作者丨邱曉芬、編輯丨蘇建勛
36氪獲悉，全球首家大宗廢料交易平臺「再生博士」近期完成由奇績創壇的數百萬元種子輪融資，資金將用于擴充研發人員和開發市場，公司正在進行下一輪天使輪融資。
一直以來，高速發展的工業化產物不止是騰飛的經濟，還有堆積如山的廢料和碳排放。目前，全球每年僅被統計的就有超過200億噸廢料被焚燒、填埋。
但其實，除了簡單粗暴的焚燒填埋，大宗廢料其實還有很大的回收價值。「再生博士」創始人譚天告訴36氪，“沒有真正的廢料，只有錯置的資源”，廢料回收其實是一筆不太起眼的生意，僅國際間廢料交易一年的價值就有4000多億美元，廢料業也一直有“城市礦業”的稱號。
不過，全球只有不超過20%的廢料被回收，中國廢料的回收率更是遠低于國際平均水準。廢料回收行業并還沒有真正形成規模。
譚天認為，發展掣肘在于，廢料一般以小量、混雜、不定成分的冒泡形式出現，并且產料點離散。這導致了，業界的知識訓練無法形成統一體系，行業內沒有通用的“教科書”，而有行業經驗的回收公司從業者鑒定的能力各有差異，加之從業者多數學歷有限，導致經驗傳遞困難，信息形成孤島。而廢料回收行業要發展，不管是材料識別、分析還是估價，都需要倚賴業界的極度稀缺的高級專家。
廢料回收也是一個籠罩著偏見的行業。譚天認為，生產者們的偏見在于，認為在制造過程中使用回收廢料，會產生出更高的運營成本。
問題產生的核心在于，國內的廢料回收從業者一般以個體戶居多，模式基本就是，回收物料從一手販子倒到二手、三手販子，廢料難以產生規模，進而無法用更標準化的生產線處理回收廢料提高材料純度。另一方面，從業者缺乏全球視野，難以匹配到對廢料需求更大、價格更貴的去處。
材料交易量分散、材料品質浮動缺乏一致性，市場流通機制不成熟，三者變成了限制業界往更高水平發展的桎梏。
譚天舉了一個例子：同樣的廢礦泉水瓶，在石化大宗商品漲價的時候做成瓶片給吹塑廠價格最高；而在棉花大宗商品漲價的時候，做成粒子給布料廠去拉絲價格最高；但到了蘋果每年9月份的新品發布季，做成改性塑料給手機殼生產廠價格最高。
如何客觀識別、估價并提供最佳的供需匹配是廢料回收行業最大的難關。譚天介紹道，「再生博士」9月份上線的平臺就是為了解決這些痛點。
譚天向36氪介紹，面向綜合性回收工廠、廢料加工廠和廢料使用工廠，「再生博士」提供了一個操作簡單的系統，用于廢料的識別、質檢、估價和交易。具體操作上，賣方只需要拍攝或者上傳廢料圖片，「再生博士」就能識別廢料類別與成分，實時估價，并在全球范圍內自動匹配最優買方，快速完成廢料交易。
識別、質檢、估價
在廢料識別方面，平臺主要是采用了機器視覺和深度學習的技術，基于自建的廢料數據庫，首次實現了對大宗廢料品類和含量的精準識別。
譚天告訴36氪，自己自2016年起就開始收集和標注廢料數據，“目前平臺擁有全球最大的廢料數據庫”。經過測試，平臺目前針對有色金屬品種下的數百種廢料識別與估值準確率都超過90%。
關于如何對廢料進行更準確的估值，譚天認為，首先任何普遍存在的原料都和大宗期貨商品有價格上的連動性，原料中的元素內在價值可以對應其期貨類別。其次，廢料價值還需要綜合考慮能源期貨波動所產生的生產、運輸成本變化。 雖然個別單一交易看似無序，但經過分析大量交易信息，廢料和期貨的相對關系有跡可循。最后，定價算法還參考了譚天過去十年的廢料回收的歷史數據。
最后一個環節是，客戶上傳廢料信息后，后臺還會基于算法推薦，把數據推薦給需求更大的廢料買家，買家可以對此進行競價。
匹配需求
值得注意的是，廢料回收也是一項促進減排的措施。為此，「再生博士」也在進行“碳譜”產品的開發。
一般而言，廢料如果沒有妥當回收，去向便是填埋或者焚燒，產生環境污染。 以美國為例，美國國家環境保護局（EPA）此前數據顯示，廢塑料的回收率只有9.1%，僅2015年一年，被填埋的塑料就有2600萬噸。 在國內，中國物資再生協會再生塑料分會提供的統計數據顯示，2019年約有6300萬噸的廢塑料需要處置，其中回收再利用的廢塑料只有30%左右。
「再生博士」通過將廢料商品化，減少了廢料被填埋的幾率。此外，工廠使用廢料再生的物料生產產品，大大減少原來所需石化提煉或礦石冶煉所產生的碳排。
比如，從鋁土礦冶煉、制造一噸鋁將會產生100噸二氧化碳，而使用廢鋁的產碳量只有0.87噸。譚天表示，避免廢料的填埋、以及廢料回收再利用，雙邊都是減碳的過程，未來公司計劃將交易數據上鏈，后續將會開啟碳證申請。對于平臺的賣方買方來說，交易的過程數據將會被真實記錄下來，最終可抵消其他業務中的碳排放，幫助交易公司減碳。
創始團隊方面，創始人譚天是位連續的回收行業創業者，有著十多年的行業經驗和全球52個國家的回收經驗。團隊核心成員包括國內外回收行業的專家，AI和CV領域的科學家，部分來自微軟、阿里、美團等公司。據了解，再生博士目前正在進行下一輪天使輪融資，同時還將于近期在北京開設分公司擴充團隊。
