自1996年Autosort系统面世后，分拣技术经历了从基于规则的光学系统向集成化、互联化解决方案的演变。初期方案融合了自动化分拣、光学传感与初步人工智能技术。后续进步涵盖高光谱成像、照明优化、黑色物料识别，以及软件配置带来的灵活性提升。

2019年，深度学习模块GAINnext的引入增强了分拣能力，尤其在食品级塑料等复杂场景中表现突出。现今系统整合了多传感器技术、图像处理与AI材料识别，并配备数字化工具以监控和优化流程。

在IFAT 2026展会上，Tomra将发布新的软件平台。Tomra Local Control允许通过单一界面在工厂网络内集中操作分拣设备，持续提供性能数据，并支持远程调整分拣参数与配置，助力数据驱动的工厂管理与运营效率提升。

Tomra还将展示与PolyPerception联合开发的废物分析技术。该系统运用深度学习实时解析物料流，输出成分、回收率及材料纯度信息，生成的数据可用于优化分拣设施流程与质量控制。

除现有方案外，Tomra计划推出更多基于深度学习的AI分拣解决方案，旨在拓宽应用范围并提升各类物料流的分拣效能。公司代表将就新系统及其与现有工厂基础设施的整合提供技术详情。