往昔，一名绣匠需耗时一日，方能将一件T恤一针一线地绣制完成；而对于结构较为复杂的服饰，在构图设计、选择绣线、挑选色彩等前期准备阶段，往往需时数日。

目前，Sewbot这款机器人裁缝仅需22秒钟便可完成一件Adidas品牌T恤的制作。在一天的时间里，Sewbot能够产出高达80万件T恤。

借助相机镜头与针线结合实现精确的布料定位，Sewbot能够实现从取材至成品的全自动化生产流程，其效率远超人类，高出数倍之多。

AI绣工并非横空出世，实际上，在众人未曾留意之际，它早已悄然融入纺织业的肌理，与工厂和服装的每一针一线交织在一起。AI技术早已跨越了试验阶段的藩篱，在传统制造业如纺织业中展现出无限潜力。若追溯其涉足纺织业的历程，竟然已有长达四十载的历史。

人工智能与纺织业的融合，本质上与这一传统技艺颇为相似，都体现了一种耐心细致、历史悠久的制作过程。然而，人工智能在发展道路上不断加速，如今已达到每一步都绽放新花的境地。

产业与需求倒逼转型

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。

在历史长河中，以劳动密集型为特征的纺织行业曾遭遇了环境污染严重、能源消耗巨大、产品附加值低的难题。伴随着人口红利的逐渐消失，原材料成本不断攀升，企业实际盈利空间不断缩减，众多工厂纷纷将生产转移至越南、印度等东南亚国家。在这样的背景下，我国纺织行业正面临着产业升级和转型的迫切需求。

《纺织工业提质升级实施方案（2023—2025年）》明确指出，到2025年，将有70%的规模以上纺织企业完成数字化网络化的基本转型。在此过程中，我们致力于实现降碳、减污、扩绿、增长的多重目标，而向数智化转变已成为纺织业实现绿色可持续发展的必由之路。

另一方面，现代消费者在需求侧亦在期盼更为时尚的纺织技术，那种缺乏变化的设计已无法满足他们个性化的追求。

新一代消费者热衷于追求个性化的产品、快速时尚以及可持续的消费理念，这使得传统的、大规模生产且周期较长的生产方式在产业升级的过程中迫切需要向品牌化、智能化以及高端化进行转变。

AI逐渐承担了从质量检测到市场营销、乃至创意设计的纺织技艺，经过40年的不断探索与进步，它逐渐描绘出了属于自己的美丽画卷。

由点到面，步步生花

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。

自20世纪80年代起，全球范围内的纺织企业便开始采纳专家系统来提升机械设计及生产流程的效率。追溯至1970年，瑞士的Datacolor公司便在孟加拉国的纺织行业里，首次引入了人工智能技术，该技术被应用于色彩配对与产品质量监管。在这个阶段，AI在纺织领域的应用犹如初具视觉，它能够与人眼一样对比故障单与成品之间的差异，Datacolor系统不会感到疲劳或视线模糊，不仅提升了工作效率，还增强了检测的精确度。

2017年，机器学习步入新阶段，那双AI赋予的视觉系统愈发敏锐。机器视觉AI在质检环节与工业流水线相结合，显著提高了对瑕疵的识别精度；同时，对算法的鲁棒性提出了更高的要求。借助计算机，人们能够根据预设的编程结果对元素进行扫描。

若说之前的缺陷辨识尚处于识文断字阶段，那么现在的识别能力就如同拥有了火眼金睛一般，能够在无数璀璨的珍珠中精准地捕捉到那些遗漏的沙粒。

Cognex ViDi通过深度学习技术识别织物图案中的瑕疵，有效降低了误判率；Shelton Vision的WebSpector系统则致力于检测纺织品表面的污渍和缺陷，其自动检测准确率高达98%以上，极大提高了纺织品的整体质量。凭借更先进的机器视觉技术，AI不仅能够准确识别出简单的瑕疵，而且能够分辨出复杂的图案，甚至能够捕捉到严重扭曲和变形的织物图案。

仅有眼睛是不够的，纺织行业并非仅限于质检这一环节，最核心的挑战在于——即便品质提升了，瑕疵率下降了，那些堆积在厂房中的上万件成品又该如何顺利销售出去呢？

云化AI给出了它的答案。

2018年，浙江省作为我国重要的服装产业基地，曾成功举办了一场声势浩大的“万企上云”行动。在这一活动中，纺织行业的企业得以以较低的成本接入云计算、大数据以及人工智能技术，从而激活了厂房中那些沉睡的数据资源。

得益于阿里云等云计算服务商的支持，纺织业工厂成功转型，实现了从大规模生产到个性化定制的灵活生产方式。2021年，嘉兴桐乡的超过50家毛衫企业共同创建了“共享工厂”，将所有企业的生产设备和订单数据纳入了大数据平台。借助云端对生产设备的调度，这些企业的机器开机率达到了80%，订单的分配也更加便捷灵活。

阿里集团旗下的犀牛智造，运用大数据技术预测市场需求，实施智能化的生产排程，并采用分布式生产方式，成功打造了“单件起订、七天内交货”的灵活供应链体系，助力ZARA等快速时尚品牌实现小批量订单的快速响应和返货。

云服务提供商所具备的卓越存储与计算实力，借助对生产数据的即时分析，对供应链管理及资源分配进行了有效优化。然而，目前AI技术的应用还仅限于供应调度领域，尚未深入到生产流程之中。

直至2023年，纺织行业迎来了大模型的崭新突破，这一创新举措进一步推动了行业的智能化变革，成功激活了AI绣工的关键环节，从而实现了纺织业从局部到整体的智能化升级布局。

大型模型的强化学习技术使得人工智能掌握了深度分析的能力，涵盖了从设计到染色、质检的全过程。在生产领域，依托于超过五十万条的高品质数据进行训练的万事利花型大模型，能在短短十秒内完成一条丝巾的设计；无水印染一体机借助AI技术精确调节染料用量，实现了印染环节的节能达40%；福建东龙针纺公司采用的“5G+经编花边瑕疵AI视觉识别”系统，其瑕疵识别的准确率高达95%以上。

在过去的四十年里，人工智能在纺织领域的演变就像是将蚕丝织成丝绸。起初，AI的应用只是零散点缀的细节，而现在，大规模的模型已经为这个行业铺就了一幅由算法编织而成的华丽锦缎——从设计到印染，再到质检，每一个环节都紧密相连，逐渐展现出耀眼的光彩。

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。

藏在AI里的锦绣山河

目前，人工智能正悄无声息地改变着纺织车间的各个流程，实现了从局部到整体的全过程覆盖。

从设计初稿的勾画到成品布料的精致制作，AI运用算法巧妙地完成了缝纫工作。一方面，它提升了布料检测的精确度，精确地找出瑕疵；另一方面，它确保了染色过程的均匀性，使得颜色过渡显得自然而流畅；在裁剪阶段，它根据衣料的性质和款式要求，制定了合理的计划，有效减少了浪费。

当前在“AI与纺织”领域，整体上显现出“头部企业领先，行业整体跟进”的发展态势，部分领先企业已抢先涉足AIGC设计、无水印染等前沿技术领域，而大部分企业正处在自动化和数字化转型升级的关键时期，迎难而上，不断攀登。

万事利，作为纺织行业的领军企业，已经实现了对设计、生产以及供应链的全方位融入。在其庞大的模型中，储存着超过五十万的花型数据库以及三百余种图像生成算法。这样一个庞大的数据库，足以为全球八十亿人口中的每一个人，量身定制出十万条独一无二的丝巾设计。与传统的印染方式不同，其起订量需达到500米，且制作周期长达15天，而万事利公司运用AI设计和数码喷印技术，能够实现从设计到成品的全流程，且最快仅需2小时即可完成。

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。

传统印染产业以高耗水、高污染著称，然而万事利公司研发的GBART数字化绿色印染技术，借助AI的精确计算，染料使用量得以精准控制。该技术适用于棉、麻、毛、丝绸等多种面料，上染效果几乎达到100%。此外，它省去了上浆和水洗的步骤，实现了99%的节水效果，并且污水排放得以避免。

全链条生产模式与低碳化战略的推进，使得以AI为核心的智能化技术成为纺织行业的主要推动力。在织布车间，人工操作者将逐渐减少，而自动化设备的使用将日益增多。在生产流程中，艾豚科技研发的艾布机器人每分钟能够检测60米布料，其速度是人工验布的三倍，目前已在众多工厂的质检环节得到了广泛应用。踏入工厂内部，映入眼帘的是全天候运转的机械装置，以及从生产线中解脱出来的操作这些机械的劳动者。

这些资料无一不显示出，AI在纺织领域的未来发展充满希望。展望未来，借助人工智能的力量，或许我们能够织就出如画般的美丽景色，实现这一愿景并非遥不可及。

本文来自微信公众号 ，作者：珊瑚，36氪经授权发布。