WSP觀點 / 從人眼到演算法-資源回收細分選的AI革命

觀點文章

隨著資源回收物組成日益複雜,傳統人力分選已難以應對。本文解析AI分選技術如何透過光譜辨識與深度學習,大幅提升回收純度與處理效率,並以新北市五股夏綠地資源循環示範基地為例,說明AI如何驅動循環經濟轉型與減碳效益。

資源回收進入高複雜度時代

台灣長期以來在資源回收表現上名列前茅,已建立相對成熟的回收制度。然而,隨著消費型態快速轉變—包含電商包裝增加、外送餐飲普遍及產品包裝複合化—資源回收物的組成日益複雜、雜質比例提高,對既有處理體系形成實質挑戰。

傳統以人力為主的分選模式,不僅面臨勞動力短缺、作業環境不佳等結構性問題,在輸送帶移動中與多樣材質並存的情境下,其分選準確率將難以有效提升。此一瓶頸,使得「回收量高,但可再利用品質不足」成為台灣循環經濟進一步深化的關鍵限制。

在此背景下,人工智慧(AI)與自動化分選技術的導入,已不僅是設備升級,而是資源回收體系從『末端處理』邁向『資源精煉』的重要轉捩點。

AI科技如何精準分選資收物

AI在資源回收場域中的應用,並非單一技術,而是一套整合感測、辨識、執行及決策的系統工程,其核心可歸納為以下四個層次:

  1. 近紅外線光譜(NIR)之材質感測
    各類塑膠材料(如 PET、PP、PE、PVC)因分子結構不同,對近紅外線的反射光譜亦具備可區辨的特徵。透過近紅外線光譜儀,系統可在毫秒等級內完成材質判定,即使外觀相似(例如 PET 與 PVC 瓶),仍可準確區分。
    此一高速辨識能力,使輸送帶能維持每秒 2–3 公尺的運轉速度而不犧牲準確率,為高處理量資源回收細分類廠的必要基礎。
  2. 深度學習模型的形態與狀態辨識
    除材質外,回收物狀態亦直接影響回收價值。透過卷積神經網路(CNN)訓練,可進一步辨識:
    • 物品是否受損或壓扁
    • 是否附帶異材質標籤、瓶蓋或膠膜
    • 特定品項或品牌類型,以利後端流向管理與品質控管
      此類「多維度判讀」大幅降低人工分選易發生的誤判與遺漏。
  3. 分選執行系統:速度與精準度的關鍵
    當 AI系統完成判定後,會即時計算目標物在輸送帶上的位置與速度,並將指令傳送至下游執行設備,主要包含:
    • 氣動式分選閥陣列:以高壓空氣瞬間改變物件軌跡,適用於高速、大量分選
    • 機械手臂抓取系統:模擬人手動作,適合處理特定或高價值品項
      其中,氣動分選具備非接觸、高頻率特性,每小時可處理數萬件物品,顯著優於傳統人力作業。

表1、AI 分選與傳統人工分選效能比較表

AI分選的實質貢獻

AI分選技術的導入,其價值不僅體現在效率提升,更具體反映於碳減量與資源循環品質的改善。

  1. 減碳效益與焚化量降低
    研究顯示,再生塑料(PCR)相較原生石化塑料,可減少約 60%–80% 的碳排放,惟PCR的要求須於回收原料具備相當之純度。
    透過AI精準分選,回收原料純度可提升至95%以上,顯著提升回收比例。以新北市夏綠地示範基地為例,導入 AI 分選後,殘餘垃圾進入焚化系統的比例約降低20%,直接減輕城市廢棄物處理的碳排放。
  2. 能源效率與經濟可行性
    AI分選系統雖具一定能耗,但相較大規模人力分選所需的照明、空調與管理成本,整體能源效率更佳。同時,單一材質高純度回收料在市場上的價格,往往為混合塑料的 3–5 倍,為循環設施的長期營運提供實質經濟支撐。

處理能力的質變

AI技術的關鍵價值,不在於「處理更快」,而在於「分得更乾淨」。透過細緻分選,塑膠可被轉化為高品質再生料(PCR),重新應用於包裝、紡織或消費性產品,真正形成材料層級的閉環循環。同時,殘渣率的下降,也間接降低焚化設施負荷與後端污染風險。

表2、導入 AI 前後的資源回收系統效益變化

案例分析:五股「夏綠地資源循環示範基地」

新北市五股地區,過去曾因垃圾堆置問題而備受關注。隨著「夏綠地資源循環示範基地」於 2022 年正式啟用,該區成功轉型為結合 AI 辨識與自動化設備的現代化資源回收場域。

本基地回收處理設施可分56類以上,每年可處理1.2萬噸資源回收物。此外,可透過多組 AI 光學分選設備可識別紙類、紙容器、塑膠及鐵鋁罐等17類資收物,甚至廢塑膠容器細分為 4–8 類單一材質(如透明瓶、有色瓶、PP、PE 等),以及不同顏色都能精準分辨;而4支手臂同時運作,每分鐘可抓取至少220件。,不僅改善回收品質,也翻轉社會大眾對資收場「髒、亂、臭」的刻板印象,成為全台具示範性的循環經濟實踐案例。

圖1、新北市資源循環教育基地- AI智能分撿手臂

翻轉新北市五股區-垃圾山變夏綠地,打造永續循環基地
(資料來源:財訊網)

未來挑戰與政策意涵

儘管 AI 分選技術已展現明確成效,全面推廣仍面臨若干挑戰,包括:

  • 初期建置成本高,中小型資收場投資門檻較高
  • 包裝設計日趨複合化,仍可能干擾辨識準確度
  • 有賴政策配合推動「可回收設計」與源頭減量


然而,AI 的導入已清楚顯示,資源回收的真正瓶頸不在民眾參與度,而在後端分選品質。以新北市永續循環基地的經驗,為台灣乃至亞洲城市提供了一條可複製的轉型路徑–以科技補足人力限制,以數據驅動循環經濟深化。

當每一項資源都能被準確引導回應有的循環路徑,「零廢棄」將不再只是願景,而是可逐步實現的系統成果。

參考資料來源
新北市資源循環教育基地參訪簡報-本案實體參訪
新北市政府施政成果網
財訊網-翻轉新北市五股區|垃圾山變夏綠地,打造永續循環基地

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作者介紹

林佳汶
WSP科進栢誠工程顧問股份有限公司
工程師,地球與環境部

  • 5年工程顧問經驗
  • 促參專業人員資格、環境影響評估專責人員、ISO14064-1、ISO14067、PAS2080建築與基礎建設碳管理、IPAS淨零碳規劃管理師
  • 專長於循環經濟、溫室氣體減量、碳盤查相關經驗等
  • 執行政府相關循環經濟計畫、溫室氣體減量計畫,包含各行業別溫室氣體盤查申報、法規研擬,離岸風電及交通環評溫室氣體評估等。
  • 聯絡資訊:Wen.Lin@wsp.com

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