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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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