人工智能正从分拣到化学回收全链条改造纺织品回收业。据Kings Research数据，2025年全球纺织品回收市场规模为55.5亿美元，预计2026年达59亿美元，到2033年将增至94亿美元，复合年增长率6.89%。这一增长背后，是全球每年9200万吨纺织废弃物的压力，以及欧盟等地区日益严格的监管推动。

传统人工分拣每小时仅能处理约25公斤，且准确率不稳，而AI驱动的分拣机每小时可处理2吨，纯纤维识别准确率超95%。DataBeyond的Fastsort-Textile设备被《时代》周刊评为2025年最佳发明，两三分钟即可分拣100公斤衣物，相当于人工四小时的工作量。

面对混纺面料、聚酯纤维占比70%、化学涂层等复杂挑战，AI结合近红外光谱与深度学习可精确识别纤维成分，机器人则能自动拆除纽扣、拉链等非纺织部件。在化学回收领域，AI优化参数使纤维达到原级再生品质，如Circulose在瑞典的全球首座商业化化学生物回收工厂，便采用自动化进料系统提升前端效率。

企业布局案例中，澳大利亚慈善机构Salvos Stores 2026年3月在伊普斯威奇开设该国首个AI纺织回收设施，获政府490万美元资助，年处理能力5000吨。同年，Avery Dennison与TEXAID合作试点数字身份证，利用atma.io平台为服装赋予数字身份，以应对欧盟数字产品护照（DPP）要求。

欧盟《可持续产品生态设计法规》（ESPR）自2026年起要求纺织品附数字护照，这一强制透明度将为AI分拣提供精准成分数据，有望进一步释放自动化的潜力。欧洲2025年产生1330万吨消费后纺织废弃物，但仅收集分拣150万吨，可见回收缺口巨大，而AI恰是缩小这一差距的关键杠杆。对于年处理量低于5000吨的设施，投资自动化仍需审慎评估运营规模，但前沿企业已用真实产出证明，技术投入可换来数倍效率提升。

来源: AI in Textile Recycling | Kings Research · 原文发布于 2026-08-17