中國女博士“揀垃圾”，登上《時代》年度榜單

作者：華人作者團余葉子

來源：最華人（ID：wcweekly）

導讀：她用熱血與堅守，為曾經的“垃圾堆”換來了“城市礦山”的價值。

一家分揀垃圾的公司，居然和宇樹科技、DeepSeek一起，登上了美國《時代》周刊，入選2025年度“最佳發明”榜單。

在“回收再利用”這個類別里，它是唯一一家入選的中國公司。

這個榜單，被譽為全球最具影響力的創新評選之一，標準極其嚴苛，入選的發明，都是對世界產生積極影響的。

這家公司名叫弓葉科技，2018年才成立，到今天不過幾年。

它到底“發明”了什么，能吸引全球目光？

答案聽起來有點陌生——混紡AI高光譜光選機。

但說起它的功用，簡直刷新大眾對“垃圾分類”的認知。

01

改善他們的處境

垃圾分類，一直是我國持續關注和推行的大事——

從2019年起推行的垃圾分類，到垃圾車集中轉運返廠處理，以及各類廢品回收站有償回收可利用資源，全社會的環境治理意識和民眾參與意愿都在持續提升。

然而，僅靠分類標識和民眾參與并不能有效實現垃圾的再利用。

在傳統的垃圾處理站點，垃圾分類的主力軍依舊是人——成堆的垃圾經破碎機粉碎后，帶著各種奇怪的味道被送上傳送帶，等在兩旁的工人戴著手套麻溜地篩選出塑料、廢紙、金屬物……一天8個小時都處在“臟亂差”的環境中，手指還經常被各種不明尖銳物劃傷。

如果長期干這行，工人感染呼吸道疾病和皮膚病的風險很高。目前，中國垃圾分揀領域的從業人員超過1500萬，是個容易被忽視的龐大群體。

看著一刻不停滾動的垃圾傳送帶，以及靠雙手進行高強度分揀工作的工人，莫卓亞萌生了一個想法：“改善他們的處境。”

“我們選擇的是一條困難的，但我們認為是正確的道路。”莫卓亞畢業于哈爾濱工業大學機器人專業，讀研期間師從“大疆教父”李澤湘，多年來深耕機器人和智能制造領域。

2018年，莫卓亞創辦了弓葉科技。

她的初心很簡單：解決行業痛點。

企業名字其實也暗藏著莫卓亞的美好愿景：“弓葉”意為“張弛有度、始終專注；落葉歸根，回報社會”。

所以選擇進入垃圾智能分選賽道的時候，莫卓亞并沒有在意政策風口和蛋糕大小，一心只想借助科技力量解決“難啃的骨頭”。

“我們的工程師整天泡在垃圾工廠，一天下來，頭發里鼻子里全是灰，整個人像一塊餿掉的豬肉……”

就這樣，莫卓亞三年如一日地泡在各類固廢處理廠，白天跟工人一起分揀垃圾，晚上回宿舍標注固廢數據，再上傳云平臺進行AI模型訓練，幾經苦研，終于找到了解決物料分揀難題的妙門。

02

借高科技“看懂”垃圾

傳統的人工分揀回收系統，不僅“消耗”工人，還難以保證分類準確率。

畢竟在彌漫著酸臭味的各類干濕垃圾中，哪怕是注意力高度集中的工人，也很難精準區別那些遭受污染、遮擋、粘連的廢棄物：臟紙巾里裹著的牙簽、一次性餐盒里混入的玻璃渣、尿不濕邊角勾掛的果殼……

垃圾分類有誤差，一直是回收行業的難點。

2019年，弓葉科技推出中國首臺人工智能垃圾分揀機器人，在實際運用到混合垃圾分類項目中時，工作效果也不太“理想”：垃圾識別準確率只有70%，且分選輸送帶的運行速度不能超過0.5m/s。

后來團隊不斷總結經驗，在原有的固廢大數據庫、人工智能識別、云端大腦技術基礎上，融合視覺飛拍（Flying Vision）、高速氣閥靶向定位等新技術，硬是將識別準確率提升到98%以上，真正引導機器人從最初的“識別”垃圾進化為“看懂”垃圾。

2021年，弓葉科技推出中國第一臺高速噴氣式光選機，該設備每小時的固廢處理量能達到上百噸，運行速度也提升至6.5m/s。

到2022年3月，弓葉科技研發的高速噴氣式光選機FASToAi?已通過歐盟CE認證，順利進軍歐洲市場。

目前，弓葉科技旗下的四大重磅產品，已經能覆蓋再生資源行業的諸多應用場景。

無論是整瓶分選、薄膜分選，還是廢紡分選、瓶片質檢，弓葉都有對應的智能技術與設備破解資源回收瓶頸，產生了廣泛的社會影響力。

尤其是在AI光選機領域，弓葉科技不僅自主研發出了多個“中國第一”產品，還重新定義了“綠色分揀”。

美國《時代》周刊提名的混紡AI高光譜光選機，就是莫卓亞團隊在智能分選技術領域取得的亮眼成果。

這臺設備的技術亮點，在于巧妙將AI算法與高光譜成像技術相結合，進而實現了對廢舊紡織物材料的精準識別與分類。

傳統的廢紡人工分揀，需要工人用手摸衣服材質，憑經驗區分綿綸、滌綸、羊毛等材料，準確率只有70%。

而AI高光譜光選機則開啟了“火眼金睛”+“最強大腦”模式，高光譜相機能透過表皮看本質，用260多個連續光譜波段捕捉纖維的“光譜指紋”，直接破除衣物污漬、磨損、顏色等“障眼法”，瞬間看透衣物真實成分。

掃描一件舊T恤，光選機只需要0.03秒就能判斷出“80%棉+20%滌綸”；一條瑜伽褲，在過篩后系統能立即識別出“70%尼龍+30%氨綸”……

機器的AI模型，在歷經全國數十個回收處理廠的海量面料數據訓練后，晉升為“最強大腦”，對面料的識別準確率穩定在98%以上。

不僅如此，這臺設備還能對整衣的顏色、款式進行分選，例如“黃色+長袖+高領”“藍色+牛仔短袖”……

對于整衣的破碎料或者衣物邊角料，廢紡AI高光譜光選機不僅能區分材質和顏色，還能麻溜地剔除紐扣、亮片、拉鏈等雜質，徹底改變了過去“效率低，工人苦”的回收環境。

03

一條生產線解放28名工人

2025年9月，張家港某環保科技公司收到一個巨額訂單：對方要求他們在一個月內交付200噸含滌量超過90%的舊衣。

按照過去的生產模式，一個車間安排30名分揀工，一名叉車工，一名雜工，單班8小時只能處理15噸的舊衣。

這家公司在引進弓葉科技全自動廢紡分揀線后，同樣的處理量只需要4名工人便可以輕松解決：

兩名工人在自動進料口將衣服一件件攤開，送上傳送帶，避免衣服堆成一團；

后面一系列分選工作都由光選機來完成，將不同材質的衣物分入不同的品類料倉；

當料倉里面的衣物達到一定重量，倉門下方會自動打開，將篩出的物料送上另一條輸送帶，進行自動打包處理。

一名叉車工人負責轉運成品物料，一名雜工負責隨協調現場。

目前，這條分選線的處理量為2噸/小時，是中國首條全自動廢紡分揀線，引領中國廢紡行業大跨步邁入AI分選時代。

弓葉科技將智能AI與光電技術相融合的創想，不僅在張家港廢紡行業成功落地，還把各類固廢分選產品賣到了韓國、意大利、泰國、巴西、印尼等全球數十個國家和地區。

連垃圾分類要求嚴格的日本，也反向引進中國設備，在埼玉和群馬與弓葉科技展開合作，建設綠色分揀中心和瓶片清洗廠。

近年來，在人工智能機器人的創新浪潮下，很多科研企業都將研發重點聚焦３C、汽車、家電等場景，兼具賽博朋克的前衛與新興技術的高端。

莫卓亞帶領的弓葉科技，卻將眼光投向了再生資源利用這個看上去一點也“不性感”的傳統行業。

對此，她有獨到的見解：“大多數人不一定愿意下沉到一線。但我們團隊希望讓高端智能分選裝備實現普惠化應用，加速全球再生資源行業智能化時代的到來……”

一條全自動的廢紡分揀線，瞬間解放了28名分揀工人——讓普通勞動者擺脫骯臟危險的工作環境，也許就是科技下沉一線最真切的人文關照。

2023年，弓葉科技為河南某再生資源公司打造國內首個PET“黑燈工廠”：原本需要20名工人對塑料瓶完成的質檢、分選、拆包、脫標等工作，在AI智能光選機和全自動生產線的參與下，單班只需要６名工人便能輕松完成60噸瓶片的處理工作，機器還可以24小時不間斷運作，將公司年產量提升至４萬噸。

科技的創新不僅優化了工廠的生產流程，還大大提高了人均產出和市場競爭力。

也有人提出疑問：機器搶了工人的活，工人被解放的結局不是丟飯碗嗎？

莫卓亞搖了搖頭：“它可能會替換掉分揀崗位的幾個工人，但大部分的工人，還是會留下來的。”

之前工人們都是長時間站在傳送帶前，彎著腰一刻不停地做分揀。引入光選機后，他們可以做一些更輕松的工作。

“現場還是會有其他工作要做的，所以不是說把他們‘干掉’了，而是降低了他們的勞動強度。”

過去，固廢分選一直高度依靠人工，工人工作強度大且產能有限。臟亂差的環境讓大眾“避之不及”，卻又是社會必不可少的一環。

弓葉科技研發的光選機及智能化生產線，不僅讓再生資源行業向數字化、精細化的方向邁進一大步，還累計每年為全球減少了數百萬噸碳排放，重新定義循環經濟，真正踐行“科技與地球和諧共生”。

04

進擊中的科技夢

因著《時代》周刊的榜單，弓葉科技忽而被推到臺前，大眾才驚覺它的亮眼。

其實在2021年，嗅覺靈敏的資本早已先行下注。

據企查查數據，2021年4月，華創資本率先完成了對弓葉科技的天使輪投資，接著經緯創投、紅杉中國等巨頭紛紛拋去橄欖枝。到2026年1月，弓葉科技順利完成與琥珀資本、盛趣資本高達數億元的C輪融資。

目前，弓葉科技擁有3000+海內外項目案例，300+國家知識產權，2024年被認定為國家級專精特新“小巨人”企業，入選中國機器人行業百強。

從2018年初建的小公司，到獲得資本追捧，成為中國智能分選領域的龍頭企業，弓葉科技只用了8年的時間。

回首篳路藍縷的來時路，莫卓亞忍不住感嘆：

“如果你對這個行業沒有一定的信仰或執著，這條路是堅持不下去的。”

長達數年“泡”在垃圾站的數據試驗、擠在小倉庫里的艱難創業、未知的市場博弈……

莫卓亞心里一直有個聲音在鼓勵她：做難而正確的事。

如今，弓葉科技正手握技術這把“弓”，以責任為“葉”，在綠色變革的大潮中，穩穩射向未來。它的路，始終和循環相連，與時代共鳴。

莫卓亞的熱血與堅守，為曾經的“垃圾堆”換來了“城市礦山”的價值，這份初心牽動的變革力量，正在蓬勃生長。

科技變革工業，“弓葉”重塑行業，這個關乎綠色經濟的創業夢，不僅成就了一家中國企業，更向世界遞出了一張閃亮的“中國智造”名片。

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