紡織業的 AI 變遷

過去，一個繡工一針一線繡一件 T 恤要一天左右，稍微繁雜的服飾在構圖、選線、挑色階段就要好幾天。

現在，機器人裁縫 Sewbot 只需 22 秒就能制作一件 Adidas 的 T 恤。一天內，Sewbot 可以生產 80 萬件 T 恤。

利用相機鏡頭和針線組合精準定位布料的位置，Sewbot 能完成從取布料到成品整個過程的自動化，效率比人類高出好幾倍。

AI 繡工是突然冒出的嗎？其實不然，在大家沒有關注的時候，它就被紡織業編織到了工廠和服裝的經緯之中。AI 走出了試驗場，在紡織業這樣的傳統制造業也大有可為。而追溯它走向紡織的歷史，也有四十年了。

人工智能與紡織的結合，其實跟這門手藝的本質有點像，是一個慢工出細活、源遠流長的過程。但 AI 在這條道路上越走越快，已經到了步步生花的程度。

紡織業為何需要進行數智化轉型？

一方面，環保高壓、勞動力升級后，傳統產業呼喚轉型。

歷史上，以勞動密集型為主的紡織業曾面臨著高污染、高能耗、低附加值的困境。隨著人口紅利消退，原材料價格上漲，到手的利潤越來越少，大部分工廠轉向越南、印度等東南亞國家。我國紡織業迎來產業升級轉型。

《紡織工業提質升級實施方案（2023 — 2025 年）》提出，到 2025 年，70% 的規模以上紡織企業基本實現數字化網絡化。在降碳、減污、擴綠、增長的目標下，向數智化轉型成為紡織業綠色生存的必然道路。

另一方面，需求側的現代消費者，也在呼喚更時尚的紡織工藝，千篇一律的設計已經不能滿足個性化的需求。

新一代消費者追求個性化、快時尚和可持續消費，傳統大批量、長周期的生產模式在產業升級中呼喚著品牌化、智能化、高端化轉型。

從質檢到銷售、再到創意設計，AI 悄悄接下了紡織這門手藝，在長達 40 年的摸索與進化中，找到了自己的錦繡山河。

科技賦能傳統工藝，并非一蹴而就，而是一個步步生花的過程。

早在 20 世紀 80 年代，全球紡織企業開始采用專家系統優化機械設計和生產流程。1970 年在瑞士成立的 Datacolor 在孟加拉國紡織業中率先應用 AI 技術，用于顏色匹配和品質控制。這一時期的 AI 紡織就像剛剛有了眼睛，相比人眼比較故障單和成品的差異，Datacolor 不會疲憊、目澀，提高效率的同時提升了精準度。

到了 2017 年，機器學習階段，這雙 AI 賦予的眼睛變得更加明亮。機器視覺 AI 質檢與工業流水線的組合提升了瑕疵識別的精準度，對算法魯棒性要求高，可以通過計算機根據編程結果掃描元素。

如果說前一時期的瑕疵識別還在識字認知階段，這一時期的識別就像有了一雙火眼金睛，能夠在萬千珍珠中找到漏網的沙粒。

Cognex ViDi 利用深度學習算法檢測織物圖案缺陷，大大減少誤報率；Shelton Vision 的 WebSpector 系統專注于檢測紡織品表面的污點和瑕疵，實現超 98% 的自動缺陷檢測，顯著提升紡織品質量。有了更加先進的機器視覺，AI 不僅能定位簡單瑕疵，還能識別復雜圖案，甚至嚴重扭曲變形的織物圖樣。

但有了眼睛還不夠，紡織業并不是只有質檢環節，最關鍵的問題在——品質更好了，瑕疵率更低了，那堆疊在廠房里成千上萬的成品如何賣出呢？

云化 AI 給出了它的答案。

2018 年，服裝大省浙江曾發起過一場轟轟烈烈的 " 萬企上云 " 活動。通過上云，紡織企業可以低成本接入云計算、大數據和 AI，喚醒廠房里沉睡的數據。

在阿里云等云計算廠商的助力下，紡織業工廠實現了從規模化到個性化定制的柔性生產模式。2021 年，嘉興桐鄉 50 多家毛衫企業聯合建立 " 共享工廠 "，所有企業設備和訂單數據都錄入了大數據系統。通過云端調度生產設備，這些企業工廠機器開機率提升至 80%，訂單分配更靈活。

阿里旗下犀牛智造則通過大數據預測需求、智能排產和分布式生產，實現了 "100 件起訂、7 天交貨 " 的柔性供應鏈模式，支持 ZARA 等快時尚品牌實現小單快返。

云廠商強大的存儲、計算能力通過實時分析生產數據，優化了供應鏈管理和資源配置。但這一階段的 AI 能力仍然停留在供應調度板塊，沒有真正走向生產環節。

直到 2023 年，大模型的橫空出世為紡織業的智能化轉型又添了一把火，才打通了 AI 繡工的任督二脈，紡織業實現了由點到面的智能化布局。

大模型的強化學習算法，讓 AI 學會了深度思考，覆蓋從設計到染色、質檢的各個環節。在生產端，基于 "50 萬 +" 高質量數據訓練出的萬事利花型大模型能夠在 10s 內設計一條絲巾；無水印染一體機通過 AI 精確控制染料用量，印染節能 40%；福建東龍針紡的 "5G+ 經編花邊瑕疵 AI 視覺識別 " 瑕疵識別準確率 95% 以上。

四十年間，AI 在紡織業的進化宛如繅絲成綢。如果說最初的 AI 應用是零星點綴的針腳，如今大模型已為行業鋪開整匹算法編織的錦緞——設計、印染、質檢環環相扣，漸次生輝。

而透過 AI 的步步生花，我們仿佛看見了藏在衣衫里的技術錦繡。

如今，AI 正在悄然間變革紡織車間之中的各個環節，實現由點到面的全鏈條覆蓋。

從最初的設計圖稿勾勒，到最終精美的布料出廠，AI 憑借算法巧妙穿針引線。一方面，它使布料檢驗愈發精準，精準定位疵點；另一方面，它讓染色工序更加均勻，色彩過渡自然；在裁剪環節，它依據衣料特性和款式需求，規劃出合理方案，降低損耗。

如今的 "AI+ 紡織 "，總體呈現出 " 龍頭領先，行業跟隨 " 的特征，少數領軍企業已率先探索 AIGC 設計、無水印染等前沿技術，大多數企業也在自動化、數字化改造階段，迎難直上。

舉個例子，紡織業的龍頭企業萬事利已經實現了從設計、生產到供應鏈全面滲透。它的大模型里藏著 50 萬 + 花型數據庫和 300 多種圖像生成算法，海量數據庫能夠給全球 80 億人每人設計 10 萬條不重樣的絲巾。相比傳統印染 500 米起訂、15 天工期的模式，萬事利的 AI 設計 + 數碼噴印技術，最快可在 2 小時內完成從設計到成品的全流程制作。

AI 賦能紡織業的另一個特征，是生產端的綠色化與低碳化轉型。

傳統印染行業是高耗水、高污染行業，而萬事利研發的 GBART 數字化綠色印染技術，通過 AI 精準計算染料用量，可用棉、麻、毛、絲綢等面料，上染率接近 100%，免去上漿和水洗工藝，節水 99%，無污水排放成為可能。

全鏈條生產與低碳化轉型意味著，AI 代表的智能化力量成為紡織業的主要生產力。織布工場里，人將越來越少，而機器會越來越多。生產環節，艾豚科技推出的艾布機器人每分鐘可檢測 60 米布料，是人工驗布速度的 3 倍，已經大范圍布局在各個工廠的質檢環節。走進工廠里，我們看到的是 24h 不停歇的機器和從流水線上解放下來的指揮機器的工人。

這些信息都無不透露出，AI 紡織有著光明的前景。在未來，借 AI 之力，繡出錦繡山河，也不無可能。