未来已来，纺织业的“AI路”通向何方？

　　当AI的浪潮席卷全球，纺织业也迎来了前所未有的变革机遇。DeepSeek等人工智能技术如同一台“智能织机”，以AI为丝线，串联起设计、生产、营销与供应链的每一个环节，为传统纺织服装行业织就了一张数字化的未来蓝图。在这张蓝图上，技研的染整行业首个垂直领域的大模型、万事利的AIGC设计大模型、柒牌的AI生活好帮手等正共同演绎着古老行业的数字新生。

　　当AI邂逅设计：从灵感迸发到量产革命

　　曾经，设计是纺织业最浪漫的“手工艺术”，如今，AI为其赋予了工业级的精准与效率。在传统设计流程中，设计师往往需要数周时间才能完成花型构思，而AI的出现，让这一切变得不同。Symmpix的AI面料设计平台，宛如一位永不疲倦的创意助手，凭借前沿的AI与3D可视化技术，为品牌、设计师和制造商提供从产品设计到大货成品及销售端的整体解决方案。它不仅革新了设计流程，还大幅缩短了产品从概念到成品的时间，降低了成本，并将碳排放减半。

万事利定制丝巾3D展示效果图

　　万事利集团的AIGC系统更是令人惊叹。这一自主研发的AIGC设计大模型，拥有超过50万花型数据库和300多种图像算法，能够为全球80亿人每人设计10万条丝巾且不重样，让每位消费者都成为“丝巾艺术家”。借助万事利GBART数字化绿色印花一体机，用户在小程序上完成丝巾设计后，可以随即进入定制化生产流程，最快只需24个小时就能收到这条专属丝巾。相比之下，传统印染则需要500米起订，工期至少15天。

　　AI在设计领域的颠覆，不仅体现在效率的提升，更在于它重构了“人机协作”的边界。AI不再是冰冷的工具，而是设计师的“灵感合伙人”，能够将天马行空的创意快速转化为商业价值。

　　智能工厂觉醒：从“经验驱动”到“数据炼金”

　　在福建东龙针纺有限公司的纺织车间里，智能化的“AI质检师”正大展身手，对每一件产品进行精细的“体检”。这款系统凭借其卓越的瑕疵识别能力，准确率高达99%以上，这并非科幻电影中的场景，而是AI赋予纺织制造的“火眼金睛”。

　　除了AI的视觉检测技术被企业广泛应用，AI驱动的数字配棉技术也为企业带来了诸多益处。数字配棉技术能够大大减少人为误差、降低原料成本并提高生产稳定性。据介绍，AI系统能够自动优化配棉方案，将用棉等级平均下降0.5级，同时降低接批差异。

　　针对纺纱企业的巡检难题，无锡物联网创新中心开发了一套纺纱工业互联网协同制造平台。通过实时监测设备状态、优化工艺流程，企业实现了生产效率和质量的双提升。

　　而且，AI技术在纺织服装企业生产环节的应用上也持续创新。技研智联基于在纺织染整行业多年的深耕和积累，以及DeepSeek大模型的强大能力，正式推出了纺织染整行业首个垂直领域的大模型。通过融合海量行业数据与行业知识库进行训练，这款垂直领域大模型可以深入理解并应对染整过程中的复杂挑战，从而为企业提供高精准度且实用的智能支持。技研相关负责人表示，未来，技研将继续深耕AI技术并结合入DeepSeek大模型，推动其在配方优化、工艺优化、节能降耗、异常处理等场景中的应用，为企业创造更大价值。

　　华孚科技重磅升级，上线DeepSeek系列模型，启动“算力+API”双引擎。部署的DeepSeek R1及V3模型高性能、低成本且开源，已在多领域表现卓越。其提供双模式驱动服务：弹性算力服务为AI训练等重负载场景供高性能GPU集群，让企业无需硬件投入即可获得澎湃算力；API即调即用，封装DeepSeek模型的标准化接口，降低开发门槛与时间成本，分钟级接入AI生产力。二者按需选择、组合，按用量付费，精准控本。此外，华孚针对高合规行业将推私有化部署方案，并通过“三步走”战略打造纺织行业AI超级大脑，开启企业智能转型新纪元。

　　溢达纺织AI技术已深度融入多个生产环节，从自动度尺到色彩自动配制，再到衬衫面料的花型设计和3D虚拟成衣等。特别是在印染环节，溢达面临调色师培养周期长、沟通成本高的问题。为此，他们自主开发了一套基于人工智能集成大模型的智能配色系统，能够自动提供调色配方，有效提高了工作效率并减少了误差。通过AI技术的不断训练和学习，客户一次通过率已从80%提升至92%，该系统显著减少了调色师个人经验的依赖，从而提升了染色的准确性和效率。溢达的针织面料厂总经理肖军指出，智能制造不仅赋予了机器新的能力，还通过技术的融合实现了经济效益的最大化。他举例说，厂内投入的63套人工智能设备已显著降低了80%的疵布率，每年可节省数十万至百万元的成本。

　　‌这场变革的深层逻辑，是将“老师傅的经验”转化为可复制、可优化的数据模型。AI不仅替代了重复劳动，更创造出人类难以企及的精准度与协同效率。

　　营销新纪元：从“广撒网”到“读心术”

　　当Z世代消费者滑动手机屏幕时，AI正在解码他们的每一次点击、停留与叹息。

　　水星家纺在数字化转型过程中，深度应用了DeepSeek的V3与R1版本，通过大语言模型的布局，大幅提升了客服沟通的满意度。借助AI的语义分析能力，企业对消费者的评价进行深入分析，为商品的企划与运营策略提供了坚实的依据。更在直播领域中引入数字人技术，让消费者享受到全新的购物体验。由于数字人的存在，不再受限于时间与空间，水星家纺可以持续加码直播赛道，灵活性与稳定性显著提高。

　　柒牌推出“柒牌AI生活好帮手”，借助先进的人工智能算法，能深入分析用户特征、风格偏好及不同场景的工作生活需求，为消费者提供一键问询天气信息、出行地图、时尚资讯、美食推荐等八大应用场景解决方案，堪称个性化生活顾问，增强了与消费者的互动和黏性。

　　红豆股份与酷店掌于近期签署了战略合作协议，携手推动“AI新零售”这一前沿主题的落地。这一合作将助力红豆股份重塑门店的全生命周期管理，提升运营效率、客户体验和商业模式。酷店掌的AI技术，涵盖了从招商加盟、店面选址、开店筹备到门店运营赋能等多个环节。通过结合AI大数据分析，红豆股份可以精确洞察消费者行为和市场需求，从而在供应链、商品管理、门店运营等方面实现全方位的优化。尤其是在门店管理方面，AI赋能使得信息流和物资流的协同效率大幅提升，1000家门店的工作进度能够实现实时同步，从而使得总部与各地门店之间的协调更加高效。红豆股份公司总经理王昌辉表示，此次与酷店掌科技的战略合作，标志着红豆股份向更深层次的智能化转型迈出了坚实的一步。希望通过AI赋能，重塑新零售体验，实现品牌的可持续发展。

　　AI撕掉了传统营销“雾里看花”的标签。通过解构消费者行为数据，品牌不仅能预测趋势，更能创造需求——这才是智能营销的核爆点。

　　供应链进化论：从“线性”齿轮到“智慧神经”

　　在传统纺织业，供应链如同生锈的齿轮，常因信息滞后卡壳；而AI为它装上了自主思考的“数字神经”。

　　致景科技开发的“天工”平台专注于服装制造全链条，通过云设计、云版房、云工厂构建柔性供应链，推动“小单快反”模式。该平台利用AI技术优化服装设计生产流程，满足个性化订单需求。

　　种花云服以大模型为核心打破规模经济范式，开创服装领域“单件定制”创新模式，打造可实际落地的数字化未来新场景，通过AI技术实现单件定制产品全民化，再结合AI识别量体裁衣，让全民定制一键下单成为了现实。全供应链通过AI技术整合升级，真正做到大批量即时定制，即销即产。AI技术与服装产业链数字化升级整合，实现定制产品成本降低95%，时间缩短95%。

　　智能供应链不再是简单的“提速降本”，而是进化成具备自感知、自决策、自优化的有机生命体。它让纺织业从“以产定销”转向“以需定产”，重塑整个产业的价值链。

　　AI成为纺织业跃迁的“第二曲线”

　　纺织与人工智能的融合发展已经成为既定的全球趋势。据咨询公司预测，到2026年，超过80%的技术产品将集成某种形式的AI技术。在服装智能制造领域，生成式AI技术已全面深入地介入服装生产各个环节，使得设计研发、生产与供应链管理、精准营销和可持续发展等领域实现更高层次的自动化和智能化。到2035年，在生成式AI的推动下，制造业数字化率将突破85%。到2055年，中国生成式AI技术基本实现对各行业的数字化转型，数字化率将达到100%。

　　近年来，AI在纺织行业生产领域取得了初步应用，为纺织行业带来了前所未有的发展机遇，纺织与AI的融合已催生三大趋势：首先是材料革命，智能纤维能感知体温、调节透气性，运动服变身“可穿戴空调”；其次是模式颠覆，C2M（用户直连制造）让工厂从“接单者”变为“需求创造者”；还有生态重构，行业正在形成“数据驱动设计-智能柔性生产-精准需求匹配”的新三角。

　　当然，现阶段在人工智能在生产领域的应用中仍面临诸多挑战。中国纺织工业联合会信息化部主任殷强谈到，在企业层面，大多数企业尚处于数字化转型阶段，管理数字化、设备智能化基础还需进一步提升。在行业层面，数据在纺织行业内部分散保留，缺乏有效的跨界数据共享和积累，缺少一套对于行业生产领域关键数据广泛认可的数据标准和注释协议，缺乏系统化、大规模的数据收集机制，限制了AI模型的训练效果和精度，限制了AI在行业的进一步应用。

　　基于AI发展面临的挑战和问题，殷强也提出“3+1”破局法则，数据是新能源，算力是新引擎，算法是新工具，而人才是握住方向盘的人。他谈到，人工智能为保持发展，可从多方面推进。在典型应用场景上，深化生产优化、智慧检测等技术方案，培育纺织智能工厂并推广，发挥标杆示范作用。关键技术突破方面，依托龙头企业、科研院所，研究关键共性技术，开发智慧配棉等解决方案，突破核心技术，夯实软硬件基础。人才培养上，发挥行业协会作用，整合各方资源，构建“复合型人才”培养体系，建立进修通道，借助产业联盟等力量，举办专题培训。

　　为了更好地发挥行业创新平台作用，持续推动AI与纺织行业深度融合，中国纺织工业联合会副会长李陵申建议：一是搭建纺织行业AI创新公共服务平台，深化行业典型应用场景应用；二是完善AI赋能纺织标准体系建设，以标准支撑和引领AI融合创新；三是加强复合型人才培养，为 AI 赋能行业发展提供智力支持。四是强化政策引导与支持，解决 AI 赋能行业发展技术瓶颈。

　　AI不是取代人类的“洪水猛兽”，而是解放创造力的“方舟”。但数据安全、技术伦理、人才断层等问题仍需警惕——当机器学会思考，人类更要坚守价值判断的制高点。

　　这场变革没有终点。随着AI、元宇宙、Web3.0的深度融合，或许不久的将来，我们穿的不仅是衣服，更是可交互的“第二皮肤”；布料不仅能保暖，更能监测健康、连接万物。而这一切的起点，正是今天AI 在纺织业种下的那颗智能火种。

（来源：纺织服装周刊记者-夏小云）