软包装广泛用于日常消费品包装■◆◆■■，如麦片◆★★◆、宠物食品■◆★◆◆、薯片等★■■★。这类包装多由多层塑料◆★★★■◆、金属薄膜或纸张复合而成◆★，虽能高效阻隔空气与水分★■★■◆，但正是这种复杂性★★★◆，导致其几乎无法通过传统手段分类回收。当前，美国路边回收项目普遍不接收这类塑料◆■◆■■，导致其回收率不足5%，约95%最终被送入垃圾填埋场或焚烧。

　　此外■■，陶氏不久前收购了塑料回收公司 Circulus，进一步强化了其在回收基础设施方面的影响力，为此次AI系统的实际应用打下坚实基础.

　　面对这一挑战★★，谷歌旗下专注前沿技术开发的创新实验室 X（俗称“登月工厂■■★◆★■”）启动了循环经济领域的“登月计划”。该计划利用谷歌构建的庞大塑料数据库、结合机器学习与分子视觉技术◆◆★，训练AI系统在毫秒级速度内识别出塑料包装的分子组成◆★，并进行高精度分类。

　　在全球塑料污染问题日益严峻的背景下■★■■◆◆，谷歌与材料科学巨头陶氏公司近日宣布达成一项开创性合作，旨在借助人工智能技术破解薄膜和软包装塑料回收的技术瓶颈。这一合作预计每年可助力处理多达7 万吨当前几乎无法回收的塑料废弃物，为构建循环经济注入强劲动力◆■★★◆。

　　“通过将陶氏在材料科学方面的深厚积累与谷歌先进的AI技术相结合，我们希望彻底改变塑料回收的方式★■★。”陶氏包装和特种塑料全球可持续发展总监张涵表示。谷歌X实验室方面也强调：◆■★“我们对初步成果感到鼓舞，未来几个月将与陶氏持续深化合作，推动系统的商业化和规模化应用，实现软塑料真正的闭环循环。”

　　陶氏的材料科学能力成为这一系统的重要支撑◆■■。通过双方合作，目前已实现了概念验证阶段的技术突破：AI不仅能够识别复杂材料的种类，还能预测其成分比例■★■，这为回收中心自动分拣及高质量再生原料的生产创造了新可能。

　　目前■◆★，该系统已在美国俄勒冈州的一个回收试点中上线测试◆■◆■。传感器结合AI算法■■◆，对塑料流进行实时分子级识别和分拣，使回收效率和准确率显著提高★★。陶氏则通过旗下 Pack Studios 提供实际材料样本和应用数据，协助优化AI算法■■■■，提升其实用性和泛化能力。

　　这一合作标志着人工智能在塑料回收领域的深度应用迈出关键一步。薄膜和软包装长期以来被视为“回收死角”，其广泛使用与低回收率的矛盾令人头痛。如今◆■■，AI技术的介入带来了前所未有的解决方案◆◆■，但要实现真正的闭环循环■◆★■，还需配合政策激励、产业协作以及公众教育等多方面努力，推动更完善的回收生态系统建设。