夜地工作。然而，在如今运用混纺AI高光谱光选设备的善和升车间里，一条全自动废纺分拣线正在快速地把含涤量超90%的整衣，精准地从一堆废旧服装中挑选出来。
使用光选机分选出高质量的回收纺织料。
“原本车间里有30名分拣工人，单班8小时能处理15吨废旧服装。自从用了全自动废纺分拣设备，现在单班8小时，同样处理15吨货，只需两名上料工人。”据善和升相关工作人员介绍，这条应用于绿色分拣中心的全自动废纺分拣线处理量约2吨/小时，可同时分选多种面料。
在分选出高质量的回收纺织料后，便可供下游回收再生企业使用。“下游企业会将这些物料通过物理回收完成预处理，再通过化学回收法或生物酶解法等方式制成再生纤维。”据刘嘉华介绍，经化学回收处置的再生纤维强度接近原生纤维，最终可制成高端服装、功能性运动服等面料；而通过生物酶解法处理的再生纤维强度较强，可以通过优化坊丝工艺制成T恤、医用服饰、毛巾等环保面料。
废纺循环利用不仅可以节省企业生产成本，其带来的环境效益也不容小觑。
中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平此前在接受本报记者采访时表示，纺织品生产依赖棉花、石油等资源，开展循环利用可降低原生资源开采压力；同时，纺织行业是水和能源消耗大户，循环利用可减少生产过程中的碳排放、水污染和废弃物填埋量。此外，废旧纺织品填埋或焚烧会占用土地、产生温室气体，循环利用能从未端减轻环境压力。
据联合国环境署数据，每回收利用一吨旧衣，可减少3.6吨二氧化碳排放，节约0.5吨原油和20吨水。
在“双碳”目标与全球循环经济浪潮下，莫卓亚认为智能分选技术是推动废纺回收从“低值处理”走向“高值再生”的关键基础能力，也是推动行业突破发展瓶颈的核心支撑。
“智能分选技术不仅通过提升分选效率和原料纯度，大幅提高资源循环利用率，更带动产业链从前端回收、中端分选到后端再生的全链路升级，促进各环节走向规范化、集约化发展，为废纺回收构建起‘规模化回收—精准化分选—高值化再生’的良性闭环，也为行业践行‘双碳’目标、发展循环经济，提供了技术支撑与可持续发展路径。”莫卓亚说。
对于入选《时代》周刊年度“最佳发明”，莫卓亚表示，这不仅是对单一产品技术的肯定，更是对我国企业在智能制造和AI应用领域创新能力的认可。未来，弓叶科技将持续深化AI与智能分选技术的融合，将相关技术拓展至废塑料、薄膜、建筑垃圾等更多再生资源回收利用应用场景，推动智能分选装备在全球范围内的应用，加速全球再生资源行业智能化时代的到来。
在江苏省张家港市的一家废旧纺织品分拣车间里，曾需30名分拣工人忙碌8小时才能处理15吨旧衣的流水线，如今只需两名上料工人即可完成——这一变化的背后，有条自动废纺分拣线在悄然运转。这条弓叶科技有限公司(以下简称弓叶科技)研发的废纺分拣线，融合AI与高光谱技术，不仅能识别废纺材质、颜色，还能精准判断混纺比例，将含棉、涤纶、尼龙等高纯度成分自动分选出来。
不久前，这项技术被美国《时代》周刊评为2025年度“最佳发明”，弓叶科技也成为本届榜单“回收再利用”类别里国内唯一获此殊荣的高新技术企业，这让我国智能分选领域的技术备受关注。它让废纺回收从依赖人工的“低效分选”走向智能化的“高值再生”。通过提升分选纯度与效率，该技术不仅大幅提高资源利用率，更带动产业链整体升级，为行业构建起“规模化回收—精准化分选—高值化再生”的可持续闭环，也为纺织业迈向循环经济提供了技术支撑。
效率低、成本高、稳定性差，成为废纺回收业发展瓶颈
弓叶科技总部在杭州，是一家固体废弃物分选领域的人工智能科技创新型企业，致力于人工智能、机器视觉、光谱分析、机器人控制及工业云平台技术在垃圾分选等行业的综合应用，用科技变革垃圾焚烧和填埋等传统处理模式，以循环利用推动垃圾“资源化、减量化、无害化、智能化”。此次，入选“最佳发明”的是弓叶科技混纺AI高光谱光选机，是其固废分选领域的一个分支。
为何聚焦“废旧纺织物分选”这一细分领域？弓叶科技创始人莫卓亚分享起自己调研时看到的场景：在广东的一个废旧回收站里，像小山一样的废旧衣物堆里散发着复杂气味，工人们弯着腰，双手在混杂着棉、麻、羊毛、纽扣、拉链的垃圾堆里，机械地扒拉着。一天下来，工人们很辛劳，但分拣效率和纯度却差强人意。
“这不是特例，而是废纺回收业的‘通病’。”莫卓亚告诉记者，他们长期深耕再生资源回收领域，在实践中发现，废纺回收存在一个长期被忽视、却决定行业效率和价值的关键环节——分选。
数据是最好的证明。2024年，中国纺织废料产生量约3640万吨，约占全球26%，但实际回收量只有515万吨。“回收与再生利用之间存在明显失衡，核心问题就集中在‘分选’环节。”莫卓亚介绍，目前，传统废纺回收行业中超80%的分选工作仍依赖人工。一名熟练工人平均每小时只能分拣约100公斤废衣物，人工成本却占总成本40%以上。效率低、成本高、稳定性差，已成行业规模化发展的核心瓶颈。
与此同时，衣服成分也越来越复杂。“混纺面料、各种染料涂层比任何一种工业原料都难识别，传统分选手段很难实现精准区分，且不同企业分选效果差异大，难以满足下游再生企业对高纯度再生料的需求，进而会直接影响其再生产品质量和规模化应用。”莫卓亚告诉记者，正是这些长期存在且不断加剧的行业痛点，让她认为必须推动废纺回收走向智能化。
而在智能化领域，她也有足够经验。莫卓亚告诉记者，她曾就读于哈尔滨工业大学，一直从事工业机器人研发和制造，在了解到固废分选行业痛点后，决定将自己积累多年的工作、学习经验运用于此。
“废纺分选不能只‘看外观’，要‘识别材质本质’。”莫卓亚表示，因此在技术路径选择上，团队选用将高光谱成像技术与AI算法结合，研发混纺AI高光谱光选机。
“眼、脑、手”协作，在高速运转间完成识别、判断与分选
生活中常见的废纺物品五花八门，分选是回收链条的重要一环。弓叶科技团队研发的混纺AI高光谱光选机供各地固废回收处理厂从一线回收站收集的废纺分门别类，为下游产业进行后续再利用。
混纺AI高光谱光选机是如何运作的？“光选机在运作时犹如‘眼、脑、手’协作的智能分拣家，在目标物高速运转间完成识别、判断与分选。”弓叶科技市场经理刘嘉华向记者介绍，其中“锐利之眼”源自拥有多传感器融合的视觉系统。
“在每秒4米行进的传送带上，光选机结合高光谱、激光等多种传感器的视觉系统，能实时捕捉每件废纺物料的形状、颜色与材质特征。尤其是高光谱技术能分辨不同纤维的独特光谱特征，像为材料建立‘光谱指纹’，从而准确判断材质类型与成分比例。”刘嘉华举例，如能识别一件旧衣是含90%涤纶、8%棉和2%氨纶的混合体。因这套系统对材质有很高的识别精度，所以为后续分选工作打下了基础。
这双“锐利之眼”背后还有一个不断进化的“智慧大脑”。“单一光谱识别难以支撑高速、复杂的工业场景，在识别精度、稳定性和可扩展性上也难以满足工业化需求，因此，我们构建了庞大的固废材料光谱数据库，并深度融合AI算法，对大量光谱和视觉数据进行实时分析和决策。”刘嘉华告诉记者，他们还通过自主研发的数据引擎，将真实设备采集的数据模型，与生成的合成数据模型融合，用于AI训练，提升其在复杂工况下的识别准确率和泛化能力。
精准的识别与决策，最终要依赖稳定、可靠的执行。设备关键的“灵巧之手”就在于其高速精准的执行系统。“在执行环节，我们最初面临的一大挑战来自于物料本身。”刘嘉华解释道，如服装厂边角料和整衣破碎料这类轻质物料，在高速传送过程易因气流影响产生漂浮、移动，这会干扰识别，导致后续分选失准。
为解决这一难题，团队在设备上引入创新的空气动力学设计。“我们在高速传送带上方增加了主动式正压系统。这套系统产生的气流能与皮带同步，像一双无形而稳定的‘手’，使轻、薄、软的物料在高速传送过程中能保持均匀、平铺、稳定的状态。”刘嘉华介绍，物料一旦被识别，系统便在毫秒间做出分选指令，高压空气喷阀随即启动，如同敏捷的“手”，将目标物料从高速传送带上吹出，实现分门别类，分拣纯度可达98%以上。
在这套技术加持下，不仅可以将混杂在一起、难以处理的废纺，实现按材质、款式、颜色的分选，还可以剔除一些如亮片、纽扣、拉链等破碎料杂质。进而有效分选出高纯度棉、涤纶、尼龙及其他多种混纺材料，为后续高值化利用奠定基础。
智能分选推动废纺回收从“低值处理”走向“高值再生”
这套“眼、脑、手”协同的智能分拣系统，其价值最终在真实的生产场景中得以验证。它不仅将实验室中的精准识别转化为生产线上的高效分选，更在深刻改变废纺回收行业的成本结构与经济效益。目前，该技术已受到国内外高度关注，并在实际应用中展现其变革性力量。江苏省张家港市善和升环保科技有限公司的应用便是一个生动例证。
近期，张家港善和升环保科技有限公司(以下简称善和升)收到一笔订单，需要在一个月内交付200吨含涤量超90%的废旧服装。按照传统方式手工分拣，完成该订单需大量熟练分拣的工人没日没夜地工作。然而，在如今运用混纺AI高光谱光选设备的善和升车间里，一条全自动废纺分拣线正在快速地把含涤量超90%的整衣，精准地从一堆废旧服装中挑选出来。
使用光选机分选出高质量的回收纺织料。
“原本车间里有30名分拣工人，单班8小时能处理15吨废旧服装。自从用了全自动废纺分拣设备，现在单班8小时，同样处理15吨货，只需两名上料工人。”据善和升相关工作人员介绍，这条应用于绿色分拣中心的全自动废纺分拣线处理量约2吨/小时，可同时分选多种面料。
在分选出高质量的回收纺织料后，便可供下游回收再生企业使用。“下游企业会将这些物料通过物理回收完成预处理，再通过化学回收法或生物酶解法等方式制成再生纤维。”据刘嘉华介绍，经化学回收处置的再生纤维强度接近原生纤维，最终可制成高端服装、功能性运动服等面料；而通过生物酶解法处理的再生纤维强度较强，可以通过优化坊丝工艺制成T恤、医用服饰、毛巾等环保面料。
废纺循环利用不仅可以节省企业生产成本，其带来的环境效益也不容小觑。
中国城市专家智库委员会常务副秘书长林先平此前在接受本报记者采访时表示，纺织品生产依赖棉花、石油等资源，开展循环利用可降低原生资源开采压力；同时，纺织行业是水和能源消耗大户，循环利用可减少生产过程中的碳排放、水污染和废弃物填埋量。此外，废旧纺织品填埋或焚烧会占用土地、产生温室气体，循环利用能从未端减轻环境压力。
据联合国环境署数据，每回收利用一吨旧衣，可减少3.6吨二氧化碳排放，节约0.5吨原油和20吨水。
在“双碳”目标与全球循环经济浪潮下，莫卓亚认为智能分选技术是推动废纺回收从“低值处理”走向“高值再生”的关键基础能力，也是推动行业突破发展瓶颈的核心支撑。
“智能分选技术不仅通过提升分选效率和原料纯度，大幅提高资源循环利用率，更带动产业链从前端回收、中端分选到后端再生的全链路升级，促进各环节走向规范化、集约化发展，为废纺回收构建起‘规模化回收—精准化分选—高值化再生’的良性闭环，也为行业践行‘双碳’目标、发展循环经济，提供了技术支撑与可持续发展路径。”莫卓亚说。
对于入选《时代》周刊年度“最佳发明”，莫卓亚表示，这不仅是对单一产品技术的肯定，更是对我国企业在智能制造和AI应用领域创新能力的认可。未来，弓叶科技将持续深化AI与智能分选技术的融合，将相关技术拓展至废塑料、薄膜、建筑垃圾等更多再生资源回收利用应用场景，推动智能分选装备在全球范围内的应用，加速全球再生资源行业智能化时代的到来。
