我們與國際同行的技術對比展現出明顯優勢。在金回收率方面，榕溪科技憑借自主研發的“超臨界流體萃取+電化學精煉”組合工藝，實現的超高回收率，相比比利時優美科的和日本DOWA的，能更徹底地提取電子廢棄物中的貴金屬。處理能耗上，榕溪科技依托高效的能源管理系統與創新工藝，將能耗控制在80kW?h/kg，遠低于優美科的120kW?h/kg和日本DOWA的150kW?h/kg，大幅降低生產成本與環境負荷。自動化程度達95%，通過5G+AI技術構建智能生產線，相比優美科的85%和日本DOWA的75%，有效提升生產效率與穩定性。憑借這些技術，2024年我們的關鍵設備與工藝已成功出口至德國、美國、韓國等8個國家，不僅推動了全球電子廢棄物回收行業的技術升級，也彰顯了中國在資源循環利用領域的創新實力。 榕溪芯片回收，助力企業降本增效。中國臺灣電子電子芯片回收方法
針對芯片制造過程中硅廢料回收周期長、處理效率低的問題，我們為臺積電量身設計“芯片廢料即時回收系統”。通過在產線關鍵節點部署高速傳送帶式分揀設備、微波感應加熱裝置和智能篩選機器人，構建起廢料回收閉環。高速傳送帶可實現廢料的快速傳輸，微波感應加熱裝置能精確加熱廢料，使其與附著雜質分離，智能篩選機器人則利用機器視覺技術，對廢料進行實時檢測與分類。系統的技術關鍵的“廢料純度預測AI模型”，基于海量歷史數據與深度學習算法構建，通過對廢料的外觀、成分光譜等多維數據進行分析，可提前預判廢料純度，準確率達。這一技術突破使得回收流程更加高效精確。該系統投入使用后，臺積電硅廢料的回收周期從7天大幅縮短至2小時，年處理能力提升至1500噸。2024年，該系統不僅幫助臺積電節省原材料采購費用，更使廢料處理成本降低60%，實現了經濟效益與資源利用效率的雙重提升。 中國臺灣電子電子芯片回收方法報廢芯片是否真的無用，是否可以再次利用？
典型投資回報分析（以處理1噸手機主板為例）：在投入成本方面，收購成本4萬元涵蓋手機主板采購、運輸及倉儲費用，確保原材料穩定供應；處理成本、人工運維及技術研發分攤費用，依托自主研發的“電子垃圾精確采礦”技術，實現高效處理。總收入構成清晰且價值可觀。從貴金屬提取來看，1噸手機主板可提取黃金280克，按當前市場金價400元/克計算，黃金收入達；白銀，以5元/克的價格計算，收入為6萬元；銅60千克，按60元/千克計算，收益3600元。此外，其他稀有金屬及可復用元器件帶來2萬元收入。經核算，處理1噸手機主板凈利潤可達。以單條日處理量1噸的生產線為例，每月凈利潤約，結合前期設備、技術研發等綜合投入，投資回收期需8個月，展現出有效的的經濟效益與市場潛力。
針對BGA封裝芯片因焊點微小、封裝緊密導致的回收難題，榕溪科技研發出“熱風-激光協同拆解系統”。該系統創新融合熱風加熱與激光拆解技術，通過熱風裝置將芯片溫度均勻提升至焊點熔點附近，使焊料軟化，再利用激光精確作用于焊點部位，實現無損拆解。系統搭載的視覺引導激光定位技術，具備50μm的超高精度，通過高清工業相機實時捕捉芯片焊點位置，結合AI算法快速生成拆解路徑，確保激光精確作用于目標焊點，避免損傷芯片及電路板。憑借該技術，系統拆解效率達到1200片/小時，拆解良率高達。在為英偉達處理退役顯卡芯片的項目中，該系統單日回收價值超80萬元，展現出強大的經濟效益。其突出的技術優勢與環保價值，使其榮獲2024年國際電子生產設備展“比較好綠色技術獎”。目前，相關設備已出口至德國、日本等6個國家，成為全球電子回收領域的模范技術與設備。 回收廢舊芯片，降低企業成本。
榕溪構建的“芯片回收物聯網平臺”深度整合物聯網與區塊鏈技術，打造覆蓋C端消費者到B端企業的全鏈路芯片回收追蹤體系。消費者通過平臺APP預約上門回收服務，工作人員利用智能終端掃碼錄入芯片信息，數據實時上傳至區塊鏈分布式賬本，確保從收集、運輸到處理的每個環節信息不可篡改、全程可追溯。在與小米合作的以舊換新項目中，平臺展現出強大的處理能力，累計回收手機芯片230萬片。依托平臺內置的AI檢測系統，對回收芯片進行性能評估與分類，其中45%狀態良好的芯片經檢測后直接用于IoT設備生產，極大提升了資源再利用率。關鍵技術上，平臺采用低功耗藍牙與RFID技術實現芯片定位追蹤，結合邊緣計算節點優化數據傳輸效率；自研的AI檢測算法可在30秒內完成芯片功能測試與壽命預測，配合區塊鏈存證功能，為芯片循環利用提供可靠保障，推動電子行業向綠色可持續方向發展。 廢棄芯片不是終點，回收利用開啟新篇章。中國臺灣電子電子芯片回收方法
芯片回收，既是環保，也是資源優化。中國臺灣電子電子芯片回收方法
榕溪科技的"芯片重生計劃"將消費電子芯片降級應用于工業場景。例如智能手機的驍龍888芯片，經我們重新封裝和散熱改造后，可繼續用于AGV搬運機器人的視覺處理模塊，壽命延長3-5年。2024年處理的200萬片智能手表芯片中，有67萬片經測試后改裝為醫療溫度傳感器的控制關鍵部件。更創新的案例是將礦機ASIC芯片的算力單元拆解，重組為AI訓練加速卡，在ResNet50模型訓練中仍保持85%的原始算力。這種階梯式利用模式，使每公斤電子廢棄物的碳足跡從48kgCO2e降至9kgCO2e，獲得TüV萊茵循環經濟認證。中國臺灣電子電子芯片回收方法
