柔性包裝的逆襲：當AI與化學識別讓回收進入分子時代

圖、文／永續新聞網 

在過去幾年裡，「塑膠循環」這四個字常出現在企業永續報告與政策文件之中，但實際落地的解方，卻始終停留在瓶瓶罐罐、單一材質的回收邏輯上。而那些最難回收、卻最常見的材料——像是洋芋片包裝、麥片袋、寵物食品袋這類柔性多層包裝，始終是循環經濟中的「棘手邊角料」。

▲垃圾堆裡的AI革命來了：Google X和陶氏化學想用分子辨識解鎖回收盲點。（圖／永續新聞網）

如今，這一局面或將被打破。

全球材料巨擘陶氏化學（Dow） 和Google母公司Alphabet旗下的創新實驗室X（又稱 Moonshot Factory） 宣布攜手，正式啟動一項結合化學識別與 AI 視覺分選的試點計畫，劍指這個塑膠循環最難啃的一塊骨頭——柔性包裝的分子級分類回收。

柔性包裝的「雙重性」困境

柔性包裝是一種極其有效的產品保鮮技術。它們由多種材料疊層而成，可能包括聚乙烯、鋁箔、紙張或尼龍等，設計上為的是對抗空氣、濕氣與光線。然而，這些特性在延長貨架壽命的同時，也幾乎堵死了回收路。

因為這些包裝的多層結構難以機械分離、無法純化處理，現有回收設施幾乎束手無策。根據統計，美國近95%的這類塑膠最終走入掩埋場或焚化爐，成為全球塑膠污染的沉默主因之一。

從月球工程到垃圾分類X實驗室的野心

X實驗室過去曾孕育出無人機配送、Loon高空氣球網路、Waymo自駕車等前瞻技術。如今，他們瞄準的，竟是一個極具地氣的挑戰：垃圾裡的分子辨識。

多年來，X團隊持續建構一套龐大的塑膠材料資料庫，結合化學分子特徵、機器學習模型與Google的計算資源，最終打造出一套能在「毫秒內分析塑膠分子組成」的分選系統。目前，這套系統已在美國奧勒岡州展開試點，將原本「一眼難辨」的包裝膜料，進行實時識別與分類。

若成功擴大應用，這不僅是資源回收效率的翻轉，更可能重塑整個軟性包裝的設計、流通與再利用模式。

陶氏的角色：從供應商變成再生鏈的「資料提供者」

有趣的是，這不再只是Google的科技秀。

陶氏不僅提供來自其全球Pack Studios 的各式包裝樣本與測試數據，更透過其近期收購的塑膠回收商Circulus，將後端再生材料供應與AI分析實驗緊密串連。

雙方表示，透過陶氏深厚的聚合物化學知識，AI系統已能不僅辨認材質類別，更預測複合結構中各成分的比例組合——這在傳統回收技術中幾乎難以達成，卻對後續再製為高品質回收料至關重要。

誰在為高品質循環經濟鋪路？

這場合作的潛台詞不只是「讓塑膠變乾淨」，而是重新定義什麼才是有效的企業減碳與循環策略。

當過往大量企業依賴碳抵換與低成本補償手段應付ESG壓力，如今市場愈來愈重視「可監測、可驗證、可持續」的真正解方。而這場由陶氏與X領頭的「塑膠分子視覺革命」，正是在最不起眼的領域，為循環經濟帶來高品質的新標準。

在這條由AI驅動的回收新路上，問題不只是技術可不可行，而是市場願不願意為這種「精準回收」買單？政策監管是否能跟上材料數位化的腳步？而我們，又是否準備好重新思考「垃圾」的定義？

如果說過去的回收是大篩子，那這一次，也許是顯微鏡的時代來了。