30.4%，这是2025年清洁能源消费量占能源消费总量比重，包含天然气、水电、核电、风电、太阳能发电等。

“在全球气候变化与资源约束的双重压力下，以低碳化、减少化石能源依赖为核心特征的新一轮能源转型正在加速推进。”近日，中国工程院院士邢锋在第802次香山科学会议上表示。

然而，新能源体系并非“无废体系”，其运行依赖大规模材料投入与周期性装备更新。随着我国新能源产业的持续推进，一个更加棘手的难题浮出水面：如何挖掘新能源固废这座“城市矿山”，实现高效循环、变废为宝。

执行主席杜祥琬、邢锋、陈勇和王玉忠（前排从左至右）在主持会议。香山科学会议办公室供图

“新三样”、新难题

新能源固废处理与再利用，也被视作能源绿色发展的“最后一公里”。

“当新能源产业由增量扩张阶段进入存量更新阶段，设备退役所带来的固体废弃物问题将集中释放，并逐步形成系统性约束。”邢锋表示。其中，电动汽车动力电池、太阳能光伏板、风力发电机等“新三样”，更是重中之重，已进入规模化释放阶段。

以风电产业为例，在“双碳”目标驱动下，预计2030年全球年新增装机容量将达到194GW（吉瓦）。“风机设计寿命为20至25年，预计2030年全球每年退役叶片复合材料将超100万吨。”中国工程院院士王玉忠指出，“退役叶片的高值化回收利用迫在眉睫。”

然而，目前废弃叶片的处置方式以直接丢弃、填埋、焚烧为主，存在资源浪费与环境污染的双重风险。

“退役新能源器件具有资源与污染二重性。”对此，中国工程院院士陈勇补充道，一方面，若处置不当，会释放有毒有害物质，造成水土污染；另一方面，退役新能源器件富含的锂、钴、镍等战略矿产资源，对外依存度均超75%。

随着全球资源竞争加剧、地缘政治不确定性持续上升，我国新能源产业“下游制造强、上游资源弱”的结构性矛盾日益凸显，关键矿产资源对外依存度居高不下，正日益成为制约产业链供应链安全稳定的突出风险。

“2025年，我国新能源器件固废总产生量超过100万吨，退役潮已至。未来将从百万吨级向千万吨级跨越，2030年将迎来全面爆发期。”陈勇强调，“因此，循环利用是保障资源安全、产业链安全与环境安全的关键。”

新能源固废已不再是环境治理问题，更延伸为资源再配置问题，并进一步上升为国家资源安全问题。

“能否构建高效、低碳、可持续的循环利用体系，将在很大程度上影响我国由‘新能源大国’迈向‘新能源强国’的进程。”邢锋说。

亟需系统突破

“当前，新能源固废循环利用整体上仍停留在以资源回收为导向的初级阶段，普遍面临‘低值化利用’的路径锁定。”邢锋强调，根本原因是一系列基础科学问题尚未得到系统突破。

如何在复杂多组分体系中，实现高效拆解、精准分离、高纯再生，背后是一整套尚未建立的物理化学规律体系。

首先，新能源装备在设计之初，主要以服役性能为导向，内部呈现多材料、多界面、多尺度耦合的特征。而在长期服役过程中，经过热、力、电、化学环境的共同作用，微观结构持续演化，显著提高了解构难度。

“新能源固废普遍由多种材料高度耦合构成，界面结合强度高、组分分布复杂、传统依赖机械破碎或者高温处理的方法，难以实现选择性分离。”邢锋指出，不仅导致资源损失与能耗增加，且分离过程难以兼顾效率、选择性与环境友好性。

同时，新能源固废的现有回收路径多以“降级利用”为主，即将高性能材料转化为低估价值产品。例如退役光伏板经多道工序提纯后，将再生原料“降级”应用于有色金属、建材、化工等行业。

“难以实现资源价值的‘等值甚至增值再生’。”邢锋认为，“新能源固废循环利用的关键不在于回收规模本身，而在于再生过程的质量与价值水平。”

然而，要实现这一目标，需要在原子与分子尺度上对材料结构进行修复与重构，使其重新具备甚至超越原有性能。

“这一过程涉及界面缺陷调控、相结构重构、能量状态调节等一系列复杂问题。”邢锋说，但目前相关过程的热力学边界、动力学路径、结构稳定性机制均尚不明确，导致高值化利用路径难以规模化推广。

同样地，在邢锋看来，循环利用的环境价值不仅取决于回收率，更取决于全过程碳排放水平。

“目前不同技术路径之间缺乏统一的碳足迹核算方法，难以对其真实减排效益进行科学比较。”邢锋认为，这不仅需要实现物质闭环，更需要实现数据闭环，将碳排放与资源流动信息转化为可计量、可核查的关键数据资产。

因此，面对新能源固废循环利用的多重约束，无法依靠单一技术解决。“必须构建覆盖‘设计-制造-使用-回收’的全链条重构路径，推动循环利用由‘末端治理’向‘系统设计’转变，由‘资源回收’向‘价值重构’升级。”邢锋说。

技术助力“变废为宝”

“AI与循环利用深度融合是破解这一难题的核心解决方案。”陈勇表示。

具体而言，依托物联网、大数据、区块链，可以实现风险监控、产量预测、回收路线优化等智能化管理。“引入区块链与物联网技术，建立从设备退役、拆解、提纯到再利用的‘全生命周期可信数据空间’，保障材料溯源与碳足迹认证的透明性。”邢锋说。

此外，AI赋能机器识别、智能拆解技术，可以有效提升稀有金属、高分子材料回收效率与高值再生水平。例如，在拆解与分选环节，加快发展智能化与自动化技术，通过多源信息感知与算法优化，能实现退役产品的快速识别与安全分级处理。

“同时，AI助力构建全流程污染物协同控制、资源-能源-环境-经济多维评价与智能调控体系。”陈勇指出，这有助于实时打通物质流、能量流、价值流与信息流，实现降本增效与污染防控的双重目标。

“通过建立产品级唯一标识，实现材料流动与碳排放的全过程追踪，并结合数字孪生等技术手段，对回收过程进行动态优化与决策支持。”邢锋指出，这不仅需要关键技术的单点突破，更应走向协同集成。

因此，放眼未来，还应当布局一批具有颠覆潜力的前沿技术，以实现循环利用的根本性突破。

“绿色溶剂体系与生物冶金技术，为替代传统高污染化学过程提供了新的可能。”邢锋举例称，同时，针对复合材料等难处理体系，应开发针对特定化学键的催化体系，实现材料结构的精准解离。

“总而言之，通过调控物质转化路径，实现从‘强力破坏’到‘精准调控’的转变。这不仅是技术层面的进步，更代表着循环利用理念从‘粗放处理’向‘精细重构’的深刻演进。”邢锋强调，“最终目标，不仅在于减少废弃物，更在于重构资源利用方式，实现人与自然协同发展。”

“未来全球竞争既是能源技术和制造能力的竞争，更是资源循环体系的韧性和绿色循环能力的战略竞争。”中国工程院院士杜祥琬呼吁，应通过新能源固废的高质量循环利用，将环境负债转化为未来的战略资产。