纺织业的AI变迁

过去，一个绣工一针一线绣一件 T 恤要一天左右，稍微繁杂的服饰在构图、选线、挑色阶段就要好几天。

现在，机器人裁缝 Sewbot 只需 22 秒就能制作一件 Adidas 的 T 恤。一天内，Sewbot 可以生产 80 万件 T 恤。

利用相机镜头和针线组合精准定位布料的位置，Sewbot 能完成从取布料到成品整个过程的自动化，效率比人类高出好几倍。

AI 绣工是突然冒出的吗？其实不然，在大家没有关注的时候，它就被纺织业编织到了工厂和服装的经纬之中。AI 走出了试验场，在纺织业这样的传统制造业也大有可为。而追溯它走向纺织的历史，也有四十年了。

人工智能与纺织的结合，其实跟这门手艺的本质有点像，是一个慢工出细活、源远流长的过程。但 AI 在这条道路上越走越快，已经到了步步生花的程度。

纺织业为何需要进行数智化转型？

一方面，环保高压、劳动力升级后，传统产业呼唤转型。

历史上，以劳动密集型为主的纺织业曾面临着高污染、高能耗、低附加值的困境。随着人口红利消退，原材料价格上涨，到手的利润越来越少，大部分工厂转向越南、印度等东南亚国家。我国纺织业迎来产业升级转型。

《纺织工业提质升级实施方案（2023 — 2025 年）》提出，到 2025 年，70% 的规模以上纺织企业基本实现数字化网络化。在降碳、减污、扩绿、增长的目标下，向数智化转型成为纺织业绿色生存的必然道路。

另一方面，需求侧的现代消费者，也在呼唤更时尚的纺织工艺，千篇一律的设计已经不能满足个性化的需求。

新一代消费者追求个性化、快时尚和可持续消费，传统大批量、长周期的生产模式在产业升级中呼唤着品牌化、智能化、高端化转型。

从质检到销售、再到创意设计，AI 悄悄接下了纺织这门手艺，在长达 40 年的摸索与进化中，找到了自己的锦绣山河。

科技赋能传统工艺，并非一蹴而就，而是一个步步生花的过程。

早在 20 世纪 80 年代，全球纺织企业开始采用专家系统优化机械设计和生产流程。1970 年在瑞士成立的 Datacolor 在孟加拉国纺织业中率先应用 AI 技术，用于颜色匹配和品质控制。这一时期的 AI 纺织就像刚刚有了眼睛，相比人眼比较故障单和成品的差异，Datacolor 不会疲惫、目涩，提高效率的同时提升了精准度。

到了 2017 年，机器学习阶段，这双 AI 赋予的眼睛变得更加明亮。机器视觉 AI 质检与工业流水线的组合提升了瑕疵识别的精准度，对算法鲁棒性要求高，可以通过计算机根据编程结果扫描元素。

如果说前一时期的瑕疵识别还在识字认知阶段，这一时期的识别就像有了一双火眼金睛，能够在万千珍珠中找到漏网的沙粒。

Cognex ViDi 利用深度学习算法检测织物图案缺陷，大大减少误报率；Shelton Vision 的 WebSpector 系统专注于检测纺织品表面的污点和瑕疵，实现超 98% 的自动缺陷检测，显著提升纺织品质量。有了更加先进的机器视觉，AI 不仅能定位简单瑕疵，还能识别复杂图案，甚至严重扭曲变形的织物图样。

但有了眼睛还不够，纺织业并不是只有质检环节，最关键的问题在——品质更好了，瑕疵率更低了，那堆叠在厂房里成千上万的成品如何卖出呢？

云化 AI 给出了它的答案。

2018 年，服装大省浙江曾发起过一场轰轰烈烈的 " 万企上云 " 活动。通过上云，纺织企业可以低成本接入云计算、大数据和 AI，唤醒厂房里沉睡的数据。

在阿里云等云计算厂商的助力下，纺织业工厂实现了从规模化到个性化定制的柔性生产模式。2021 年，嘉兴桐乡 50 多家毛衫企业联合建立 " 共享工厂 "，所有企业设备和订单数据都录入了大数据系统。通过云端调度生产设备，这些企业工厂机器开机率提升至 80%，订单分配更灵活。

阿里旗下犀牛智造则通过大数据预测需求、智能排产和分布式生产，实现了 "100 件起订、7 天交货 " 的柔性供应链模式，支持 ZARA 等快时尚品牌实现小单快返。

云厂商强大的存储、计算能力通过实时分析生产数据，优化了供应链管理和资源配置。但这一阶段的 AI 能力仍然停留在供应调度板块，没有真正走向生产环节。

直到 2023 年，大模型的横空出世为纺织业的智能化转型又添了一把火，才打通了 AI 绣工的任督二脉，纺织业实现了由点到面的智能化布局。

大模型的强化学习算法，让 AI 学会了深度思考，覆盖从设计到染色、质检的各个环节。在生产端，基于 "50 万 +" 高质量数据训练出的万事利花型大模型能够在 10s 内设计一条丝巾；无水印染一体机通过 AI 精确控制染料用量，印染节能 40%；福建东龙针纺的 "5G+ 经编花边瑕疵 AI 视觉识别 " 瑕疵识别准确率 95% 以上。

四十年间，AI 在纺织业的进化宛如缫丝成绸。如果说最初的 AI 应用是零星点缀的针脚，如今大模型已为行业铺开整匹算法编织的锦缎——设计、印染、质检环环相扣，渐次生辉。

而透过 AI 的步步生花，我们仿佛看见了藏在衣衫里的技术锦绣。

如今，AI 正在悄然间变革纺织车间之中的各个环节，实现由点到面的全链条覆盖。

从最初的设计图稿勾勒，到最终精美的布料出厂，AI 凭借算法巧妙穿针引线。一方面，它使布料检验愈发精准，精准定位疵点；另一方面，它让染色工序更加均匀，色彩过渡自然；在裁剪环节，它依据衣料特性和款式需求，规划出合理方案，降低损耗。

如今的 "AI+ 纺织 "，总体呈现出 " 龙头领先，行业跟随 " 的特征，少数领军企业已率先探索 AIGC 设计、无水印染等前沿技术，大多数企业也在自动化、数字化改造阶段，迎难直上。

举个例子，纺织业的龙头企业万事利已经实现了从设计、生产到供应链全面渗透。它的大模型里藏着 50 万 + 花型数据库和 300 多种图像生成算法，海量数据库能够给全球 80 亿人每人设计 10 万条不重样的丝巾。相比传统印染 500 米起订、15 天工期的模式，万事利的 AI 设计 + 数码喷印技术，最快可在 2 小时内完成从设计到成品的全流程制作。

AI 赋能纺织业的另一个特征，是生产端的绿色化与低碳化转型。

传统印染行业是高耗水、高污染行业，而万事利研发的 GBART 数字化绿色印染技术，通过 AI 精准计算染料用量，可用棉、麻、毛、丝绸等面料，上染率接近 100%，免去上浆和水洗工艺，节水 99%，无污水排放成为可能。

全链条生产与低碳化转型意味着，AI 代表的智能化力量成为纺织业的主要生产力。织布工场里，人将越来越少，而机器会越来越多。生产环节，艾豚科技推出的艾布机器人每分钟可检测 60 米布料，是人工验布速度的 3 倍，已经大范围布局在各个工厂的质检环节。走进工厂里，我们看到的是 24h 不停歇的机器和从流水线上解放下来的指挥机器的工人。

这些信息都无不透露出，AI 纺织有着光明的前景。在未来，借 AI 之力，绣出锦绣山河，也不无可能。