關於塑膠,不能做了回收就好嗎?圖解「回塑流程」與生活無塑難題
關於塑膠,不能做了回收就好嗎?圖解「回塑流程」與生活無塑難題
2019.08.28 | 生活

回收迷思是一隻巨大的怪獸,當那些以不塑星球為職志的行動主義者試著幫助人們了解降低個人塑膠消耗量的重要性時,幾乎時時都要面對這隻怪獸。

這是因為塑膠產業在1980年代初期想出了一個聰明策略,在最常使用的塑膠產品上打上回收標誌,因此,大多數的消費者都認為他們所消耗的大量塑膠是可以回收的,而且會透過在地的路旁回收計畫被確實地回收。

事實上,回收箱裡的東西只有很少一部分會被回收。 針對我們的塑膠問題, 解決方法並不是要回收更多,而是要消耗更少

編按:不用塑膠,其實只是為了健康?關於環保,我不能做好回收工作就好嗎?《戒除塑膠的健康生活指南》兩位作者破除世人普遍對塑膠回收的迷思,告訴大家有效且比較「無痛」的減塑法。

如果你正在購買含有塑膠包裝的產品,了解哪種包裝材料最可能被回收是很重要的,這樣才能做出了解情況、且有利於回收的購物決定。了解複雜、昂貴且耗能的回收流程也會有幫助(希望可以做為將塑膠消耗量降到最小的誘因)。

你們把只用一次的拋棄式塑膠水瓶丟進自家回收箱之後,到底發生了什麼事呢?可以從這個過程看出,紙張和硬紙板、鋼鐵、鋁和玻璃是最可能被回收的品項。

即使是一小張的鋁箔紙,也值得丟進回收箱,因為它會透過利用電流電荷的機械流程被撿起來。透過分類程序,紙張、金屬和玻璃不但比較可能被撿起來回收,這些材料還可以被製成新的回收產品,幾乎就像原來的材料一樣,而且這些材料的回收可能持續循環,不會走到盡頭。

另一方面, 塑膠只能被降級回收,做成品質較差或功能較少的產品 。比如說,食物包裝無法再重製成食物包裝,它會以某種無法和食物接觸的產品形式回歸。

這些塑膠樹脂在塑膠製造流程和回收循環中移動,以相對迅速的速度變成無法回收的物品, 最後被丟進垃圾掩埋場,成為可存在數百年之久的塑膠化石

戒塑指南
以美國而言,於2014年丟棄的塑膠當中,只有9.4%有被回收(3330萬噸中的312萬噸),降級回收也列入計算(將回收塑膠再製成更劣等的產品)。
圖/ 光現出版

商品使用不可回收材料,購物時應盡可能避免

下列材料類別一般是不可被回收的,購物時應該盡可能避開它們:
● 塑膠袋
● 無菌包裝(如利樂包),一般是用好幾層不同的材料製成,像是塑膠、鋁和硬紙板
● 泡殼包裝和保麗龍包裝
● 生物塑膠(雖然它們可能可以用家用或工業堆肥裝置做成堆肥)
● 不含回收箭頭標誌的塑膠
● 用多種不同塑膠組合製成的塑膠品,比如含有許多不同
零件的塑膠玩具
● 含有回收標誌3號、4號、6號和7號的塑膠

做好回收,但你清楚回收流程的具體步驟嗎?

以下簡單說明,一般回收分類站如何選擇它認為值得回收的材料:

戒除塑膠118-1
回收流程步驟1、2、3(原箭頭指向為書籍出版設定,網頁排版則由上至下呈現)。
圖/ 光現出版
圖119-1
回收流程步驟4、5。
圖/ 光現出版
圖119-2
回收流程步驟6。
圖/ 光現出版
圖118-2
回收流程步驟7、8。
圖/ 光現出版
戒除塑膠
一張表教你辨識塑膠類型與認識其回收再生能力。
圖/ 光現出版

簡單來說, 只有1號塑膠(PETE或PET)、2號塑膠(HDPE)和5號塑膠(PP)是適合回收的材料。在購物時考慮最可能被回收的材料是很重要的。不幸的是,雜貨產品的塑膠包裝日益增加,而非逐漸減少。產品包裝的材料從那些容易回收的包材(如玻璃罐)逐漸被換成無法回收的材料(如有塑膠內襯的利樂包)。

這類塑膠包裝能幫製造商省錢,顧客不會因此客訴,還會覺得它們很方便,於是乎它們就此成了常態。比如說,在雜貨店裡, 因為方便及省時的因素,顧客往往會購買預先用塑膠包裝好的加工產品 。我們都很忙,想要用方便的方式來節省時間是很正常的。幸運的是,如果要購買有包裝的產品,塑膠並不是唯一方便的方式。

比如說,那些為了特殊場合買蛋糕的人可能沒有發現,地球上其實有好幾個衝擊程度不等的做法。就準備和規劃來說,最方便的做法似乎是去買那些預先做好、裝在透明盒子裡蛋糕,但其他更永續的做法卻幾乎一樣方便。

你可以要求店家用硬紙盒來裝蛋糕,這種盒子可用於堆肥、也可以回收(如果沒有弄髒的話)。另一個做法是帶你自己的蛋糕盒,完全省略包裝。

重點在於,我們可以有很多種做法,了解哪種包裝對環境造成的傷害比較小,可以讓你的購物行為對環境負責、甚至達到更高效率。

塑膠_塑膠瓶
在掩埋場放置百萬年也難以分解的塑膠化石。
圖/ shutterstock

為了讓那些被你放進回收箱的東西獲得更多確實被回收的機會,我們提供下列清單,告訴你可以採取哪些幾個步驟來做準備。這些步驟只需要花你一點點時間,卻會產生很大的差別。

9個回收小常識,教你選擇及準備家中的回收物

  1. 跟當地的公共機關確認哪種材料可以回收,把清單印出來,放在你的回收桶旁邊。
  2. 沖洗所有可回收的物品。分類工人會很感謝你。
  3. 將蓋子和瓶子分開,因為它們通常是用不同種類的塑膠製成的。
  4. 去除金屬罐上的紙。
  5. 把那些已經弄髒的硬紙板或紙類(像是披薩盒)用來當做引火紙(如果你有壁爐或燒木柴的爐子的話),不要丟進回收箱:它們不大可能會被回收。
  6. 除非你非常了解你住的地方有回收塑膠袋,否則不要把它們放到回收箱,因為它們會卡在分類站的輸送帶上。
  7. 如果可以接受塑膠袋作為可回收物品,就把它們收集在一起,全部塞進一個袋子裡,打個結,緊緊綁起來。
  8. 不要在塑膠袋裡放很多種可回收物品。
  9. 把硬紙箱弄平。

    經營回收計畫是很貴的,多數產品製造商都不會花這個錢 。這表示,丟棄或回收塑膠包裝的成本會被轉嫁出去,最後由所有消費者透過繳給政府的稅金來買單,包括那些勇於努力限制自己塑膠產品和包裝消耗量的人。

我們需要當地及國家政府投入有創意的誘因,來鼓勵更多永續包裝投入實作,比如:重複利用這些包裝,而非自動拿去回收(托運系統);進行包裝革命,目標是要找出更永續、植物性、可用於堆肥、且無添加劑的包裝;針對塑膠製品的回收給出鼓勵措施,比如現金。

減塑
塑膠製品帶來的便利早已深入社會,但基於健康與環保,我們或許該一步步戒除塑膠。
圖/ shutterstock

德國就在創意包裝廢棄管理的最前線已有30年以上的時間。

1993年,德國政府通過一項包裝法令,要求製造商負責收回自家產品的包裝。這項法令涵蓋了玻璃、鋁和塑膠飲料容器。這些容器有一筆可退還的押金,對走「單一方向」的塑膠瓶來說,這筆押金高達25歐元(相當於29美元),這是個相當慷慨的鼓勵措施。執行這項計畫之後,PET瓶(1號塑膠)在2011年的回收率是98‧5%。

在那之後,德國的弗萊堡(Freiburg)市提出了一項創新計畫,用來處理那些不可回收的免洗咖啡杯製造出來的廢棄物。外帶杯一般來說是不能被回收的,因為杯身的紙與聚乙烯融合在一起,好讓它可以防水。結果產生的材料無法在回收裝置中輕易分類。在弗萊堡,麵包店、咖啡店和餐廳之類的咖啡零售店會購入可重複使用的杯子,用這些杯子供應咖啡給他們的顧客,而非使用免洗杯。

顧客會先付1歐元的杯子押金,等他們將杯子還給參與這項計畫的店家,就可以拿回押金。所以你可以在爪哇屋(java hut)裡外帶一杯咖啡,用可重複使用的馬克杯盛裝,漫步到小鎮的另一頭,在另一間店把杯子還回去。這些店家會清洗這些杯子,並能無限次地重複使用。這是個好例子,說明社群只要付出簡單的努力,就能解決嚴重的廢棄物問題。

做好塑膠回收的缺點

「東西的故事」(The Story of Stuff)這個非營利組織發起了一項反對微細纖維的活動,並發佈一部短片,說明了一些跟微細塑膠纖維有關的重大議題。

編按:「東西的故事」原是Annie Leonard於2007年發布的一段影片,教育世人與其他環保、社會運動倡議者關於物質經濟的影響。該影片在網路上廣泛擴散,並引發人們反思消費狂熱文化與大量的物質需求。
如今,東西的故事是位於美國加州的一家非營利組織,長期以來持續關心環境問題,製作動畫、紀錄片和線上短片,並發起許多社會活動與環保計畫。

2017年3月發布的<塑膠微粒的故事>,已有志願者翻譯成繁體中文字幕。

這部影片說明,有些公司利用回收水瓶做新衣服是很酷,但這其實會製造兩大問題:這會鼓勵消費者使用更多塑膠瓶,因為他們認為這些水瓶會被回收做成有用的東西。

再者,這些用回收塑膠瓶製成的衣服每次清洗的時候,會釋出幾百條幾千條的微細纖維。這些微細纖維非常細小,無法被公共廢水處理廠捕捉,最後會進到我們的水域中。接著它們會和有毒物質及烈性化學物質結合在一起,之後在食物鏈中向上累積,先被小魚吃掉、再被大魚吃掉、最後被人類吃掉。

根據估計,我們的海洋目前含有多達140萬兆根微細纖維,相當於地球上每人兩億根微細纖維。

責任編輯:張庭銉

本文摘錄、整理自《戒除塑膠的健康生活指南》p.115-p126,光現出版。

關鍵字: #綠能環保
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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