以AI引领循环经济新阶段
由Nextek有限公司牵头的NEXTLOOPP项目，致力于从消费后包装中生产食品级再生聚丙烯（rPP）。该联盟汇聚了塑料价值链上的各方参与者，旨在共同开发可规模化、安全、符合欧盟、英国和美国食品接触标准的循环回收解决方案。
自2020年启动以来，NEXTLOOPP项目一直致力于解决一个长期困扰行业的难题：如何高效分选食品级与非食品级PP包装，实现真正的闭环回收。
作为全球传感分选技术的领导者，陶朗从项目伊始便参与其中，并为其提供了核心的光谱分选与AI技术支持。通过结合陶朗的AUTOSORT™系统与先进的深度学习平台GAINnext™，双方团队成功展示了AI在塑料分选领域的革命性潜力。
在早期的联合试验中，NEXTLOOPP团队曾使用紫外标记方案配合陶朗的光谱系统，以便更好地区分食品级与非食品级包装。这是当时最有效的分选方式之一。但陶朗始终相信：未来的突破不在于依赖标记，而在于依靠AI的智能识别能力。
从标记到智能识别：AI开启全新可能
早在2019年，陶朗便率先将深度学习技术引入分选领域，成功应用于从PE流中分离硅胶筒及木材分选等工业场景。2024年初，陶朗进一步推出了针对食品级塑料的AI分选应用，专门应对行业普遍面临的食品包装分离挑战。
在这一过程中，陶朗与NEXTLOOPP共同进行了严格的工业级验证测试。GAINnext™ AI系统在短时间内展现出惊人的学习与识别能力——不仅能够精准识别PP包装，还能以超过95%的准确率区分食品级包装。
这一成果被认为是行业的“变革节点”。它让品牌商有望在满足食品安全监管要求的同时，加速实现循环经济目标。
AUTOSORT与GAINnext：AI分选的行业标准
在后续的大规模试验中，陶朗的AUTOSORT™系统结合GAINnext™深度学习模块，实现了每小时处理5吨混合PP包装的能力，并在输出端获得超过97%的食品级纯度。
这项成果证明：AI不仅可以匹敌传统标记技术，更能以更高的速度、更低的改造成本取代后者。系统不再依赖额外的标签或荧光标记，而是通过分析包装自身的形状、颜色、尺寸、透明度等视觉特征，实现高精度的自动识别。
因此，配备GAINnext™的AUTOSORT™系统可直接部署于现有的PP分选设施中，无需对包装或生产线进行额外改动。
推动食品级再生PP生产
得益于AI分选的高准确度，AUTOSORT™与GAINnext™的结合能够为回收体系提供稳定、高纯度的食品级再生PP原料流（rPP）。这使得NEXTLOOPP的去污工艺可在更多地区快速落地，无需等待新的标签或标记标准出台。
这一突破将显著提升食品级再生料的供应能力，为品牌商提供可追溯、可再利用的材料来源，同时帮助他们实现更高比例的可循环包装目标。
为AI而设计的包装
陶朗的深度学习系统通过对数以千计的包装样本进行训练，逐步建立起识别食品包装的“视觉语言”。AI能根据包装的外形、比例、印刷、透明度和颜色等特征进行快速分类。即使包装在使用或回收过程中被压扁或撕裂，系统仍能在毫秒间做出准确判断。
未来，随着AI技术的持续优化，包装设计也将迎来新的指导方向——品牌商可以通过更加标准化、易识别的包装外形来提升AI识别率，而无需依赖标签或特殊标记。
这不仅简化了设计和生产流程，也为生产者责任延伸制度（EPR）的数据追踪与报告创造了新可能。
引领智能回收的新时代
陶朗的AUTOSORT™系统搭载GAINnext™深度学习技术，正在为回收行业树立新的标准。
这一创新让高精度、高速度的AI分选成为现实，也让可持续与循环设计自然融入包装开发流程。
随着传统标记方案逐步淡出，AI驱动的分选技术正让回收变得更智能、更经济，也更可持续。陶朗将继续携手行业伙伴，共同推动人工智能在全球回收体系中的应用，为真正的循环未来奠定基础。