2023年，废塑料分选设备行业的入场者，可以用"前仆后继"来形容。
最热闹的时候，全国有200多家能做塑料分选设备的厂子。京津冀做传统色选机的老牌企业、长三角做输送设备的中小厂、广东做注塑机起家转型过来的、还有一些科研院所孵化的创业团队——大家都在抢"再生资源"的风口。
到2026年8月，这个数字掉到了30家以内。
不是"消失了"，而是"出清了"。
三年的故事，可以拆成三段：
• 2023年：行业扩张期 — 入场者激增，价格战苗头
• 2024年-2025年上半年：技术分水岭 — AI光选机成为分水岭，传统设备加速退场
• 2025年下半年-2026年：头部集中期 — 头部三家吃掉70%新建产线份额
过去20年，废塑料分选行业靠的是"老师傅"。
一块传送带、几台风机、若干人工拣选位。老师傅的诀窍是：看一眼瓶子的颜色、形状、透明度、杂质位置，手一拨就分开了。这种模式在2015年之前，撑起了中国80%的废塑料再生线。
AI光选机的出现，把这套经验活变成了"软件"。
更关键的是，AI光选机对"难分场景"的处理能力：
• 杂色瓶（绿白混、蓝白混、灰白混）
• 油污瓶（餐饮废油、洗涤剂瓶）
• 标签残留（标签没撕干净的瓶身）
• 高透 PET vs PVC（传统色选机分不开）
这些场景，传统色选机的分选准确率在70-85%之间徘徊——剩下的全靠人工补。AI光选机在优质场景下，准确率能到 99.6%，杂料场景也能稳在 90-95%。
主要是三类：
• 传统色选机厂：基于 RGB 颜色的逻辑，对付不了再生塑料的"脏、杂、混"。改造？研发成本太高，不如卖身。
• 小型输送设备厂：只做配套件，没有核心分选算法。一旦下游集成商被收购，他们就失去了订单。
• 注塑机/破碎机转型厂：跨行做分选，技术沉淀不够，案例数拼不过深耕者。
典型案例（化名）：
• 河北某色选机厂，2023年还有80多员工，2025年Q3整个团队被并入头部企业
• 浙江某破碎机厂，分选业务线2024年Q4关停
• 广东某集成商，2025年上半年被产业资本收购
产业资本 + 头部企业：
• 头部 AI 光选机企业（分得利等）：通过收购吃掉传统色选机厂的客户网络和工程团队
• 环保产业基金：把分散的分选设备厂整合成"再生资源装备集团"
• 跨界巨头：环卫装备企业、危废处置企业，把分选纳入"再生资源-处置-再利用"全链条
出乎意料的玩家：
• 锂电回收企业：把分选经验平移到"电池正极材料分选"
• 食品分选企业：用分选大米/坚果的视觉算法迁移到塑料瓶
• 光伏组件回收企业：看中"硅料分选"和"塑料分选"的算法相似性
走访 30 多家存活企业，我们发现三个共性：
不是展会上的 demo，是在客户现场跑过 1000 小时以上的机子。
不是只卖一台机子，是整条线的工艺设计：
• 投料 → 破碎 → 清洗 → 摩擦 → 干燥 → 第一次色选 → 风选 → AI 光选（多次）→ 人工复检 → 打包
不是卖完就完，是3 年质保 + 终身维护。
底层逻辑：AI 光选机的核心成本是研发摊销 + 高光谱相机 + 算力芯片。当头部三家把年产能做到 1000 台以上时，单台成本可以压到进口品牌的 30-40%。但研发摊销决定了，不能卖太低——卖 15 万一台是亏本，卖 25-35 万是合理区间。
趋势：
• 机子本身利润有限（25-35 万/台）
• 真正的金矿在数据——分选机 7×24 小时拍的图片，就是再生塑料的"生产数据"
• 一台机子一年能拍 5000 万张废塑料图片
• 这些数据可以训练"再生塑料质量评级模型"，未来给保险公司、银行、交易所用
国内竞争太卷，出海是必然选择：
• 东南亚：马来西亚、泰国、印尼的再生塑料分选需求 2025 年同比增长 40%
• 中东：沙特"2030 愿景"推动再生资源投资
• 欧洲：欧盟 EPR（生产者责任延伸）法规带动分选设备需求
买设备不是买参数，是买"案例 + 工艺 + 售后"的组合。一台便宜的机子，背后没有工艺师驻场、没有售后 4 小时响应、没有 1000 小时以上实测案例，省下来的几万块会在未来三年还回去。
这一轮的洗牌，是"技术 + 资本 + 案例"的三重洗牌。光有技术没有资本撑不住研发投入；光有资本没有案例拿不到头部客户；光有案例没有售后服务会失口碑。三者缺一不可。
2026-2028 年是分选设备行业的"剩者为王"窗口。头部的 3-5 家会拿走 70% 以上的市场份额，二三梯队要么被并购，要么转细分市场（如电池分选、光伏组件分选、食品分选）。新进入者的窗口期已经基本关闭。
*（数据来源：分得利走访 47 个产业带的非完全统计；部分企业名称按行业惯例做了匿名化处理）*