中国女博士“拣垃圾”，登上《时代》年度榜单

作者：华人作者团余叶子

来源：最华人（ID：wcweekly）

导读：她用热血与坚守，为曾经的“垃圾堆”换来了“城市矿山”的价值。

一家分拣垃圾的公司，居然和宇树科技、DeepSeek一起，登上了美国《时代》周刊，入选2025年度“最佳发明”榜单。

在“回收再利用”这个类别里，它是唯一一家入选的中国公司。

这个榜单，被誉为全球最具影响力的创新评选之一，标准极其严苛，入选的发明，都是对世界产生积极影响的。

这家公司名叫弓叶科技，2018年才成立，到今天不过几年。

它到底“发明”了什么，能吸引全球目光？

答案听起来有点陌生——混纺AI高光谱光选机。

但说起它的功用，简直刷新大众对“垃圾分类”的认知。

01

改善他们的处境

垃圾分类，一直是我国持续关注和推行的大事——

从2019年起推行的垃圾分类，到垃圾车集中转运返厂处理，以及各类废品回收站有偿回收可利用资源，全社会的环境治理意识和民众参与意愿都在持续提升。

然而，仅靠分类标识和民众参与并不能有效实现垃圾的再利用。

在传统的垃圾处理站点，垃圾分类的主力军依旧是人——成堆的垃圾经破碎机粉碎后，带着各种奇怪的味道被送上传送带，等在两旁的工人戴着手套麻溜地筛选出塑料、废纸、金属物……一天8个小时都处在“脏乱差”的环境中，手指还经常被各种不明尖锐物划伤。

如果长期干这行，工人感染呼吸道疾病和皮肤病的风险很高。目前，中国垃圾分拣领域的从业人员超过1500万，是个容易被忽视的庞大群体。

看着一刻不停滚动的垃圾传送带，以及靠双手进行高强度分拣工作的工人，莫卓亚萌生了一个想法：“改善他们的处境。”

“我们选择的是一条困难的，但我们认为是正确的道路。”莫卓亚毕业于哈尔滨工业大学机器人专业，读研期间师从“大疆教父”李泽湘，多年来深耕机器人和智能制造领域。

2018年，莫卓亚创办了弓叶科技。

她的初心很简单：解决行业痛点。

企业名字其实也暗藏着莫卓亚的美好愿景：“弓叶”意为“张弛有度、始终专注；落叶归根，回报社会”。

所以选择进入垃圾智能分选赛道的时候，莫卓亚并没有在意政策风口和蛋糕大小，一心只想借助科技力量解决“难啃的骨头”。

“我们的工程师整天泡在垃圾工厂，一天下来，头发里鼻子里全是灰，整个人像一块馊掉的猪肉……”

就这样，莫卓亚三年如一日地泡在各类固废处理厂，白天跟工人一起分拣垃圾，晚上回宿舍标注固废数据，再上传云平台进行AI模型训练，几经苦研，终于找到了解决物料分拣难题的妙门。

02

借高科技“看懂”垃圾

传统的人工分拣回收系统，不仅“消耗”工人，还难以保证分类准确率。

毕竟在弥漫着酸臭味的各类干湿垃圾中，哪怕是注意力高度集中的工人，也很难精准区别那些遭受污染、遮挡、粘连的废弃物：脏纸巾里裹着的牙签、一次性餐盒里混入的玻璃渣、尿不湿边角勾挂的果壳……

垃圾分类有误差，一直是回收行业的难点。

2019年，弓叶科技推出中国首台人工智能垃圾分拣机器人，在实际运用到混合垃圾分类项目中时，工作效果也不太“理想”：垃圾识别准确率只有70%，且分选输送带的运行速度不能超过0.5m/s。

后来团队不断总结经验，在原有的固废大数据库、人工智能识别、云端大脑技术基础上，融合视觉飞拍（Flying Vision）、高速气阀靶向定位等新技术，硬是将识别准确率提升到98%以上，真正引导机器人从最初的“识别”垃圾进化为“看懂”垃圾。

2021年，弓叶科技推出中国第一台高速喷气式光选机，该设备每小时的固废处理量能达到上百吨，运行速度也提升至6.5m/s。

到2022年3月，弓叶科技研发的高速喷气式光选机FASToAi®已通过欧盟CE认证，顺利进军欧洲市场。

目前，弓叶科技旗下的四大重磅产品，已经能覆盖再生资源行业的诸多应用场景。

无论是整瓶分选、薄膜分选，还是废纺分选、瓶片质检，弓叶都有对应的智能技术与设备破解资源回收瓶颈，产生了广泛的社会影响力。

尤其是在AI光选机领域，弓叶科技不仅自主研发出了多个“中国第一”产品，还重新定义了“绿色分拣”。

美国《时代》周刊提名的混纺AI高光谱光选机，就是莫卓亚团队在智能分选技术领域取得的亮眼成果。

这台设备的技术亮点，在于巧妙将AI算法与高光谱成像技术相结合，进而实现了对废旧纺织物材料的精准识别与分类。

传统的废纺人工分拣，需要工人用手摸衣服材质，凭经验区分绵纶、涤纶、羊毛等材料，准确率只有70%。

而AI高光谱光选机则开启了“火眼金睛”+“最强大脑”模式，高光谱相机能透过表皮看本质，用260多个连续光谱波段捕捉纤维的“光谱指纹”，直接破除衣物污渍、磨损、颜色等“障眼法”，瞬间看透衣物真实成分。

扫描一件旧T恤，光选机只需要0.03秒就能判断出“80%棉+20%涤纶”；一条瑜伽裤，在过筛后系统能立即识别出“70%尼龙+30%氨纶”……

机器的AI模型，在历经全国数十个回收处理厂的海量面料数据训练后，晋升为“最强大脑”，对面料的识别准确率稳定在98%以上。

不仅如此，这台设备还能对整衣的颜色、款式进行分选，例如“黄色+长袖+高领”“蓝色+牛仔短袖”……

对于整衣的破碎料或者衣物边角料，废纺AI高光谱光选机不仅能区分材质和颜色，还能麻溜地剔除纽扣、亮片、拉链等杂质，彻底改变了过去“效率低，工人苦”的回收环境。

03

一条生产线解放28名工人

2025年9月，张家港某环保科技公司收到一个巨额订单：对方要求他们在一个月内交付200吨含涤量超过90%的旧衣。

按照过去的生产模式，一个车间安排30名分拣工，一名叉车工，一名杂工，单班8小时只能处理15吨的旧衣。

这家公司在引进弓叶科技全自动废纺分拣线后，同样的处理量只需要4名工人便可以轻松解决：

两名工人在自动进料口将衣服一件件摊开，送上传送带，避免衣服堆成一团；

后面一系列分选工作都由光选机来完成，将不同材质的衣物分入不同的品类料仓；

当料仓里面的衣物达到一定重量，仓门下方会自动打开，将筛出的物料送上另一条输送带，进行自动打包处理。

一名叉车工人负责转运成品物料，一名杂工负责随协调现场。

目前，这条分选线的处理量为2吨/小时，是中国首条全自动废纺分拣线，引领中国废纺行业大跨步迈入AI分选时代。

弓叶科技将智能AI与光电技术相融合的创想，不仅在张家港废纺行业成功落地，还把各类固废分选产品卖到了韩国、意大利、泰国、巴西、印尼等全球数十个国家和地区。

连垃圾分类要求严格的日本，也反向引进中国设备，在埼玉和群马与弓叶科技展开合作，建设绿色分拣中心和瓶片清洗厂。

近年来，在人工智能机器人的创新浪潮下，很多科研企业都将研发重点聚焦３C、汽车、家电等场景，兼具赛博朋克的前卫与新兴技术的高端。

莫卓亚带领的弓叶科技，却将眼光投向了再生资源利用这个看上去一点也“不性感”的传统行业。

对此，她有独到的见解：“大多数人不一定愿意下沉到一线。但我们团队希望让高端智能分选装备实现普惠化应用，加速全球再生资源行业智能化时代的到来……”

一条全自动的废纺分拣线，瞬间解放了28名分拣工人——让普通劳动者摆脱肮脏危险的工作环境，也许就是科技下沉一线最真切的人文关照。

2023年，弓叶科技为河南某再生资源公司打造国内首个PET“黑灯工厂”：原本需要20名工人对塑料瓶完成的质检、分选、拆包、脱标等工作，在AI智能光选机和全自动生产线的参与下，单班只需要６名工人便能轻松完成60吨瓶片的处理工作，机器还可以24小时不间断运作，将公司年产量提升至４万吨。

科技的创新不仅优化了工厂的生产流程，还大大提高了人均产出和市场竞争力。

也有人提出疑问：机器抢了工人的活，工人被解放的结局不是丢饭碗吗？

莫卓亚摇了摇头：“它可能会替换掉分拣岗位的几个工人，但大部分的工人，还是会留下来的。”

之前工人们都是长时间站在传送带前，弯着腰一刻不停地做分拣。引入光选机后，他们可以做一些更轻松的工作。

“现场还是会有其他工作要做的，所以不是说把他们‘干掉’了，而是降低了他们的劳动强度。”

过去，固废分选一直高度依靠人工，工人工作强度大且产能有限。脏乱差的环境让大众“避之不及”，却又是社会必不可少的一环。

弓叶科技研发的光选机及智能化生产线，不仅让再生资源行业向数字化、精细化的方向迈进一大步，还累计每年为全球减少了数百万吨碳排放，重新定义循环经济，真正践行“科技与地球和谐共生”。

04

进击中的科技梦

因着《时代》周刊的榜单，弓叶科技忽而被推到台前，大众才惊觉它的亮眼。

其实在2021年，嗅觉灵敏的资本早已先行下注。

据企查查数据，2021年4月，华创资本率先完成了对弓叶科技的天使轮投资，接着经纬创投、红杉中国等巨头纷纷抛去橄榄枝。到2026年1月，弓叶科技顺利完成与琥珀资本、盛趣资本高达数亿元的C轮融资。

目前，弓叶科技拥有3000+海内外项目案例，300+国家知识产权，2024年被认定为国家级专精特新“小巨人”企业，入选中国机器人行业百强。

从2018年初建的小公司，到获得资本追捧，成为中国智能分选领域的龙头企业，弓叶科技只用了8年的时间。

回首筚路蓝缕的来时路，莫卓亚忍不住感叹：

“如果你对这个行业没有一定的信仰或执着，这条路是坚持不下去的。”

长达数年“泡”在垃圾站的数据试验、挤在小仓库里的艰难创业、未知的市场博弈……

莫卓亚心里一直有个声音在鼓励她：做难而正确的事。

如今，弓叶科技正手握技术这把“弓”，以责任为“叶”，在绿色变革的大潮中，稳稳射向未来。它的路，始终和循环相连，与时代共鸣。

莫卓亚的热血与坚守，为曾经的“垃圾堆”换来了“城市矿山”的价值，这份初心牵动的变革力量，正在蓬勃生长。

科技变革工业，“弓叶”重塑行业，这个关乎绿色经济的创业梦，不仅成就了一家中国企业，更向世界递出了一张闪亮的“中国智造”名片。

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