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未來已來，紡織業的“AI路”通向何方？
本刊記者-夏小云
當AI的浪潮席卷全球，紡織業也迎來了前所未有的變革機遇。DeepSeek等人工智能技術如同一臺“智能織機”，以AI為絲線，串聯起設計、生產、營銷與供應鏈的每一個環節，為傳統紡織服裝行業織就了一張數字化的未來藍圖。在這張藍圖上，技研的染整行業首個垂直領域的大模型、萬事利的AIGC設計大模型、柒牌的AI生活好幫手等正共同演繹著古老行業的數字新生。
當AI邂逅設計：從靈感迸發到量產革命
曾經，設計是紡織業最浪漫的“手工藝術”，如今，AI為其賦予了工業級的精準與效率。在傳統設計流程中，設計師往往需要數周時間才能完成花型構思，而AI的出現，讓這一切變得不同。Symmpix的AI面料設計平臺，宛如一位永不疲倦的創意助手，憑借前沿的AI與3D可視化技術，為品牌、設計師和制造商提供從產品設計到大貨成品及銷售端的整體解決方案。它不僅革新了設計流程，還大幅縮短了產品從概念到成品的時間，降低了成本，并將碳排放減半。
萬事利定制絲巾3D展示效果圖
萬事利集團的AIGC系統更是令人驚嘆。這一自主研發的AIGC設計大模型，擁有超過50萬花型數據庫和300多種圖像算法，能夠為全球80億人每人設計10萬條絲巾且不重樣，讓每位消費者都成為“絲巾藝術家”。借助萬事利GBART數字化綠色印花一體機，用戶在小程序上完成絲巾設計后，可以隨即進入定制化生產流程，最快只需24個小時就能收到這條專屬絲巾。相比之下，傳統印染則需要500米起訂，工期至少15天。
AI在設計領域的顛覆，不僅體現在效率的提升，更在于它重構了“人機協作”的邊界。AI不再是冰冷的工具，而是設計師的“靈感合伙人”，能夠將天馬行空的創意快速轉化為商業價值。
智能工廠覺醒：從“經驗驅動”到“數據煉金”
在福建東龍針紡有限公司的紡織車間里，智能化的“AI質檢師”正大展身手，對每一件產品進行精細的“體檢”。這款系統憑借其卓越的瑕疵識別能力，準確率高達99%以上，這并非科幻電影中的場景，而是AI賦予紡織制造的“火眼金睛”。
除了AI的視覺檢測技術被企業廣泛應用，AI驅動的數字配棉技術也為企業帶來了諸多益處。數字配棉技術能夠大大減少人為誤差、降低原料成本并提高生產穩定性。據介紹，AI系統能夠自動優化配棉方案，將用棉等級平均下降0.5級，同時降低接批差異。
針對紡紗企業的巡檢難題，無錫物聯網創新中心開發了一套紡紗工業互聯網協同制造平臺。通過實時監測設備狀態、優化工藝流程，企業實現了生產效率和質量的雙提升。
而且，AI技術在紡織服裝企業生產環節的應用上也持續創新。技研智聯基于在紡織染整行業多年的深耕和積累，以及DeepSeek大模型的強大能力，正式推出了紡織染整行業首個垂直領域的大模型。通過融合海量行業數據與行業知識庫進行訓練，這款垂直領域大模型可以深入理解并應對染整過程中的復雜挑戰，從而為企業提供高精準度且實用的智能支持。技研相關負責人表示，未來，技研將繼續深耕AI技術并結合入DeepSeek大模型，推動其在配方優化、工藝優化、節能降耗、異常處理等場景中的應用，為企業創造更大價值。
華孚科技重磅升級，上線DeepSeek系列模型，啟動“算力+API”雙引擎。部署的DeepSeek R1及V3模型高性能、低成本且開源，已在多領域表現卓越。其提供雙模式驅動服務：彈性算力服務為AI訓練等重負載場景供高性能GPU集群，讓企業無需硬件投入即可獲得澎湃算力；API即調即用，封裝DeepSeek模型的標準化接口，降低開發門檻與時間成本，分鐘級接入AI生產力。二者按需選擇、組合，按用量付費，精準控本。此外，華孚針對高合規行業將推私有化部署方案，并通過“三步走”戰略打造紡織行業AI超級大腦，開啟企業智能轉型新紀元。
溢達紡織AI技術已深度融入多個生產環節，從自動度尺到色彩自動配制，再到襯衫面料的花型設計和3D虛擬成衣等。特別是在印染環節，溢達面臨調色師培養周期長、溝通成本高的問題。為此，他們自主開發了一套基于人工智能集成大模型的智能配色系統，能夠自動提供調色配方，有效提高了工作效率并減少了誤差。通過AI技術的不斷訓練和學習，客戶一次通過率已從80%提升至92%，該系統顯著減少了調色師個人經驗的依賴，從而提升了染色的準確性和效率。 溢達的針織面料廠總經理肖軍指出，智能制造不僅賦予了機器新的能力，還通過技術的融合實現了經濟效益的最大化。他舉例說，廠內投入的63套人工智能設備已顯著降低了80%的疵布率，每年可節省數十萬至百萬元的成本。
?這場變革的深層邏輯，是將“老師傅的經驗”轉化為可復制、可優化的數據模型。AI不僅替代了重復勞動，更創造出人類難以企及的精準度與協同效率。
營銷新紀元：從“廣撒網”到“讀心術”
當Z世代消費者滑動手機屏幕時，AI正在解碼他們的每一次點擊、停留與嘆息。
水星家紡在數字化轉型過程中，深度應用了DeepSeek的V3與R1版本，通過大語言模型的布局，大幅提升了客服溝通的滿意度。借助AI的語義分析能力，企業對消費者的評價進行深入分析，為商品的企劃與運營策略提供了堅實的依據。更在直播領域中引入數字人技術，讓消費者享受到全新的購物體驗。由于數字人的存在，不再受限于時間與空間，水星家紡可以持續加碼直播賽道，靈活性與穩定性顯著提高。
柒牌推出“柒牌AI生活好幫手”，借助先進的人工智能算法，能深入分析用戶特征、風格偏好及不同場景的工作生活需求，為消費者提供一鍵問詢天氣信息、出行地圖、時尚資訊、美食推薦等八大應用場景解決方案，堪稱個性化生活顧問，增強了與消費者的互動和黏性。
紅豆股份與酷店掌于近期簽署了戰略合作協議，攜手推動“AI新零售”這一前沿主題的落地。這一合作將助力紅豆股份重塑門店的全生命周期管理，提升運營效率、客戶體驗和商業模式。酷店掌的AI技術，涵蓋了從招商加盟、店面選址、開店籌備到門店運營賦能等多個環節。通過結合AI大數據分析，紅豆股份可以精確洞察消費者行為和市場需求，從而在供應鏈、商品管理、門店運營等方面實現全方位的優化。尤其是在門店管理方面，AI賦能使得信息流和物資流的協同效率大幅提升，1000家門店的工作進度能夠實現實時同步，從而使得總部與各地門店之間的協調更加高效。紅豆股份公司總經理王昌輝表示，此次與酷店掌科技的戰略合作，標志著紅豆股份向更深層次的智能化轉型邁出了堅實的一步。希望通過AI賦能，重塑新零售體驗，實現品牌的可持續發展。
AI撕掉了傳統營銷“霧里看花”的標簽。通過解構消費者行為數據，品牌不僅能預測趨勢，更能創造需求——這才是智能營銷的核爆點。
供應鏈進化論：從“線性”齒輪到“智慧神經”
在傳統紡織業，供應鏈如同生銹的齒輪，常因信息滯后卡殼；而AI為它裝上了自主思考的“數字神經”。
致景科技開發的“天工”平臺專注于服裝制造全鏈條，通過云設計、云版房、云工廠構建柔性供應鏈，推動“小單快反”模式。該平臺利用AI技術優化服裝設計生產流程，滿足個性化訂單需求。
種花云服以大模型為核心打破規模經濟范式，開創服裝領域“單件定制”創新模式，打造可實際落地的數字化未來新場景，通過AI技術實現單件定制產品全民化，再結合AI識別量體裁衣，讓全民定制一鍵下單成為了現實。全供應鏈通過AI技術整合升級，真正做到大批量即時定制，即銷即產。AI技術與服裝產業鏈數字化升級整合，實現定制產品成本降低95%，時間縮短95%。
智能供應鏈不再是簡單的“提速降本”，而是進化成具備自感知、自決策、自優化的有機生命體。它讓紡織業從“以產定銷”轉向“以需定產”，重塑整個產業的價值鏈。
AI成為紡織業躍遷的“第二曲線”
紡織與人工智能的融合發展已經成為既定的全球趨勢。據咨詢公司預測，到2026年，超過80%的技術產品將集成某種形式的AI技術。在服裝智能制造領域，生成式AI技術已全面深入地介入服裝生產各個環節，使得設計研發、生產與供應鏈管理、精準營銷和可持續發展等領域實現更高層次的自動化和智能化。到2035年，在生成式AI的推動下，制造業數字化率將突破85%。到2055年，中國生成式AI技術基本實現對各行業的數字化轉型，數字化率將達到100%。
近年來，AI在紡織行業生產領域取得了初步應用，為紡織行業帶來了前所未有的發展機遇，紡織與AI的融合已催生三大趨勢：首先是材料革命，智能纖維能感知體溫、調節透氣性，運動服變身“可穿戴空調”；其次是模式顛覆，C2M（用戶直連制造）讓工廠從“接單者”變為“需求創造者”；還有生態重構，行業正在形成“數據驅動設計-智能柔性生產-精準需求匹配”的新三角。
當然，現階段在人工智能在生產領域的應用中仍面臨諸多挑戰。中國紡織工業聯合會信息化部主任殷強談到，在企業層面，大多數企業尚處于數字化轉型階段，管理數字化、設備智能化基礎還需進一步提升。在行業層面，數據在紡織行業內部分散保留，缺乏有效的跨界數據共享和積累，缺少一套對于行業生產領域關鍵數據廣泛認可的數據標準和注釋協議，缺乏系統化、大規模的數據收集機制，限制了AI模型的訓練效果和精度，限制了AI在行業的進一步應用。
基于AI發展面臨的挑戰和問題，殷強也提出“3+1”破局法則，數據是新能源，算力是新引擎，算法是新工具，而人才是握住方向盤的人。他談到，人工智能為保持發展，可從多方面推進。在典型應用場景上，深化生產優化、智慧檢測等技術方案，培育紡織智能工廠并推廣，發揮標桿示范作用。關鍵技術突破方面，依托龍頭企業、科研院所，研究關鍵共性技術，開發智慧配棉等解決方案，突破核心技術，夯實軟硬件基礎。人才培養上，發揮行業協會作用，整合各方資源，構建“復合型人才”培養體系，建立進修通道，借助產業聯盟等力量，舉辦專題培訓。
為了更好地發揮行業創新平臺作用，持續推動AI與紡織行業深度融合，中國紡織工業聯合會副會長李陵申建議：一是搭建紡織行業AI創新公共服務平臺，深化行業典型應用場景應用；二是完善AI賦能紡織標準體系建設，以標準支撐和引領AI融合創新；三是加強復合型人才培養，為 AI 賦能行業發展提供智力支持。四是強化政策引導與支持，解決 AI 賦能行業發展技術瓶頸。
AI不是取代人類的“洪水猛獸”，而是解放創造力的“方舟”。但數據安全、技術倫理、人才斷層等問題仍需警惕——當機器學會思考，人類更要堅守價值判斷的制高點。
這場變革沒有終點。隨著AI、元宇宙、Web3.0的深度融合，或許不久的將來，我們穿的不僅是衣服，更是可交互的“第二皮膚”；布料不僅能保暖，更能監測健康、連接萬物。而這一切的起點，正是今天AI 在紡織業種下的那顆智能火種。
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