然而，要實現(xiàn)這一目標，需要在原子與分子尺度上對材料結(jié)構(gòu)進行修復(fù)與重構(gòu)，使其重新具備甚至超越原有性能。

“這一過程涉及界面缺陷調(diào)控、相結(jié)構(gòu)重構(gòu)、能量狀態(tài)調(diào)節(jié)等一系列復(fù)雜問題?！毙箱h說，但目前相關(guān)過程的熱力學(xué)邊界、動力學(xué)路徑、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性機制均尚不明確，導(dǎo)致高值化利用路徑難以規(guī)?；茝V。

在邢鋒看來，循環(huán)利用的環(huán)境價值不僅取決于回收率，更取決于全過程碳排放水平。

“目前不同技術(shù)路徑之間缺乏統(tǒng)一的碳足跡核算方法，難以對其真實減排效益進行科學(xué)比較?！毙箱h認為，這不僅需要實現(xiàn)物質(zhì)閉環(huán)，更需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，將碳排放與資源流動信息轉(zhuǎn)化為可計量、可核查的關(guān)鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

因此，面對新能源固廢循環(huán)利用的多重約束，無法依靠單一技術(shù)解決?！氨仨殬?gòu)建覆蓋‘設(shè)計-制造-使用-回收’的全鏈條重構(gòu)路徑，推動循環(huán)利用由‘末端治理’向‘系統(tǒng)設(shè)計’轉(zhuǎn)變，由‘資源回收’向‘價值重構(gòu)’升級?！毙箱h說。

03　技術(shù)助力“變廢為寶”

“人工智能（AI）與循環(huán)利用深度融合是破解這一難題的核心解決方案?！标愑卤硎?。

具體而言，依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈，可以實現(xiàn)風險監(jiān)控、產(chǎn)量預(yù)測、回收路線優(yōu)化等智能化管理。“引入?yún)^(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立從設(shè)備退役、拆解、提純到再利用的‘全生命周期可信數(shù)據(jù)空間’，保障材料溯源與碳足跡認證的透明性?！毙箱h說。

此外，AI賦能機器識別、智能拆解技術(shù)，可以有效提升稀有金屬、高分子材料回收效率與高值再生水平。例如，在拆解與分選環(huán)節(jié)，加快發(fā)展智能化與自動化技術(shù)，通過多源信息感知與算法優(yōu)化，能實現(xiàn)退役產(chǎn)品的快速識別與安全分級處理。

“同時，AI助力構(gòu)建全流程污染物協(xié)同控制、資源-能源-環(huán)境-經(jīng)濟多維評價與智能調(diào)控體系?！标愑轮赋?，這有助于實時打通物質(zhì)流、能量流、價值流與信息流，實現(xiàn)降本增效與污染防控的雙重目標。

“通過建立產(chǎn)品級唯一標識，實現(xiàn)材料流動與碳排放的全過程追蹤，并結(jié)合數(shù)字孿生等技術(shù)手段，對回收過程進行動態(tài)優(yōu)化與決策支持?！毙箱h指出，這既需要關(guān)鍵技術(shù)的單點突破，又應(yīng)走向協(xié)同集成。

因此，放眼未來，還應(yīng)當布局一批具有顛覆潛力的前沿技術(shù)，以實現(xiàn)循環(huán)利用的根本性突破。

“綠色溶劑體系與生物冶金技術(shù)為替代傳統(tǒng)高污染化學(xué)過程提供了新的可能?！毙箱h舉例稱。同時，針對難處理的復(fù)合材料等，應(yīng)開發(fā)針對特定化學(xué)鍵的催化體系，實現(xiàn)材料結(jié)構(gòu)的精準解離。

“總而言之，通過調(diào)控物質(zhì)轉(zhuǎn)化路徑，實現(xiàn)從‘強力破壞’到‘精準調(diào)控’的轉(zhuǎn)變。這不僅是技術(shù)層面的進步，還代表著循環(huán)利用理念從‘粗放處理’向‘精細重構(gòu)’的深刻演進?！毙箱h強調(diào)，“最終目標不僅在于減少廢棄物，還在于重構(gòu)資源利用方式，實現(xiàn)人與自然協(xié)同發(fā)展?！?/div>