（圖源：?Fraunhofer IFF，經許可使用）

電子廢棄物正在不斷堆積。全球每年會產生超過5000萬噸電子廢棄物[1]，所以尋找一種高效、可擴展的回收解決方案是一個迫在眉睫的需求。在美國，電子廢棄物管理主要由州級法規和私營回收企業負責，自動化可能是大規模解決這一問題的關鍵。本文將探討當今電子廢棄物處置面臨的挑戰，以及諸如Fraunhofer IFF這樣的機構如何致力于克服這些挑戰。

如何處置五花八門的過時電子產品？

電子產品回收面臨的最大挑戰之一，是回收中心接收的電子產品種類繁多?；厥杖藛T需要處理來自手機、筆記本電腦、工業設備等各類產品中各式各樣的元器件，其中許多都缺乏數字化的電路圖、物料清單、裝配圖紙或標準化設計，致使回收人員難以辨別哪些材料可以回收。

傳統回收流程包括手動拆解設備以分離金屬、塑料和電路板。正如您所想象的那樣，這是一個耗費時間和人力的過程，有時甚至要直接處理危險物質。在很多情況下，電子設備會被直接粉碎。雖然這樣的方法可以回收金和銀等材料，但包括稀土元素在內的其他關鍵原材料往往就流失了。

Fraunhofer IFF機器人系統以及輔助、服務和工業機器人部門經理José Saenz博士向我們介紹了這一過程面臨的挑戰：“他們會把收進來的舊電腦、舊手機粉碎成一灘爛泥，然后通過某種化學方法，把金、銀、鉑之類的金屬提取出來。但這種方法只能提取金屬，卻不能分離塑料，所以塑料基本上只能被焚燒掉?！?br />
材料回收效率低下，是打造真正循環電子經濟體系的最大障礙之一。這一體系要求電子產品在設計階段就考慮到耐用性和可回收性。

革新拆解工藝

為了解決這些問題，Saenz及其團隊一直在使用人工智能（AI）驅動的機器人技術來實現自動化拆解。與依賴預定義程序的傳統自動化不同，現代機器人技術具有很強的適應性，能夠利用計算機視覺、力敏執行器和機器學習等技術來處理難以預測的材料[2]。

Saenz介紹了其團隊的“面向再制造與回收利用的智能拆解”（iDEAR）項目（圖1）。該項目目前專注于一種產品類型，但團隊計劃在未來擴展應用范圍：“我們目前專注于個人電腦，目標是取出主板以便進一步處理。我們希望這項工作能夠實現自動化；但我們的核心思路是，如果能夠正確地建立起這個流程，那么就可以推廣到其他產品上。”

圖1：iDEAR項目在個人電腦上的實際應用。通過自動化拆解舊電子設備，回收有價值的材料并減少電子廢棄物。（圖源：?Fraunhofer IFF，經許可使用）

該團隊并沒有采用對機器人進行編程，使之遵照固定的X、Y、Z坐標的方法，而是開發了基于故事板的通用拆解序列。所以，機器人可以動態地確定所需工具，減少對人工干預的依賴，并使整個流程可以推廣到其他電子產品上。

傳感器、AI視覺和力敏機器人

Fraunhofer團隊正使用強化學習和模仿學習兩種方法訓練其機器人評估和拆解設備。

在強化學習中，機器人嘗試以不同的方式拆除組件，并因正確操作而獲得獎勵，從而逐步提升能力。在模仿學習中，人類操作員引導機器人完成拆解流程，機器人通過模仿這些動作進行學習（圖2）。這些方法使系統能夠適應各種設備，無需采用預先編程的指令。

圖2：一名研究人員正通過操控機械臂的方式對其進行訓練，使其能夠自主拆解電子設備。（圖源：?Fraunhofer IFF，經許可使用）

他們的系統包含以下技術：

計算機視覺和AI：先進的物體檢測算法（例如YOLO和物體檢測器）使機器人能夠實時識別組件，即使面對各種未知產品也是如此。

力敏執行器：配備力反饋機制的機器人可以根據阻力調整操作方式。這有助于它們處理卡住的螺絲、變形的外殼或易碎組件，而不會造成損壞。

模塊化工具：該系統讓機器人能夠在不同工具（如螺絲刀、夾具和刀具）之間切換，以完成拆解任務。

此外，數字產品護照可以提供“關于每種產品的產地、材料、環境影響和處置建議的全面信息”，它也有望在未來的回收工作中發揮作用[3]。

自動化拆解帶來的影響

歐盟在“維修權”立法方面走在前列[4]，美國也已經開始效仿。美國所有50個州均已出臺相關立法，要求制造商向消費者提供維修手冊和零部件，以推動產品設計向更易于維修的方向發展[5]。這也將使回收商的拆解工作更加便捷。

對于設計未來產品的工程師來說，這些趨勢可能意味著需要更多采用模塊化設計、標準化組件和易拆解的連接點。未來，AI驅動的拆解系統甚至可以與制造商數據庫整合，讓機器人能夠獲取電路圖并自動優化回收流程。

自動化拆解還將影響鈷、鋰和稀土金屬等材料的開采，這些開采工作具有較高的環境破壞性和地緣政治敏感性。自動化拆解和材料回收流程可提高回收效率，減少對新開采資源的依賴。例如，AI驅動的系統可以選擇性地取出有價值的半導體、電池和高純度金屬，使其可用于新設備。

挑戰與未來展望

要讓AI驅動的電子產品回收得到廣泛應用并非易事，但Saenz及其團隊正專注于提高其可擴展性和影響力。到目前為止，他們的進展表明，機器人技術和AI可以加快拆解速度、減少廢棄物并提高材料回收率。

這項技術最令人期待的地方之一，是它能夠適應個人電腦以外的電子設備。該團隊正致力于讓這項技術推廣到個人電腦之外，成為處理手機和工業電子產品等更大規?；厥諛I務的一部分。模塊化設計使機器人能夠根據任務需要切換工具，從而使系統具有適應性和可擴展性。

他們下一階段的研究更加雄心勃勃：該團隊希望將這些AI驅動的拆解方法應用于噴氣渦輪機和其他已經開展再制造工作的組件。

此外，隨著數字產品護照的不斷完善，產品數據將會越來越容易獲得，從而提高AI系統快速評估和拆解電子產品的能力。目前，缺乏歷史數據是這項技術面臨的一大障礙；但Saenz相信，隨著越來越多企業接受循環經濟原則，數據可訪問性將得到改善，機器人拆解將變得更加高效。

Saenz并不認為高昂的初期成本是一種障礙。他認為，投資自動化最終將會降低運營成本，因為AI驅動的拆解工作可以顯著減少勞動密集型流程，并大幅提高材料回收率。隨著法規推動更可持續的實踐，各行業將有更多理由采用這些解決方案，這些方案的成本效益也將逐漸提升。

在Saenz設想的未來場景中，人類與機器人將實現優化協作，通過自動化方式處理復雜的拆解工作，同時人類還可以對整個流程進行監督和優化。隨著研究的深入和行業協作的加強，AI驅動的電子產品回收有望徹底改變廢棄物管理，使可持續發展成為制造商和回收商能夠實現并且有利可圖的目標。

結語

對于工程師而言，自動化電子產品回收的興起既是挑戰，也是機遇。在設計產品時就考慮到AI輔助拆解、利用“維修權”原則并整合數字產品護照，可以讓電子行業更具可持續性。

隨著機器人視覺、機器學習和模塊化產品設計技術的發展，未來的電子產品回收將變得更加智能、高效。Saenz強調，他的團隊熱切希望與業界專業人士合作，確保他們的研究不僅具有創新性，而且具有實用性。

他說道：“我們可不想制造大家都不需要的東西。我們希望聽取業界領軍人物的意見和建議、了解他們面臨的具體挑戰，這樣我們就能創造出真正有用并且可以推廣的解決方案?！?br />
[1]https://ewastemonitor.info/gem-2020/.
[2]https://www.iff.fraunhofer.de/en/press/2025/automated-electronics-disassembly-first-milestones-in-the-research-project.html/.
[3]https://data.europa.eu/en/news-events/news/eus-digital-product-passport-advancing-transparency-and-sustainability/.
[4]https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240419IPR20590/right-to-repair-making-repair-easier-and-more-appealing-to-consumers/.
[5]https://www.ifixit.com/News/108371/right-to-repair-laws-have-now-been-introduced-in-all-50-us-states.

作者簡介

Nicolette Emmino是一位科技作家，對文字工作充滿熱愛。她擁有廣播新聞學背景，并曾在工程領域積累了豐富經驗。她的目標是發掘科技新動態，向大眾介紹各種創新突破、消費電子產品以及創客科技項目。
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