一台AI「X光机」3秒分类材质 台湾每年8万吨旧衣重生

眼前像是机场行李X光机的输送带上，一件件衣服被随意抛迭，从纯棉、混纺、尼龙、压克力、聚酯纤维、羊毛⋯⋯，经过灯照之后，各种衣物根据它的材质比例，从不同出口被分选出来。

整个过程，只需要三秒钟。

这个由新创团队沛德永续所研发的机器看似简单，却可以让每年被大量丢弃的旧衣，快速回收再利用。

旧衣回收再制率低于1% 它把实验室技术带入纺织业

纺织产业是碳排大户，占全球碳排量的一成，超过航空跟航运业的总和；光是二○二二年，台湾人就丢了八万二千吨的旧衣，平均每分钟就有五百件衣服被淘汰，但实际回收再制的，却不到一％。

把旧衣分类再制作，有什么难？实际执行上真的超难。

因为一件衣服往往混了多种材质，加上拉炼、扣子、皮革⋯⋯，如果靠人工分选，成本高，也不够准确。不少国际品牌如Zara、H&M、纺织大厂都在钻研回收方式：如远东新世纪就使用化学回收法，将旧衣用化学溶剂分解成原始分子后，再重新制成纺织原料。

但纺织产业最大痛点，还没被解决——成千上万吨的旧衣，无法被精准分类。

远东新世纪化纤总部副总经理黄全亿告诉商周，台湾每年产生约八万吨的废弃旧衣，旧衣回收厂是根据用途跟种类区分：男、女、小孩、裤子、外套等，而非依照材质分类。「所以纺织厂很难从这里取得针对材料分类的旧衣，很难做物理回收。」黄全亿说。

而沛德永续却从跨领域对问题提出解方。他们使用AI演算模型与近红外线（NIR）光谱原理，打造了三秒钟辨别衣物的机器。

该公司两个创办人，执行长刘曜达与台湾师范大学光电所教授谢振杰，都不是纺织产业出身，但一个在科技业待了近三十年，一个擅长对物质进行光学感测分析，用光学科技协助民生产业科技升级。

二○一九年，财团法人纺织综合研究所检测及验证部副主任李若华从欧洲考察回台，发现欧洲有人打造旧衣分选机，但价格超过新台币一亿元，因此找上过去合作过的刘曜达求助。

沛德用的近红外线光谱原理不是新技术，以前多用在实验室内，来辨识小规模的特定物质，鲜少人用在辨识衣服材质。

刘曜达在研究初期发现，纺织材料对近红外光的波段有反应，会呈现某一种光谱，就像每种材质具有的独特DNA。

「我们试了几万件衣服，各种材质、丢入角度都要去模拟评估，空气温度、湿度都要测，」谢振杰说，他们足足花了一年半时间，动员一、二十人，让每件衣服不论是折迭、卷曲，都可以被辨识材质，练出超过十万笔材质的资料库。

仪器价格仅欧洲一成 拚串联产业链、打造新商模

现在，他们靠AI数据与近红外线可以三秒钟分出六种材质：棉、尼龙、压克力、聚酯纤维、羊毛及醋酸，且比例可依照客户的不同需求调整。如聚酯纤维含量超过九五％的衣服可以直接物理回收，达八成者可做化学回收。

他们打造的机器价格，是欧洲的十分之一。同时，沛德还有个优势——台湾是全球最重要的纺织重镇，有完整的上中下游供应链，「除了成衣以外，布料、技术的高阶专家都在台湾，」李若华指出，根据创投顾问公司Metabolic报告，台湾可以成为永续纺织的领头羊，「因邻近国家如韩国、日本的纺织业供应链都是断掉的。」

现在，沛德正积极串联回收与纺织产业，希望合力打造旧衣回收新商模。他们的计画是：从旧衣分选、破碎、开纤到纺纱一条龙，让纺织客户拿回原料就可以直接制衣，还能附上云端履歷系统证明。

北台湾最大的旧衣回收商久泰资源回收负责人吴基正也是沛德的合作伙伴；目前三新、中兴纺织也对于该计画很有兴趣；而国内纺织大厂如力丽、新纤也开始採购沛德分选后的高纯度衣物原料。

除了串接产业链是个大工程，他们还有难关要克服，例如消费者普遍认为旧衣回收就该比较便宜。「旧衣回收再制不易，本就该高值化，」刘曜达说。因此，他们也将与百货公司或国际品牌商合作推出科技旧衣回收辨识箱，只要消费者把旧衣丢进去，就可以立刻看出包含哪些材质，资讯立刻上传云端履歷系统。

跨领域科技解题，或许能让台湾不只是纺织供应链重镇，还能把循环纺织品卖到全世界。

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