九爪智能长期聚焦再生资源与城市固废分选这一高复杂度细分领域，围绕“复杂物料在真实工况下如何长期稳定识别”这一行业核心难题，构建了基于 AI 多模态复合识别技术的智能分选解决方案。

相较于行业内常见的以单一视觉或单一传感路径为主的分选方案，九爪通过融合视觉、材质、形态及多源传感数据，显著提升系统在混合废塑料、混合生活垃圾、建筑装修垃圾等高污染、高波动性场景下的识别稳定性与泛化能力，从源头降低对人工经验和多次分选的依赖。

在产品与系统层面，九爪智能并未单纯追求设备参数指标，而是强调模块化设计、工程适配能力与长期运行稳定性，使分选系统能够在不同处理规模和运营条件下持续输出质量稳定、可预测的原料，为后端再生利用创造更可控的运营基础。

从行业实践看，智能分选并非新概念，但真正具备规模化、可持续应用能力的企业并不多。九爪智能的竞争优势，并非来自单一设备或算法性能，而是逐步形成了一套可复制的系统级能力结构，主要体现在以下三个层面：

具备原始创新能力的技术底座

九爪并非在既有设备或算法路径上进行局部优化，而是围绕再生资源与城市固废分选中长期存在、行业普遍难以解决的问题进行底层技术突破，构建了面向再生资源行业的 AI 多模态复合识别技术体系，形成涵盖算法、自研模型、传感融合及系统架构在内的软硬件一体化研发能力，核心软硬件自研率超过95%，具备较高的技术自主性。

技术与真实复杂场景深度绑定，形成系统性处理能力

在此基础上，九爪持续将技术研发与真实、高复杂度来料场景耦合，通过千万级混合垃圾实景标注数据与长期连续运行验证，不断优化模型与设备结构，使系统能够适应不同来源、不同季节、不同污染程度的高波动性物料。这种能力显著减少人工兜底需求，降低返工与停机频率，并提升下游原料品质的稳定性与可预测性，从而在整体运营层面有效降低下游企业的综合成本。